摘要:作为数据科学家,你的分析工作应该为企业带来更多的能力和价值,但是切记,一定要表现得像一名在分析方面有经验的管理者,然后领导公司做出正确的决策、投资以及运营。 每年秋天,我都将在西北分析科学硕士项...
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大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业,信息像洪水一样地席卷企业,使得软件越发庞然大物,比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重,并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所...
分享 :潘多拉首位数据科学家的经验谈
导读: 各公司做法不尽相同。有些公司让所有数据科学家全都坐在一起——不管他们从事哪些工作,以便他们保持紧密沟通。有些公司甚至让数据科学家完全独立于公司其他部门,闭门解决问题,然后将方案移交给团队外的工...
天龙八步:8步让你变成数据科学家
OK, 这些步骤不是那么简单。但是,它们都是可操作的,并且大多数步骤都是免费或者花钱很少,只是要你投入时间。 首先,什么是数据科学家?数据科学,是一个多学科知识的交集,甚至包括黑客技巧。 数据科学家,...
为什么Spark将成为数据科学家的统一平台
数据科学是一个广阔的领域。我自认是一个数据科学家,但和另外一批数据科学家又有很多的不同。数据科学家通常分为统计科学家和数据工程师两个阵营,而我正处于第二阵营。 统计科学家使用交互式的统计工具(比如R)...
数据科学中隐藏的数据智慧
在大数据时代,学术界和业界的大量研究都是关于如何以一种可扩展和高效率的方式来对数据进行储存,交换和计算(通过统计方法和算法)。这些研究领域无疑非常重要,然而,只有当我们对数据智慧(Data Wisdo...
数据科学入门指南
数据科学虽然刚刚兴起,却发展迅速。只要有数据的地方,就需要数据科学团队来分析、挖掘数据。因而,在各个行业都需要大量的数据科学家。2015年,数据科学家的平均年薪已经达到10万美元,而且还在快速的上涨。...
学习R语言,一篇文章让你从懵圈到入门
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动...
深入对比数据科学工具箱:Python和R之争
概述 在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data ...