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  • 数据科学新人需要知道的13个雷区
    数据科学新人需要知道的13个雷区

    本文将讨论数据科学爱好者常犯的一些错误(包括我自己都曾经犯过),我也会提供一些资源帮助你避开数据科学之旅上的陷阱。

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    2019-02-28
  • 机器学习的七大谣传,这都是根深蒂固的执念吧
    机器学习的七大谣传,这都是根深蒂固的执念吧

    在本文中,作者总结了机器学习研究中常见的七大谣传,他们很多都是我们以前的固有概念,而最近又有新研究对它们提出质疑。所以在为机器学习填坑的生涯中,快自检这七个言传吧。

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    2019-02-28
  • Gartner:2019年十大战略技术趋势
    Gartner:2019年十大战略技术趋势

    Gartner发布最新《2019年十大战略技术趋势》(Top 10 Strategic Technology Trends for 2019)。“未来将以智能设备为特色,在各地提供越来越有洞察力的数字服务,” Gartner杰出副总裁分析师David Cearley

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    2019-02-28
  • 2019年科技发展预测:云、大数据、AI、物联网和区块链
    2019年科技发展预测:云、大数据、AI、物联网和区块链

    《福布斯》撰稿人Steve Wilkes近日发文称, 2018年是商用科技快速发展的一年,现代数据管理成为了很多企业的重要目标,?#21697;?#21153;的采用率也大幅增加,一些战略并购案例以及人工智能和其他新技术的兴起已经证明了这一点。那么201

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    2019-02-28
  • 图形数据库的优点:更简单的数据建模和分析
    图形数据库的优点:更简单的数据建模和分析

    作为咨询公司Booz Allen Hamilton首席数据科学家,Kirk Borne是从数据连接角度来看这个世界。Borne称:?#21543;?#27963;是关于,谁连接到谁,?#35009;?#36830;接到?#35009;础!?#20182;指出图形数据库和图形分析应用程序是利用这种连接的新方法。

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    2019-02-28
  • 数据科学最终迁?#39057;?#20113;端的5个原因
    数据科学最终迁?#39057;?#20113;端的5个原因

    在充斥着数据的世界中,数据科学家为企业产生洞察力提供帮助,并进行预测,以实现更明智的业务决策。通常,这些数据科学家是统计分析和数学建模方面的专家,并且精通编程语言,例如R或Python。

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    2019-02-28
  • 1500+星标,简单易用 TensorFlow 代码集,随查随看!
    1500+星标,简单易用 TensorFlow 代码集,随查随看!

    ?#26053;?#20026;大家推荐一份非常棒的资料,具体来说这是一个易用的TensorFlow代码集,作者是来自韩国的AI研究科学家Junho Kim,内容涵盖了谱归一化卷积、部分卷积、pixel shuffle、几种归一化函数、tf-datasetAPI,等等。

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    2019-02-28
  • 5个免费工具,让数据科学更加简单
    5个免费工具,让数据科学更加简单

    数据科学有一个很大的优点是,数据科学家使用的许多最先进的工具都是免费的。?#29575;?#19978;,业内免费工具的数量已经非常之大,有时甚至会让人头疼,不知该如何选择。

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    2019-02-28
  • 如何顺利转向云端数据分析
    如何顺利转向云端数据分析

    企业在迁移BI和数据分析到云端时,应保持谨慎。因为这里需要考虑很多问题:检查现有的分析流程、选择正确的云工具、保护信息、确保数据质量,最重要的是,制定明确的目标。

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    2019-02-28
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