数据科学领域新的功能不断发展，并渗透到每个行业。随着全球各组织开始数字化转型，2019年出现了更多公司利用数据做出更好决策的趋势。这里我们看一下预计在2020年会起飞的数据科学新趋势。使用数据科学，组织不再需要根据预感、猜测或小型调查做出重要决策。根据Go

美国职场网站Glassdor的数据显示，数据科学家已连续四年位居美国职业之首，并日益成为业务增长的重要组成部分。随着对数据科学人才需求的增加以及人们对数据科学重要性认识的加深，有必要进一步规范这一职业。那么，数据科学家到底扮演着怎样的角色？为什么他们的专业

我在一家数据科学培训公司工作。对于学员，我常常给出的建议并不是推荐库或者工具，而是让他们首先明确自己想成为什么样的数据科学家，确定自己的方向。当中的原因在于，数据科学并不是单一且定义明确的领域，公司并不会雇用所谓的全能型数据科学家，而是会选择有拥专业技能的

正确进行数据科学研究不仅仅是一个调整模型的问题。[ 导读 ]机器学习如火如荼。但是，机器学习之路是没有捷径可走的，也需要厚积薄发。妄图跳过这些阶段实现“弯道超车”无异于揠苗助长。这根本就是错误的思想，这种投机取巧的心理非常危险。不过据 O'Reilly 最

本文为你解答数据科学究竟是什么及一个好数据科学家应具备的品质。虽然二者都对数据科学这一新生领域作出了令人瞩目的贡献，他们并非完全独立的。我同意统计学家在数据科学界容易处于弱势的说法。大会标题为“数据科学，分类及相关方法”。在大学的层面，我认为数据科学应成为

眼下深度学习是整个 IT 领域中最热门的技术之一。虽然它只是机器学习五大学派数十种算法之一，但从媒体关注度、论文发表数量和创业投资热度来说，在人工智能、数据科技领域大有力压群雄、独领风骚之势，以至于现在有些希望进入到这个领域的初学者，非常心急的问，是不是有

数据科学是一门将数据变得有用的学科。它包含三个重要概念：。数据科学仅是一种概念，它结合了统计学、数据分析、机器学习及其相关方法，旨在利用数据对实际现象进行“理解和分析”。统计学家和机器学习工程师的区别不在于前者使用R，而后者使用Python。机器学习从本质

应该如何鼓励那些正在受影响的人？本文对此进行了详细的阐述。“负担症候群”为何在数据科学中如此盛行？数据科学是一个全新的领域。2011年，DJ Patil和Jeff Hammerbacher首次被冠名为“数据科学家”。采用新技术，数据科学的范围正在不断的扩大

公司业务引入AI一定能成功吗？Reddit机器学习今天最火的话题，讨论了一个真实的故事：公司在引入AI之后起到了相反的作用，导致内斗不断、人员流失，成为行业惨痛教训。这是一个真实的故事。在当前环境下，数据科学社区带出来的风气，对AI的盲目崇拜，也是导致上述

团队决定继续寻找具有更多神经网络经验的人。以上是我应聘数据科学家时被拒的部分原因。当然也有其它原因：公司决定不雇佣远程工作人员，公司认为我更换工作太频繁，公司没有为数据科学工作做好准备；许多公司甚至没有给出详细理由。在过去五年中，我已经面试大量的数据科学工

许多人试图用不同的成功来定义这个口号。提到这个问题，人们会经历所有与数据科学相关的其他领域，包括业务分析、数据分析、商业智能、高级分析、机器学习以及AI。这里的假设是统计学家或程序员理解数据科学比历史学家或语言学家更容易，因为前者已经以另一种形式暴露于数据

作为用人方，你会觉得招聘数据科学家有困难吗？或者，雇用他们之后他们在公司里呆的时间并不长？实际上，这有可能是你绊着了自己的脚。在机器学习、AI和大数据构成的数据科学领域中，招聘员工和留住员工两件事常常会让HR感到非常挫败。下面提到的建议，可供各位HR参考。

本文为你解答数据科学究竟是什么及一个好数据科学家 应具备的品质。我也经常被问到计算机科学家和数据科学家之间的区别是什么。虽然二者都对数据科学这一新生领域作出了令人瞩目的贡献，他们并非完全独立的。我同意统计学家在数据科学界容易处于弱势的说法。大会标题为“数据

开发者到底应该学习哪种编程语言才能获得机器学习或数据科学这类工作呢?这是一个非常重要的问题。我们在许多论坛上都有讨论过。现在，我可以提供我自己的答案并解释原因，但我们先看一些数据。毕竟，这是机器学习者和数据科学家应该做的事情：看数据，而不是看观点。我将在I

大约10年前，对于大多数人来讲，大数据只不过是一个流行语。现在大数据及其分析正在驱动着商业操作、市场策略、物流决策等领域，当然，还有人工智能领域的崛起。对于企业来讲，无论规模大小，都应该从大数据分析和技术中获得切实可行的洞察，行业报告显示，这正在成为一种趋

当提到“数据科学”与“机器学习”的时候，有没有觉得两者有着诸多交叉而难以区分？在大众认知里，机器学习具有广泛意义的内涵，远远超过从业者所接触到的范围。机器学习是数学优化的一种特定形式：通过训练数据或经验，无需显示编程，而使计算机更好地完成某项任务。虽然比起

开发者到底应该学习哪种编程语言才能获得机器学习或数据科学这类工作呢？这是一个非常重要的问题。我们在许多论坛上都有讨论过。现在，我可以提供我自己的答案并解释原因，但我们先看一些数据。毕竟，这是机器学习者和数据科学家应该做的事情：看数据，而不是看观点。我搜索了