有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 何品言翻译，广东科技学院大学生，喜欢R语言和数据科学。王陆勤审核，从事数据挖掘工作，专注机器学习研究与应用。英文链接
在数据科学（Data Science）领域，除了“什么是数据科学”这个问题以外，大家最感兴趣的问题就是“如何学习数据科学？”其实这个问题除了新手会问，有时候领域内的老手也有些迷惑。 数据科学家被誉为“2016年最佳工作”，甚至是“21世纪最性感的工作”，但学习起来真的并没有我们想象的那么轻松。 网络上可以找到大量关于学习数据科学的建议，但是如此大量的信息堆叠让可能还是让初学者感到无所适从。所以本文想要给出一个较为简单的学习方法：用八个步骤学习数据科学。本文的目的不在于为你提供一个详尽的学习清单，我们只是为每
尽管以云计算为首的互联网趋势发展良好，甚至像云计算大数据等黑马齐头并进，为整个经济市场添彩。但不能忽视的是整个大背景的经济仍有所下滑，在这样严峻的趋势下，对于前景好，工资多的职位大家趋之若鹜。 就云计
课程名称：R语言入门教程 第一章：认识R 1.4R帮助文档 【课程目的】 在大数据时代里，数据分析愈发重要，R语言适合做数据分析，R语言已成为许多数据分析工作者手中的利器，使用R语言可以较好地完成数据分析各个环节中的任务，提高工作的效率。 本课程包括R简介、R数据类型、R数据导入和导出、R环境、R操作数据以及R画图内容。通过本课程的学习，能够掌握R的基本知识，并且能够使用R导入和导出数据、使用R操作数据和画图。 【课程大纲】 第一课：R简介 介绍R的历史、特征，R能够做什么，R软件获取、安装和运行，R
课程名称：R语言入门教程 第一章：认识R 1.3 R扩展包 【课程目的】 在大数据时代里，数据分析愈发重要，R语言适合做数据分析，R语言已成为许多数据分析工作者手中的利器，使用R语言可以较好地完成数据分析各个环节中的任务，提高工作的效率。 本课程包括R简介、R数据类型、R数据导入和导出、R环境、R操作数据以及R画图内容。通过本课程的学习，能够掌握R的基本知识，并且能够使用R导入和导出数据、使用R操作数据和画图。 【课程大纲】 第一课：R简介 介绍R的历史、特征，R能够做什么，R软件获取、安装和运行，R
随着如今5G时代来临，大数据技术和人工智能逐渐成为现代社会的主流技术，因此也有越来越多的人想去了解和学习大数据技术，一方面是为了紧跟时代步伐把握未来发展趋势，另一方面是为了自身利益谋求发展。随着近些年互联网科技的快速发展，大家不难发现学习大数据技术的发展前景确实未来可期。那么今天就带大家盘点一下，有哪些国内高校开设了大数据专业。
大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。但是，大数据需要学习什么？
在数据科学领域里工作的人才需要具备两方面的素质：一是概念性的，主要是对模型的理解和运用；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力。培养这样的人才，需要数学、统计和计算机科学等学科之间的密切合作，同时也需要和产业界或其他拥有数据的部门之间的合作。目前还没有任何一所高校具有这样的平台。 数据科学的教育体系应该包括如下几方面的内容： （1）数学的基础知识。除了微积分、线性代数和概率论这三大基础中的基础以外，还需要随机过程、函数逼近论、图论、拓扑学、几何、变分法、群论等方面的基础知识。目前，可能还不是
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store，IDS） 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS （Information Management System）网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
4月25日上午10点到12点，金融大数据应用与安全研究中心高级研究员、资深企业级业务架构师、腾讯云最具价值专家付晓岩将从比特币说起，讲述区块链和数字货币的发展，以及金融机构的区块链应用。区块链技术对金融行业发展有着深远影响，通过本次课程，学员可以充分了解区块链基本知识，深入理解区块链的“三大里程碑”对金融业的影响，了解国内外金融行业对区块链和数字货币研究的方向与进展，拓宽学习区块链技术的视野。
人工智能、机器学习和深度学习，已成为能够给我们工作、生活和思维带来变革的认知和科技。 面对海量数据，利用人工智能、机器学习和深度学习创造价值是一件既有挑战又有意义的事情。 本文探讨如何学习和应用机器学
2021年12月30日20：00，博雅数智讲堂第8期在腾讯会议、B站和知乎成功举办，本次报告题目为”健康医疗大数据概况“。本期活动吸引全国10500余名高校教师参加。
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 结合目前了解的信息和我的个人情况，从技术上我将数据分析和数据挖掘的从业分为两块：一是掌握基本统计知识，会用excel、spass、sas、matlab、r等基本软件，从事数据的简单分析和挖掘；二是主要侧重于计算机专业的技能，如数据库、机器学习，掌握sql、Oracle、 Clementine、c、c++、java、Linux、Unix、PHP、Hadoop、MapReduceHBase、Hypertable等，具有一定的理论和技术深度的综合分析和挖掘。 一般而言，前者适合
由于数据科学和数据分析是个快速发展的领域，当前的合格申请者严重缺乏。这使得数据科学家对于那些有兴趣，并寻找新的职业生涯的人成为有前途的和有利可图的领域。
Apache Spark是Apache的开源大数据框架，具有与SQL，流，图处理和机器学习有关的内置模块。它于2010年开源，从一开始就对大数据和相关技术产生了明显影响，因为它很快吸引了250多个组织和超过1000个参与者的关注。拥有众多Apache Spark书籍，很难找到用于自学的最佳书籍。
近几年美国公布的相关数据分析中，薪酬最高、最吃香的行业中便有IT业。IT产业日益崛起，技术也被越来越多的人掌握，而往往最被看重的技能是：数据分析、风险管理、机器人技术、信息安全、网络技术。数据分析排名
大数据文摘翻译作品 编译：姚佳灵，康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 如果你想做一个数据科学家，或者作为一个数据科学家你想扩展自己的工具和知识库，那么，你来对地方了。 这篇文章的目的，是给刚开始使用Python进行数据分析的人，指明一条全面的Python学习路径。这条路径提供了用Python进行数据分析的必要步骤的一个全面概述。如果你已经有了一些基础，或者不需要所有的内容，可以随意调整学习路径以适合自己，并让我们知道你是怎么改动的。 0 热身运动 在开始学习之前，第一个需
基本答一下吧，但是不是很准确，只了解大致情况（杭州），带有某种行业自黑。 一、第一阶段（一般岗位叫数据专员） 基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了 输入标题 二、第二阶段（数据专员~数据分析师） 这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。 三、第三阶段（数据分析师） 统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和excel一定要溜。这些技术就
导读：本文首先详细介绍了数据工程的职责、与数据科学家之间的差别以及其不同的工作角色，然后重点列出了很多与核心技能相关的的优秀学习资源，最后介绍行业内认可度较高的3种数据工程认证。
由于数据科学和数据分析是个快速发展的领域，当前的合格申请者严重缺乏。这使得数据科学家对于那些有兴趣，并寻找新的职业生涯的人成为有前途的和有利可图的领域。 漫画内容： 老板：用CRS数据库数据评估一下市
Amani, M., Ghorbanian, A., Ahmadi, S. A., Kakooei, M., Moghimi, A., Mirmazloumi, S. M., … Brisco, B. (2020). Google Earth Engine Cloud Computing Platform for Remote Sensing Big Data Applications: A Comprehensive Review. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 1–1. doi:10.1109/jstars.2020.3021052
基于大数据的人工智能如今异常火爆 Python 作为最热门的编程语言之一 是实现机器学习算法的首选语言 Python与机器学习这一话题非常的宽广 5本书虽很难覆盖全面，但仍值得细细研读 NO.1 《机器学习——Python实践》 魏贞原 著 📷 本书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。 不同
什么是大数据：大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
最近一周，硅谷的明星创业公司Palantir完成了最新一轮4.5亿美金的融资，估值超过200亿美金。大数据，以及之后的数据挖掘和智能分析，让Palantir拿到大笔政府、军队合同。坊间甚至传闻说当年拉登被被抓获的过程中，Palantir的数据分析乃幕后英雄，这大数据，可真厉害。 毫无疑问，大数据的热潮在未来的一段时间会继续升温。然而，「大数据」究竟需要哪些职位？这些职位有什么发展方向？需要什么技能？ 大家却未必清楚。 那么今天包子面试培训就带大家对大数据就业市场一探究竟。 薪水有多高？ 据美权威网站pays
R语言编程跟伪数据科学为何扯上了关系？R是一种有20多年历史的开源统计编程语言及编译环境，是商业化产品S+的后继者。R一直以来都局限于内存数据处理，在统计圈子里非常流行，并因其出色的可视化效果为人称道。一些新型的开发环境通过创建R程序包或者将其扩展到分布式架构里（比如将R与Hadoop结合的RHadoop），将R（限于在内存里处理数据）的能力扩大。其他程序语言当然也存在跟伪数据科学沾边的情况，比如说SAS，但不及R这么流行。说到SAS，它价格高昂，在政府机构或者实体企业的应用更为广泛。但在过去10年数据快速增长的领域（如搜索引擎、社交媒体、移动数据、协同过滤推荐等）运用不多。R跟C、Perl或者Python的语法不一样（后三者语法根源一样），其简易性使得写R的程序员比较广泛。R还有很多程序包和不错的用户界面，SAS却难学很多。
在极短的时间内，Apache Spark 迅速成长为大数据分析的技术核心。这就使得保守派担心在这个技术更新如此之快的年代它是否会同样快的被淘汰呢。我反而却坚信，spark仅仅是崭露头角。 在过去的几年时间，随着Hadoop技术爆炸和大数据逐渐占据主流地位，几件事情逐渐明晰： 1.对所有数据而言，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个直接存储平台。 2.YARN(负责资源分配和管理)是大数据环境下一个适用的架构。 3.或许是最为重要的一点，目前并不存在一个能解决所有问题的框架结构。尽管Map
5月7日，清华大学召开新闻发布会，宣布正式启动国内首个基于混合式教育模式的学位项目——“数据科学与工程”专业硕士项目。该学位项目将依托“学堂在线”平台建设满足培养要求的完整成系列的数据科学与工程专业在
在极短的时间内，Apache Spark 迅速成长为大数据分析的技术核心。这就使得保守派担心在这个技术更新如此之快的年代它是否会同样快的被淘汰呢。我反而却坚信，spark仅仅是崭露头角。 在过去的几年时间，随着Hadoop技术爆炸和大数据逐渐占据主流地位，几件事情逐渐明晰： 对所有数据而言，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个直接存储平台。 YARN(负责资源分配和管理)是大数据环境下一个适用的架构。 或许是最为重要的一点，目前并不存在一个能解决所有问题的框架结构。尽管MapReduce是一项非常了
原作者：Radu Raicea 译者：刘勤 人工智能（Artificial Intelligence）和机器学习（Machine Learning）是当下最热话题。每天“AI”这个词都在耳边横飞。胸怀抱负的开发人员声称想要研究AI；经理们说想在服务中应用AI。但是，通常这些人不知道AI是什么。 本文将带你了解人工智能（AI）和机器学习（ML）的基本知识。你也会了解到机器学习中最火的方法——深度学习的工作原理。 本指南是用来科普的，所以不会涉及高等数学。 背景 了解深度学习的第一步是把握重要概念之间的区别。
俗话说读万卷书,行万里路.不如阅人无数,阅人无数不如名师指路.可见一个好的导师是多么的重要,选择正确的路线,就能避免走许多弯路, 让自己站在巨人的肩膀上去学习,事半功倍.这里边罗列了最佳学习路线,供大
学习路线图往往是学习一样技术的入门指南。网上搜到的Java学习路线图也是一抓一大把。
前几天我发了一个面试总结的文章，实际场景类问题在大数据领域面试的占比越来越多。大家面试开始「务实」，在实际场景问题中，顺便增加对框架原理性内容的考察，这绝对是大数据领域内的一个进步，但是同时对工作经验较浅，平时缺少思考的同学们提出了巨大挑战！
首先教大家一个用Excel爬取数据的方法，这里用的Microsoft Excel 2013版本，下面手把手开始教学~
自律的人，不只是管住自己的坏习惯 还更懂得如何利用好碎片时间 如何持续地进行自我学习 今天为大家推荐几个 细分领域中出类拔萃的公号 从这里开始学习如何做一个自律的人！ 长按二维码，选择“识别图中二维码”订阅。 快鲤鱼 ID：akuailiyu 快鲤鱼，发现未来新物种！ 快鲤鱼旨在第一时间发现最具潜力的新创公司，传播最新、最酷的创新理念，及最新的行业动态和研究数据。 每天早上7：50，与全球智识一起，探索海内外新鲜事。 ▲长按上方二维码识别关注 精英说ID：elites
导读：新学期开始了，数据叔猜你一定带着 想死 期待的心情回到了学校。数据叔也相信在刚过去的暑假里你一定有所收获！（至少收获了体重吧？）为了迎接新学期，数据叔今天要推荐6本书，并且再来一波送书福利！
R，Python，C ++，Java，Matlab，SQL，SAS，shell / awk / sed…
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
大家好，我是一名本科在读大三学生，下面我将跟大家分享一下最近正在学习的迁移学习知识，还望前辈们不令赐教。
大数据由于其庞大的规模而显得笨拙，并且大数据需要工具进行高效地处理并从中提取有意义的结果。Hadoop是一个用于存储，分析和处理数据的开源软件框架和平台。本文是Hadoop如何帮助分析大数据的初学者指南。
数据挖掘现在随处可见，而它的故事在《点球成金》出版和“棱镜门”事件发生之前就已经开始了。下文叙述的就是数据挖掘的主要里程碑，历史上的第一次，它是怎样发展以及怎样与数据科学和大数据融合。 数据挖掘是在大数据集（即：大数据）上探索和揭示模式规律的计算过程。它是计算机科学的分支，融合了统计学、数据科学、数据库理论和机器学习等众多技术。 1763 年，Thomas Bayes 的论文在他死后发表，他所提出的 Bayes 理论将当前概率与先验概率联系起来。因为 Bayes 理论能够帮助理解基于概率估计的复杂现况，所以
大数据是近几年非常热门的一个概念。到底什么叫做大数据呢？简单而言，就是具备4V属性的数据：
目录： 大数据分析的五个基本方面 如何选择适合的数据分析工具 如何区分三个大数据热门职业 从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案 从入门到精通—快速学会大数据分析 一、大数据分析的五个基本方面 1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2.数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格
课程名称：R语言入门教程 第一章：认识R 1.2 R环境构建 【课程目的】 在大数据时代里，数据分析愈发重要，R语言适合做数据分析，R语言已成为许多数据分析工作者手中的利器，使用R语言可以较好地完成数据分析各个环节中的任务，提高工作的效率。 本课程包括R简介、R数据类型、R数据导入和导出、R环境、R操作数据以及R画图内容。通过本课程的学习，能够掌握R的基本知识，并且能够使用R导入和导出数据、使用R操作数据和画图。 【课程大纲】 第一课：R简介 介绍R的历史、特征，R能够做什么，R软件获取、安装和运行，R
课程名称：R语言入门教程 第一章：认识R 1.1 认识R 【课程目的】 在大数据时代里，数据分析愈发重要，R语言适合做数据分析，R语言已成为许多数据分析工作者手中的利器，使用R语言可以较好地完成数据分析各个环节中的任务，提高工作的效率。 本课程包括R简介、R数据类型、R数据导入和导出、R环境、R操作数据以及R画图内容。通过本课程的学习，能够掌握R的基本知识，并且能够使用R导入和导出数据、使用R操作数据和画图。 【课程大纲】 第一课：R简介 介绍R的历史、特征，R能够做什么，R软件获取、安装和运行，R
投稿来自卧龙大数据（公众号：DataWoLong） 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 随着普惠金融业务的深入，以及消费金融业务竞争的白热化，针对信用白户的风控显得尤为重要。如何面向信用白户进行快速有效的信用评级，卧龙大数据根据自己的实践经验，就电商、社交数据在风控上的应用价值与大家进行一些分享。 一、电商社交数据的数据覆盖度： 卧龙和众多不同类型金融机构进行了数据匹配测试，下图为各类金融机构的互联网行为数据整体匹配情况。 可以看出： 传统的农商行主要面对线
近年随着深度学习及强化学习技术的进一步深入，智能问答机器人所依赖的知识库构建与维护成本也随之减少。大数据分析和智能语音技术在客服场景深入应用，AI正在变革客服行业的原有业态。
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