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数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能（包括统计学、计算机科学和业务知识）来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。
数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能（包括统计学、计算机科学和业务知识）来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。
数据科学揭示趋势并产生见解，企业可以利用这些见解做出更好的决策并推出更多创新产品和服务。数据是创新的基石，但是只有数据科学家从数据中收集信息，然后采取行动，才能实现数据的价值。
一个跨学科领域，它结合了统计学、信息科学和计算机科学的科学方法、系统和过程，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。
近三分之二的普通人一生中至少会受到一次颈部疼痛的影响。颈部疼痛已经成为日益严重的健康问题。引起这种疾病的常见原因可能包括颈部扭伤、头部重击或在工作时颈部...
各行各业都在借助 AI 实现转型，以提高竞争力和运营效率。在零售业中，聊天机器人正在简化用户的产品库存搜索。在金融服务业，基于 AI 的工具正应用于欺诈...
有没有想过是选择大数据还是数据科学？如果你对数据感兴趣，又是一个技术怪胎，你可能至少有一次会陷入这样的困境。在我们生活的数字世界中，数据正日益成为组织最...
作为数据科学家，我在很多公司工作过，也遇到了很多问题和挑战。事实上，很多人都会经历这些挑战，就不同情况而言，也会有多种可行的解决方案。我将谈谈我曾面临的...
现在企业都拥有海量数据。就在十年前，千兆字节的数据似乎还很庞大。而如今，有些大型企业已经在管理泽字节数据。为了让你了解这种数据规模，我们打个比方，如果你...
对于数据科学初学者来说，实干才是硬道理。所以我们只需选择其中一种语言，并重点完成一些项目，接着便可品尝胜利的果实。这就是最快的学习方式。
本文将重点介绍一些数据科学领域的关键概念，掌握它们对于你今后的职业生涯大有益处。这些概念或许你已经了解，或许你还未掌握。不论你现在是否清楚，笔者的目的是...
为了方便学习，本文列出的20个Python库将按领域进行分类，有些你可能并不熟悉，但是真的能提高你的模型算法实现效率，多一点尝试，多一些努力！ 核心库和...
执行数据科学任务的最佳工具有哪些？作为数据科学新手，你应该选择哪些工具？ 我相信在你的数据科学之旅的某些时刻中你已经问过（或搜索过）这些问题。
一种广泛采用的处理高度不平衡数据集的技术称为重采样。它包括从多数类（欠采样）中删除样本或向少数类（过采样）中添加更多示例。
NVIDIA RAPIDS cuDF如何赋能AI加速数据科学
随着 AI 正帮助各行各业推动创新和提高效率，基于海量的高质量数据来训练各种模型是充分发挥 AI 应用潜力的必经之路，正因如此，数据科学家们面临着日益增...
数据科学工作流包括数据收集、数据预处理、数据探索与可视化、特征选择与工程、模型选择与训练、模型评估与优化、结果解释与报告、部署与监控等环节。
近日，整数智能与浪潮信息两大科技巨头正式签署元脑生态战略合作协议，标志着双方在AI与数据科学领域的合作迈出了坚实步伐。
数据科学是一种跨学科的领域，涉及到数据分析，统计学，数学和计算机科学等众多方面。数据科学的目标是利用数据来帮助解决现实世界的问题，特别是在人工智能领域。...
TIOBE CEO Paul Jansen 认为，促使 Julia 突破重围的独特之处在于，它比 Python 更快、比 R 更适合编写大型系统、且比 ...
想象一下，我们有一枚硬币，想验证投掷后正反面朝上频率是否相同。我们如何解决这一问题？我们试着进行一些实验，如果硬币正面向上记录 1，如果反面向上记录 0...
数据可以指单独的事实，或者统计后的数据，还可以是各种信息的汇总，通常以数字表示。数据管理的重要性始于计算机科学本身的诞生。数据处理最初的重点是转换，存储...
作为在 AT&T 工作十余年的杰出 AI 架构师，Dabholkar 表示：“我们可以使用新工具来改变在 AT&T 的日常工作，这一过程...
MathWorks入选 2021年Gartner《数据科学和机器学习平台魔力象限》并荣膺领导者称号
根据 Gartner 对公司愿景完整性和执行能力的评估，MathWorks 被评为 2021 年度领导者。
本系列中的每个博客都探讨了一组技能，或者深入探讨了其中一个技能领域。我得出的结论是，要释放人工智能价值的最后一环，董事会和首席执行官必须加快建立统一的大...
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