数据科学家成长之路第50页

掌握这10个Pandas函数，助你彻底了解数据集

许多初级数据科学家认为他们需要处理的大部分问题都来自花哨的深度学习模型。然而，实际上，很多问题都来自数据。探索和清理数据听起来很无聊，而且不像训练最先进的AI模型那么酷。

Python学研大本营·2023-01-26 14:19

Java工程师的成长之路-Java学习路线规划

Java学习java基础篇java开发介绍java数组java面向对象java异常处理java集合javaIO流java泛型java多线程java注解及反射java语法糖java8、9、10新特性java高级篇HTML5CSS3JavaScriptServletJSPAJAXjava框架篇SpringSpringMVCMyBatisStruts2HibernateSVN和GitMavenSprin

_little_stone·2023-01-26 12:52

寻找真正的幸福，我的一次高峰体验

曾经有人说，一旦我们踏上了心灵成长之路，那将是一条无止境的路。

Jack是个好教练·2023-01-26 09:23

通过Python和Jupyter Notebook为数据科学家提供的Apache Kafka＆KSQL＆TensorFlow

为什么数据科学家会在一个笔记本中一起使用KafkaJupyterPythonKSQLTensorFlow？

danpu0978·2023-01-26 02:36

疗愈之路：基础篇3～启动能量

这份笃定不是来自于外在帮助给予的多少，而在于内在能量的启动与否，启动能量有三：第一步：全能量的联结踏实地行进在成长之路上，先要特别清晰接应能量的核心姿势：抬头仰颈，展肩挺胸，收腹挺腰，双腿健行，双脚踏实

印弘caixf·2023-01-26 02:46

CSDN付费专栏写作感悟及成长之路、兼论学习会员模式的创作者协同效应

CSDN付费专栏写作感悟及成长之路、兼论学习会员模式的创作者协同效应目录CSDN付费专栏写作感悟及成长之路、兼论学习会员模式的创作者协同效应#首先、感恩。#其次，责任。#再次，初心与收益。

Data+Science+Insight·2023-01-26 01:05

「听夏的成长之路-90」压力大，很可能是你过度解读了某些信息

在《终身成长》中看到一句话：我们的思维一直在不断观察和解读一切，使我们的生活得以在轨道上正常行进。但是有些时候，解读的过程会出现差错。有些人会对发生的事情进行过度解读。这会导致过度焦虑，压抑，愤怒或高人一等的优越感。终身成长做销售整整一周，已经深刻地感受到销售的压力了。这是一种什么压力呢？几乎是四面八方的。有对自己的怀疑，有来自客户的拒绝，有来自同事的比较，有来自领导的期待……这种压力是无孔不入的

黄小鱼的鱼·2023-01-25 21:43

好好提升

分享的内容是——她的成长之路上公开课很能提高自身的教学能力，上班头三年，每学期3次一年6次公开课的折磨属实让自己历练的不少，而且我每次都会写好几遍逐字稿，反复推敲语言，会有同组老

李蓉乐平市湾头中小学·2023-01-25 21:38

从事SQL相关工作者可以成为数据科学家吗？

只要数据科学家中存在“数据”，结构化查询语言（或我们称之为“quel”）将仍然是其中的重要部分。本文将深入探讨数据科学及其与SQL的关系，包括5W和1H的答案-如何，为什么，何地，何时，谁和什么。

CDA·数据分析师·2023-01-24 23:41

从事SQL相关工作者可以成为数据科学家吗

CDA·数据分析师·2023-01-24 23:41

大数据端到端_成为数据科学家的端到端指南

大数据端到端数据科学提示/入门指南(DATASCIENCETIPS/BEGINNERSGUIDE)DataSciencehasimprovedconsiderablyoverthelasttwoyears.Nearly90%oftheavailabledatawasgeneratedintheprevioustwoyears,provingthatdatascientistshaveincreas

weixin_26752765·2023-01-24 23:09

阎焱多少身价_2020年，数据科学家的身价是多少？

阎焱多少身价PhotobyChristineRoyonUnsplash克里斯汀·罗伊(ChristineRoy)摄于UnsplashAlthoughwefindourselvesinunprecedentedtimesofuncertainty,currenteventshaveshownjusthowvaluablethefieldsofDataScienceandComputerScience

weixin_26713521·2023-01-24 23:09

准备好进入数据科学领域了吗？先问问自己这14个问题

与此同时，数据科学家仍然迫切需要了解数字，挖掘针对棘手业务问题的可能解决方案。最近一项研究表明，2020年大多数高科技工作需要数据科学技能。数据科学领域确实有很多令人兴奋的机会。

「已注销」·2023-01-24 23:37

【数据科学家】什么是数据科学家？一个关键的数据分析角色和一个利润丰厚的职业...

数据科学家的角色因行业而异，但有一些共同的技能、经验、教育和培训可以帮助你在数据科学职业生涯中占据一席之地。什么是数据科学家？

超级架构师·2023-01-24 23:06

低代码机器学习工具

这为非数据科学家(如分析师)发挥了利

喜欢打酱油的老鸟·2023-01-24 11:09

数据科学：7个步骤解决任何数据科学问题

第一代专业数据科学家来自数学，统计学，计算机科学和物理学等学科。数据科学的“科学”部分是提出问题，生成假设，检查证据并制定解释证据的模型。

数据工程与机器学习·2023-01-23 14:05

1-1-01-电商数据建模

同时，随着时间的推移，数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十分宝贵的。

情深@骚明·2023-01-23 14:58

处理大数据的关键技术及应用

数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。

中琛源科技·2023-01-22 19:38

大数据处理的关键技术及应用

数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。

数据工程师大牛·2023-01-22 19:37

Python Bokeh 库进行数据可视化实用指南

写在前面我相信大家已经阅读了不少有关“机器学习”、“数据科学家”、“数据可视化”等话题的文章。有些人将数据科学称为21世纪最性感的工作。

小詹学 Python·2023-01-22 07:33

2022年终总结-两年Androider的成长之路

金句分享生活金句1.可难道我们生命中做的每一件事不都是为了被爱得更多一点吗2.这不只是一种对承诺的恐惧，也不是我缺乏关心和爱的能力，因为我做得到，只不过，老老实实讲。我想我宁愿为了某件我擅长的事，我能表现的出色的事去死，也不愿仅仅为了一段美好贴心的感情去死3.他这一生时间都用在考虑他的事业和工作，他那时五十二岁，他突然意识到，他还从来没有真正付出过自己，他的一生没有为了任何人或任何事，他说这话的时

北洋～·2023-01-21 14:43

数据可视化python代码_用Python代码实现5种最好的、简单的数据可视化！

数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目的早期阶段，您通常会进行探索性数据分析(EDA)以获得对数据的一些见解。创建可视化确实有助于使事情更清晰、更容易理解，尤其是对于更大、更高维度的数据集。

weixin_39645249·2023-01-21 03:30

【K8S】MAC搭建K8S集群

深入微服务架构——Docker和K8s详解-哔哩哔哩Mac+Docker+K8S本地搭建K8S集群_GoLang成长之路的博客-CSDN博客_mac搭建k8s集群Mac系统安装k8s集群_51CTO博客

后端研发Marion·2023-01-20 14:46

这9个特征工程的使用技巧，解决90%机器学习问题

根据《福布斯》的一项调查，数据科学家把80%左右的时间花在数据收集、清晰以及预处理等数据准备

我爱Python数据挖掘·2023-01-19 12:41

python 线性回归算法_Python环境下的8种简单线性回归算法

对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。但我们不可夸大线性模型(快速且准确地)拟合大型数据集的重要性。如本文所示，在线性回归模型中，「线性」一词

weixin_39559523·2023-01-18 22:16

python交互式数据可视化_基于Python实现交互式数据可视化的工具(用于Web)

我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目，这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。该项目的学生背景多元，并且他们在上这门课前都对R和Python有了很深入的理解。

weixin_39900023·2023-01-17 22:58

AI人工智能（调包侠）速成之路十（AlphaZero代码实战2：蒙特卡洛树搜索）

面对这种情况．数据科学家难以作定量分析，得不到解析的结果，或者是虽有解析结果，但计算代

askmeaskyou·2023-01-17 16:08

kaggle平台的使用

Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（AnthonyGoldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。

小郭学地信·2023-01-17 09:14

AI专家：大数据知识图谱——实战经验总结

别盲目追风·2023-01-17 09:03

数据质量测试：测试数据有效性和准确性的方法

如果西西弗斯（编者注：希腊神话中的人物）是一个数据分析师或数据科学家，他在山上滚动的巨石将是他的数据质量保障。

测试界的飘柔·2023-01-17 07:09

数据分析师：星图Stagraph 2.1 Crack

面向数据工程师、数据分析师、数据科学家、统计学家和其他“数据专业人员”的专业软件。在简单易用的可视化界面中提供最新数据科学工具的强大功能。降低降低处理数据的复杂性。

john_dwh·2023-01-17 01:48

神还原女神照片！GAN为百年旧照上色

这个项目名为Colourise.sg，最初是该团队（成员包括：定量分析师AndrewTan、软件工程师PrestonLim、数据科学家TanKaiWei）参加hackthon时为新加坡旧照做的深度学习上色工具

数据与算法之美·2023-01-16 17:22

架构师的成长之路是怎样的呢？

导读架构师的成长之路是怎样的呢，请看看五年陈架构师写的感悟吧。每个架构师都是独立无二的，每个架构师都应该有自己的情怀，这些情怀是你的世界观。

linuxprobe2017·2023-01-16 14:40

数据中台是下一代大数据_下一代企业数据科学家

数据中台是下一代大数据Wehaveallheardtheterm‘CitizenDataScientist’mademainstreambyGartnersince2016.Ifyouhaven’t,thenyoumaybeinoneoftheever-shrinkingcircleofindustriesthathasyettobeupheavaledbydigitaldisruption.自2

weixin_26741341·2023-01-16 06:40

EMNLP 2021 | 多标签文本分类中长尾分布的平衡策略

点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者|黄毅作者简介：黄毅，本文一作，目前为罗氏集团的数据科学家，研究领域为自然语言处理的生物医学应用。

视学算法·2023-01-15 15:09

自动部署开源AI模型到生产环境：Sklearn、XGBoost、LightGBM、和PySpark

目录背景介绍部署准备部署Scikit-learn模型部署XGBoost模型部署LightGBM模型部署PySpark模型模型部署管理总结参考背景介绍AI的广泛应用是由AI在开源技术的进步推动的，利用功能强大的开源模型库，数据科学家们可以很容易的训练一个性能不错的模型

aipredict·2023-01-15 13:25

Seldon Core简介

诸多的机器学习工具如Scikt-Learn，Spark,Tensorflow,MXnet,PyTorch提供给数据科学家们不同的选择，同时也给模型的部署带来了不同的挑战。

kuokay·2023-01-15 13:22

Pandas groupby函数 transform函数实战

Pandas（Python）中的transform函数一开始可能有点难以理解，并且大多数数据科学家不会马上使用到它。

xcntime·2023-01-15 10:39

数据科学家必备的 3 个 Jupyter Notebook 扩展

如果您是数据科学家、机器学习工程师或任何其他类型的数据专业人员，您可能已经花了很多时间使用Jupyter笔记本。

Python数据挖掘·2023-01-15 04:16

在可视化大屏中轻松完成机器学习建模和调参应用实例

来源：数据STUDIO本文云朵君将和大家一起学习一个专门为数据科学家（机器学习工程师）设计的基于Python的三方库----Streamlit，它只需几行代码即可创建外观精美的应用程序，非常方便实用。

weixin_38754337·2023-01-14 20:47

pandas速查手册(中文版)

本文翻译自文章：PandasCheatSheet-PythonforDataScience对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python包。

gb4215287·2023-01-14 10:10

Opencv C++成长之路（七）：RGB转换灰度图像

转换结果原图像灰度图像Showmethecode#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){//图像路径conststringfileName="xxx.jpg";//读取图像cv::Matorigin=cv::imread(fileName);//开辟result存放结果cv::Matresult;//RGB转换成GRA

koko_TT·2023-01-13 22:31

北美18名校的数据挖掘，数据分析，人工智能及机器学习课程汇总

http://www.quora.com/How-do-I-become-a-data-scientist我怎样才能成为一个数据科学家？

数据娃掘·2023-01-13 22:20

Featuretools 学习3 - 深度特征合成

运行DFS通常，没有自动化特征工程的情况下，数据科学家会编写代码以汇总客户的数据，并应用不同的统计功能，从而产生量化客户行为的功能。在此示例中，专家可能对一下特征感兴趣：sessions

__Lynn__·2023-01-13 18:12

Featuretools快速使用指南--看这一篇就够了

这个过程的目的不是替换数据科学家，而

Facouse·2023-01-13 18:40

常用AI/机器学习模型可解释技术与工具

Anaconda资深数据科学家SophiaYang总结了8种模型可解释常用技术和工具，对其主要特征进行了概述。以下是译文，Enjoy!】

Baihai IDP·2023-01-13 17:20

机器学习模型可解释性的6种Python工具包，总有一款适合你！

开发一个机器学习模型是任何数据科学家都期待的事情。我遇到过许多数据科学研究，只关注建模方面和评估，而没有解释。然而，许多人还没有意识到机器学习可解释性在业务过程中的重要性。

我爱Python数据挖掘·2023-01-13 15:37

哪些电脑最适合做机器学习、数据科学和深度学习呢？这里有份调研报告

ML学习者、深度学习从业者以及数据科学家们都在不遗余力地发挥自身性能导向型设备的优势。究竟哪些型号的电脑最适合机器学习

视学算法·2023-01-13 03:34

【数据竞赛】懒人特征筛选算法！

算法是数据竞赛中最为流行的特征筛选方案之一，和我们平时在做tryanderror的思路相似：每次我们从数据集中找到最不重要的特征，然后将其删除，再基于新数据集重新训练，重新筛选......因而非常多的数据科学家都会推荐大家使用其作为非常强的

风度78·2023-01-13 01:27

EdgeGallery开源一周年：在风起云涌的边缘计算时代独立潮头

在这个特殊的日子，一同回顾风雨兼程的一年，以及EdgeGallery的成长之路。向左滑动查看社区成长之路2020.03>>开源先锋地带微信公众号成立2020.04>>www.edge

边缘计算社区·2023-01-12 17:25

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