数据科学基本技能

Python数据分析与可视化

Python数据分析与可视化是一个涉及数据处理、分析和以图形化方式展示数据的过程，它对于数据科学家、分析师以及任何需要从数据中提取洞察力的专业人员来说至关重要。

jun778895·2024-09-16 04:43

云服务业界动态简报-20180128

一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境

Captain7·2024-09-15 12:26

Python 初学者入门必知： Anaconda是什么？有什么作用？怎么使用？

Anaconda是一个免费开源的Python和R编程发行版，包含上千个适用于数据科学和机器学习的包。

懒大王爱吃狼·2024-09-14 23:03

python卡方检验计算pvalue值_Python数据科学：卡方检验

CodeWhiz·2024-09-14 14:00

Pandas教程：详解Pandas数据清洗

填充缺失值3.2数据去重3.3数据类型转换4.数据处理与变换4.1添加与删除列4.2数据排序5.数据分组与聚合6.其他数据清洗方法6.1字符串处理6.2时间序列处理6.3数据类型转换1.引言数据清洗是数据科学和数据分析中的一个重要步骤

旦莫·2024-09-13 23:51

大数据领域的深度分析——AI是在帮助开发者还是取代他们？

在大数据领域，生成式人工智能（AIGC）的应用正在迅速扩展，改变了数据科学家和开发者的工作方式。本文将从大数据的专业视角，探讨AI工具在这一领域的作用，以及它们是如何帮助开发者而非取代他们的。

阳爱铭·2024-09-13 09:32

AI学习者的Python快速入门指南

Python已成为AI和数据科学的事实标准编程语言。尽管存在无需编码的解决方案，但学习编程仍然是构建完全定制化AI项目或产品的必要途径。

AI科研视界·2024-09-12 00:24

python基础学习

第一章标识符1、python被称为胶水语言，可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的，python

agente·2024-09-11 12:27

Holoviews 创建复杂的可视化布局

如何使用Holoviews创建复杂的可视化布局在数据科学和数据可视化领域，Holoviews是一个非常强大的Python库，它可以帮助我们轻松地创建各种复杂的可视化布局。

步入烟尘·2024-09-11 07:20

程式语言区分

以下是一些广泛使用的编程语言：1.Python：易于学习，广泛用于数据科学、机器学习、网络开发、自动化等领域。2.Java：广泛应用于企业级应用、安卓开发、大型系统开发等。

白总Server·2024-09-11 06:09

双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图

双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图可设置双峰组合分布中不同正态参数的分布比例，也可以对多个组合进行计算matlab代码，备注清楚，更改为自己需要的分布比例与参数即可双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图在现代数据科学中

tpHRlIi·2024-09-11 02:47

成为数据分析师的必要条件

对其中一些基本技能附上基础教程，帮助初学者迈进

HsuHeinrich·2024-09-10 19:57

【数据获取与读取】JSON & CSV

https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview天池（阿里云旗下开发者竞赛平台）:https:/tianchiaiyun.com/dataset/和鲸社区（数据科学开源社区

yogurt=b·2024-09-10 13:14

让孩子飞翔：我如何培养孩子的独立能力

随着孩子逐渐掌握了这些基本技能，我开始教他如何煮面条和煮鸡蛋。我逐渐让孩子承担更多的责任。每天早上，他要自己起床、洗漱

光标·2024-09-09 17:00

Python中的matplotlib库安装教程：多种方法详解

无论你是数据科学家、工程师，还是只是在数据处理领域有所涉猎，掌握matplotlib的安装方法都能让你的工作更加高效。本文将详细介绍几种在Python中安装matplotlib的方法。

代码前哨站·2024-09-09 10:01

【conda】完整指南：如何配置 Conda 环境与镜像源

3.环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学

丶2136·2024-09-09 08:49

顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。

马大哈（Python）·2024-09-08 23:46

python指南之Pandas和Matplotlib进行数据清洗

使用Pandas和Matplotlib进行数据清洗与可视化在数据科学领域，数据清洗和可视化是构建数据驱动解决方案的重要步骤。

步入烟尘·2024-09-08 09:12

【Rust光年纪】从心理学计算到机器学习：Rust语言数据科学库全方位解读！

Rust语言的数据科学和机器学习库大揭秘：核心功能、使用指南一网打尽！前言随着数据科学和机器学习在各个领域的广泛应用，使用高效、稳定的编程语言来实现这些功能变得尤为重要。

friklogff·2024-09-07 18:59

Python大数据：深入探索Hadoop库的使用

Python在数据科学中的流行，加上Hadoo

t0_54coder·2024-09-07 17:22

Python与R的完美协作：深入解析subprocess模块调用R脚本的参数传递机制

在数据科学和机器学习领域，Python和R经常需要协同工作。作为一名数据科学家，掌握这两种语言的交互技巧至关重要。

十步杀一人_千里不留行·2024-09-07 17:17

企业大规模部署机器学习模型的困境

基石风投合伙公司研究人工智能、机器学习的分析师、美国纽约大学的前数据科学家JustinGage不久前写了一篇文章[1]，为我们讲述了机器学习的部署和建模的不同之处，以及在公司

AI前线·2024-09-07 11:57

R语言基础学习

R与RStudioR语言是数据科学和统计分析的语言，适合数据分析和数据可视化。R是开源的，拥有丰富的包（packages），可以与优化软件进行交互。

weixin_55475210·2024-09-06 19:54

数据科学简讯 2023-03-24

头条GitHubCopilotXCopilot即将推出新的对话界面、GPT-4升级、错误修复建议、文档编写和自动拉取请求。这些发布是GitHub成为开发者工具包强国目标的下一步。谷歌和微软的聊天机器人在错误信息的对决中相互引用根据TheVerge上的一篇评论文章，微软、谷歌和OpenAI等大型科技公司仓促推出AI聊天机器人有可能破坏网络的信息生态系统。作者举了一个例子，微软的Bing聊天机器人错误

数科每日·2024-09-06 18:38

Python读取Excel数据

一、引言在数据科学、机器学习、财务分析等多个领域，

shiming8879·2024-09-06 14:14

[MOOC笔记] 上戏台词课 3

四、基本技能训练四大基本技能训练：语言速度节奏的快慢，语言音量的大小变化，语言力度的强弱变化，语言音调的高低变化。

Macalaure·2024-09-06 06:39

从零开始构建Spring Boot RESTful API

构建RESTfulAPI是现代Web开发中的一项基本技能。SpringBoot提供了简化的方式来创建RESTful服务。本文将指导你从零开始构建一个SpringBootRESTfulAPI。

微赚淘客机器人开发者联盟@聚娃科技·2024-09-05 16:18

看demo学算法之 k-means

今天我们要继续深入探讨k-means算法，这是一种在数据科学和机器学习中非常流行的聚类方法。✨k-means的四大步骤随机启动：先随便挑k个数据点当老大（簇中心）。

小琳ai·2024-09-05 10:06

布隆过滤器

这不仅是数据科学家的难题，也是每一个与数据打交道的人面临的挑战。今天，让我们一起走进布隆过滤器（BloomFilter）的世界，看看这个被誉为“筛选神器”的技术如何帮助我们在海量数据中淘金。

guangzhi0633·2024-09-05 09:00

《R数据科学》第十一章练习题

美国民主党、共和党和中间派的人数比例是如何随时间而变化的？>gss_cat%>%mutate(partyid=fct_collapse(partyid,#利用fct_collapse函数对因子水平进行同党派类别合并。other=c('NOanswer',"Don'tknow","Otherparty"),rep=c("Strongrepublican","Notstrrepublican"),in

sizhishizi·2024-09-04 23:31

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩

我的运维人生·2024-09-04 13:28

Azure和Transformers的详细解释

AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合，旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。

漫天飞舞的雪花·2024-09-04 09:04

Streamlit来开发一个趣味应用

Streamlit是一个用于构建数据科学应用的Python库，它可以帮助你通过简单的代码快速构建交互式应用程序。

WangLinXX·2024-09-04 06:42

【conda 】完美掌控 Conda 配置：高级设置与实用技巧

`conda`配置文件详细设置1.基本设置2.高级配置3.其他配置选项二、实用命令1.更新`conda`配置2.显示当前配置3.添加和删除频道三、解决常见问题1.包冲突2.网络问题3.包缓存问题总结在数据科学和开发工作中

丶2136·2024-09-04 04:54

jupyter python 3 教程_windows python3安装Jupyter Notebooks教程

因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等,因为它们比单纯的IDE平台更具交互性，

勃欣然·2024-09-03 20:39

4.科学计算模块Numpy（1）概述与初始操作

今天我们就来介绍数据科学领域当中至关重要的一个库：Numpy通过阅读本篇博客，你可以：1.了解什么是Numpy2.掌握如何使用Numpy创建数组一、Numpy的定义与概述Numpy(NumericalPython

隐零·2024-09-03 01:06

使用Python和大模型进行数据分析和文本生成

如何使用Python和大模型进行数据分析和文本生成Python语言以其简洁和强大的特性，成为了数据科学、机器学习和人工智能开发的首选语言之一。

lizi88888·2024-09-02 22:20

Python算法模糊匹配：FuzzyWuzzy深度剖析，从入门到精通，解决你所有需要匹配的需求

在数据科学与机器学习的广阔领域中，处理不精确或模糊的数据是一项至关重要的技能。想象一下，当你面对的是一堆拼写错误、缩写、或是格式不一的文本数据时，如何高效地从中提取有价值的信息？

长风清留扬·2024-09-02 03:24

【数据科学项目实战】结合实际案例进行数据科学项目的设计与实现

数据科学项目实战结合实际案例进行数据科学项目的设计与实现引言数据科学已经成为许多行业的核心驱动力，从金融到医疗，从零售到制造，各个领域都在利用数据科学进行预测、优化和决策。

爱技术的小伙子·2024-09-01 11:48

Python比C语言到底有什么优势？为什么越来越多人都学python？

丰富的库和框架：Python拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各

马大哈（Python）·2024-08-31 18:58

GAN：数据生成的魔术师

GAN：数据生成的魔术师在数据科学的世界中，生成对抗网络（GAN）是一种革命性的工具，它能够生成高质量、逼真的数据。

2401_85842555·2024-08-31 10:11

探索Anaconda Cloud：Conda的云端宝库

它为数据科学和机器学习社区提供了一个集中的平台，使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。

2401_85812026·2024-08-31 05:29

那些旧时光，那个人

“受业”，传授基础知识与基本技能。“解惑”，学生通过主动学习提出他们的疑惑，老师有效地解决知识的困惑。

沐刀·2024-08-31 03:35

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

编程小白如何成为大神？大学新生的最佳入门大神级攻略

它语法简单、易读易写、用途广泛，广泛应用于数据科学、机器学习、Web开发、自动化测试等领域。JavaScript：对于对Web开发感兴趣的学生，JavaScript是必学的。

一禅（OneZen）·2024-08-29 19:43

数学素养

1.数学知识技能，即掌握“数与代数”“图形与几何”“统计与概率”“综合与实践”四个领域的基本内容及相应的基本技能。2.数学能力，主要包括计算能力、论证能力、推理判断能力、使用工具和技术的能力。

马明洋河南信阳·2024-08-29 18:47

Python配置管理工具库之hydra使用详解

这对于机器学习、数据科学和大型Python应用程序开发来说尤其有用。本文将详细介绍Hydra库，包括其安装方法、主要特性、基本和

Rocky006·2024-08-29 17:35

Pandas库性能优化指南：从基础到进阶（终）

Pandas是Python中广泛使用的数据处理库，凭借其强大的功能和易用性，深受数据科学家和开发者的青睐。然而，Pandas在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈，导致执行效率低下。

小高要坚强·2024-08-29 09:40

c++调用python和numpy混合编程

而Python则因其简洁的语法、丰富的库和易于学习的特性，在数据科学、机器学习、Web开发等领域占据重要地位。NumPy是Python中一个用于数值计

AIVoyager·2024-08-28 14:58

数据科学生命周期的7个步骤–在业务中应用AI

数据科学生命周期的7个步骤–在业务中应用AI1.问题定义（BusinessUnderstanding）2.数据收集（DataCollection）3.数据准备（DataPreparation）4.数据探索

听忆.·2024-08-28 11:10

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