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数据科学与人工智能

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金融科技:数据导入技术
使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码
陆勤_数据人网
2022-03-29
8990
金融科技:技术栈
数据库技术,泛指熟练使用SQL技术,不仅是各种关系型数据库的SQL,还有各种大数据平台的SQL,例如Hive-SQL、Spark-SQL等。 对于SQL技术这块,我们重点要掌握增删改查的四种操作,以及与编程语言的交互。 通过SQL技术,我们可以有效完成如下工作:
陆勤_数据人网
2022-01-20
1.1K0
R语言做数据挖掘4本电子书
曾几何时,我在一次面试中,面试官问,“数据挖掘和机器学习有什么区别?”,朋友们也可以思考下这个问题。
陆勤_数据人网
2020-03-25
5560
R语言做统计学3本电子书
我们知道,做好数据工作,需要统计学的知识和方法以及应用统计学解决问题的思维和能力。R语言最初是由两位统计学教授以S语言为原型实现的开源语言,后来得到很多人参与,贡献和关注,已经有一个活跃的生态圈,并且是一种积极向上的生态。
陆勤_数据人网
2020-03-25
7450
Python语言做数据可视化2本电子书
“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成,它是以问题为导向,数据为驱动,利用特征和模型从数据中学习到知识,以创造价值的系统化过程。”
陆勤_数据人网
2020-03-25
6390
R语言玩数据:数据+算法+计算引擎+知识表达
作者:陆勤 ---- 摘要:介绍玩数据的四部曲,分别是数据、算法、计算引擎和知识表达。 文章《R语言玩数据:R语言和数据》介绍了R语言和数据。 文章《R语言玩数据:流程和环境》介绍了玩数据的流程和环境
陆勤_数据人网
2018-02-28
7510
【数据科学家】九个成为数据科学家的必备技能
本文详细列举了从雇主角度看来,数据科学家加强自身市场竞争力所必备的9个数据科学技能。 过去一年中人们对数据科学的兴趣骤然增长。Nate Silver这个名字已经家喻户晓,所有公司都在寻找独角兽,很多不同学科的专业人才都开始关注这份薪水丰厚的职业,并将其当作自己可能的职业选择。 在Burtch Works开展招聘工作时,我们与很多想要在数据科学这一成长性领域有所发展的分析学专家探讨过,对具体的实施方案提出了疑问。我从招聘者的角度列出了在数据科学方面对成功十分关键,并且是招聘经理首先考虑的一些技术类与非技术
陆勤_数据人网
2018-02-27
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【数据科学】如何学习数据科学
本文翻译自一篇博客文章,作者是一名软件工程师,他描述了在五年时间内学习数据科学的经历和心得,他的学习途径包括了自学(书籍、博客、小项目),课程学习,教学讨论,会议交流和工作实践。 一、入门 1)自学(2 - 4个月) 自学是起步的关键。两年前,我和几个同事组成了一个研究小组,讨论统计202课程的学习材料。这让我感觉很兴奋,并由此开始数据分析的学习研究。研究小组有5名成员,但最后只有2个人选择去更深入地研究这个领域(数据科学并不适合每一个人)。 学习基本的统计知识:统计202课程是非常合适的入门资料
陆勤_数据人网
2018-02-27
6980
【数据科学家】SparkR:数据科学家的新利器
摘要:R是非常流行的数据统计分析和制图的语言及环境,有调查显示,R语言在数据科学家中使用的程度仅次于SQL,但大数据时代的海量数据处理对R构成了挑战。 摘要:R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一,在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措,最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API(SparkR)。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计
陆勤_数据人网
2018-02-27
3.5K0
【Python环境】Python &R编码常见的机器学习算法
在拿破仑•希尔的名著《思考与致富》中讲述了达比的故事:达比经过几年的时间快要挖掘到了金矿,却在离它三英尺的地方离开了! 现在,我不知道这个故事是否真实。但是,我肯定在我的周围有一些跟达比一样的人,这些
陆勤_数据人网
2018-02-26
6780
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