北邮数据库数据查询优化分析

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数据分析师不是数据科学家

这是关于从事数据科学工作系列帖子中的第二篇。（第一篇请点击这里） 误区1：当你变得更有经验时，你可以担任数据分析师的工作，并能够将其发展为数据科学。 数据分析师不是数据科学家的初级阶段，他们是完全不同的两个东西。 数据分析师 数据科学家 与业务员同坐 与工程师
【方向】 6年前 3063

数据科学指南

数据科学是一个相当庞大且具有多样化的领域，侧重于数学、计算机科学和领域专业知识。但是在本文中大部分内容将涉及到数学基础知识，当然也会介绍一些计算机科学的基本原理。 编程语言 在数据科学领域，最受欢迎的编程语言是Python和R语言。然而我也遇到过使用C/c+
【方向】 6年前 2446

Pandas并非完美无缺

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 在这篇文章中，我希望能够简洁地介绍一下关于pandas的一些关键问题，以及介绍如何处理这些问题有效的解决方案。 一．背景 对于我们现在所说的数据科学而言，Python用到
【方向】 7年前 6958

一份语言选择指南带你玩数据科学，选出你心中支持的语言

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/193245 随着大数据时代的到来，网络每天会产生大量的数据，一些行业会对这些数据进行分析并协助企业不断地发展新业务、创建运营模式等，比如电子商务、推荐系统等。那么谁对这些大数据进行分析呢
uncle_ll 6年前 1059

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【方向】 7年前 4231

数据科学、机器学习和AI的区别

当我进行以数据科学家进行自我介绍时，经常会被问道：“数据科学和机器学习有什么区别？”或者“这是不是意味着你在研究人工智能？”所以我将通过本文进行回答。 这些领域确实有很多重叠的地方，但它们并不是一个领域：即使很难用语言表达，这些领域的大多数专家也都能直观的理解
【方向】 6年前 6949

机器学习必备：前20名Python人工智能和机器学习开源项目

如今机器学习和人工智能已经变得家喻户晓，有很多爱好者进入了该领域。但是，什么才是能够进入该领域的正确路径呢？如何保持自己跟上该领域的发展步伐呢？ 为了解决以上两个问题，可以通过利用高级专业人员每天使用的众多开源项目和工具，与社区进行接触。 如今，Tensor
【方向】 6年前 11789

三问（why?what?how?）金融领域的机器学习

机器学习可能会很有魔力，即使它背后没有魔法。尽管如此，机器学习项目的成功更多地取决于构建高效的基础架构，收集合适的数据集以及应用正确的算法。 机器学习已经在金融服务行业中取得重大进展。让我们看看为什么金融公司可以通过AI和机器学习实现什么解决方案，以及他们如
【方向】 6年前 2581

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