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標簽 > 數據科學
數據科學是利用科學方法、流程、算法和系統從數據中提取價值的跨學科領域。數據科學家綜合利用一系列技能(包括統計學、計算機科學和業務知識)來分析從網絡、智能手機、客戶、傳感器和其他來源收集的數據。
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有沒有想過是選擇大數據還是數據科學?如果你對數據感興趣,又是一個技術怪胎,你可能至少有一次會陷入這樣的困境。在我們生活的數字世界中,數據正日益成為組織最...
作為數據科學家,我在很多公司工作過,也遇到了很多問題和挑戰。事實上,很多人都會經歷這些挑戰,就不同情況而言,也會有多種可行的解決方案。我將談談我曾面臨的...
現在企業都擁有海量數據。就在十年前,千兆字節的數據似乎還很龐大。而如今,有些大型企業已經在管理澤字節數據。為了讓你了解這種數據規模,我們打個比方,如果你...
對于數據科學初學者來說,實干才是硬道理。所以我們只需選擇其中一種語言,并重點完成一些項目,接著便可品嘗勝利的果實。這就是最快的學習方式。
為了方便學習,本文列出的20個Python庫將按領域進行分類,有些你可能并不熟悉,但是真的能提高你的模型算法實現效率,多一點嘗試,多一些努力! 核心庫和...
執行數據科學任務的最佳工具有哪些?作為數據科學新手,你應該選擇哪些工具? 我相信在你的數據科學之旅的某些時刻中你已經問過(或搜索過)這些問題。
一種廣泛采用的處理高度不平衡數據集的技術稱為重采樣。它包括從多數類(欠采樣)中刪除樣本或向少數類(過采樣)中添加更多示例。
前面的命令是顯而易見的:他們按照自己說的做。這兩者提供了最重要的一擊(即去重單詞計數)。這是由于有uniq,它只處理重復的相鄰行。因此在管道輸出之前進行...
入門數據科學早已有許多優秀的博文可供參考,比如以下兩篇:《成為Jet.com數據分析師的自學之路》和《入門數據科學需掌握的基礎知識》,但是為數據分析師提...
如何正確認識一個AI項目,如何為AI項目選擇最高效的解決方案
盡量避免使用有過多變量和潛在結果的任務。在項目中,先把注意力集中在流程的一小部分,而不是整個流程。即使在今天,用單一的AI解決方案替換完整的流程仍然是非...
當我們面對更大的數據集時,我們需要對「dtypes」進行轉換,從而節省內存。如果你有興趣學習如何使用「Pandas」來處理大數據,我強烈推薦你閱讀「Wh...
但你很聰明,而且也很懶,所以你想讓整個過程自動化。確定解密后的 25 個文本哪個最可能是原始文本的方法之一,就是統計所有這些文本中的英文單詞的個數。這可...
如果你們這些.NET 開發者們想要學一點機器學習知識來補充現有的技能,你會怎么做?現在就有一個完美的開源項目可以助你開始實施這一想法!這個完美的開源項目...
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