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数据科学】教你成为数据科学咖”!

二、学习数据科学的动力 现在数据科学家岗位面临极大的缺口。所谓数据科学家,就是同时掌握统计学 知识程序设计技巧,能够服务大数据开发的技术专家。成为一名数据科学家,就有了大数据时代互联网行业的通行证。 2013年7月,麦肯锡的报告显示,到2018年,美国数据科学家将会面临多达19万名的缺口。另外数据科学的相关岗位也炙手可热,能够从数据中挖掘分析见解的管理、分析型人才,缺口高达150万。 虽然两种学科的专业课程内容互有重叠,但从目的和导向来看,根本无法塑造兼备两种专业知识能力的复合型人才。一般的学校教育,不能培养出数据科学家,所以这项人才缺口必须通过其他方式进行弥补。 四、从这里开始:数据科学课程表 这些数据科学的开源课程,从数学、编程等几个方面塑造数据科学咖”。这不是为了重温大学课程,而是以问题导向准备知识。 (6)进阶 对于立志成为数据科学咖”的人,推荐继续阅读《Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline》一书。

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数据科学数据科学数据科学

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    数据科学】什么是数据科学数据科学

    Patil(美国科学促进会科学技术政策研究员,为美国国防部服务)的话来总结数据科学家需要具备的能力: 数据科学家倾向于用探索数据的方式来看待周围的世界。 但是大家可以各敬其职(三个臭皮匠臭死诸葛亮),数据战略家可以使用IT知识和经验来制定商业决策,数据科学家可以结合对专业知识的深入理解使用IT技术开发复杂的模型和算法,分析顾问可以结合实际的业务知识分析经验聚焦下一个行业爆点 、数据课题、结果的展现传达方法) (EMC的在线课程:Data Science and Big Data Analytics Training,收费T_T,大家可以了解下学习路径) (5)分享一些免费的课程 名校课程,需要一定的英语基础和计算机基础: Statistical Thinking and Data Analysis:麻省理工学院的统计思维数据分析课。概率抽样,回归,常见分布等。 (大家是不是有点小激动,前景一片光明) 六、结束语 推荐网站: Data Science Central (数据科学中心,大牛云集,资源丰富,讨论者热情,各种课程) 祝每一个DMer都挖掘到金矿和快乐:

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    【推荐】数据科学数据科学

    Patil(美国科学促进会科学技术政策研究员,为美国国防部服务)的话来总结数据科学家需要具备的能力: · 数据科学家倾向于用探索数据的方式来看待周围的世界。 西北大学决定从2012年9月起在其工程学院下成立一个主攻大数据分析课程的分析学研究生院,并开始了招生工作。 变革管理、数据课题、结果的展现传达方法) (EMC的在线课程:Data Science andBig Data Analytics Training,收费T_T,大家可以了解下学习路径) ( 5)分享一些免费的课程 以下课程免费,讲师都是领域的专家,需要提前报名,请注意开班的时间。 名校课程,需要一定的英语基础和计算机基础: · Statistical Thinking and Data Analysis:麻省理工学院的统计思维数据分析课。概率抽样,回归,常见分布等。

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    数据科学数据科学的整合细分

    自从大数据这个词出来以后,数据已经成为一个非常明确的科学领域。在这当中很少有人详细地探讨数据科学的结构和它面临的问题,包括我们行业面临的问题。 数据科学有三个非常重要的层次:数据的获取、数据的描述和数据的分析,这三件事是不同的,不要把它混淆了。 1.数据的获取 ? 以前数据的稀缺导致行业内出现非常的非良性循环。 ? ? 2.数据的描述 再看数据的描述,由于整个社会大环境巨大的变化,在描述环节上出现了非常的问题,这个问题中你会发现形成了新的、不同的非良性循环。为什么?数据不稀缺了。 而且别忘了机器化数据的成本趋近于零,所以大中型研究公司的解体、兼并、重组在不远的将来一定会频现,这是没有办法的趋势。 ? 现在数据科学有七危险趋势: ? ? ? ? ? ? ? 这是我1998年获宝洁论文奖的时候得到的模型,表面上一堆无差别、无差异的情况,导致了什么情况呢?看起来没有差异,一个是男的比女的喜欢,一个是女的比男的喜欢,整体上没有差异。但是差别吗?

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    数据科学优质课程推荐#2:统计入门课程

    之后我分析了目前所有的在线数据科学课程,并整理出了一系列课程清单。在本系列的第一篇文章中我推荐了一些优质的编程课程(想学习数据科学? 教学大纲数据科学的相关度。大纲中是否包含一些生物统计学课程中所教授的基因组学内容。 大纲中是否涵盖数据科学中不常用的前沿概念。 ? 统计通常被视为数据科学的支柱之一。 对于概率的关注较少,但是它也是数据科学课程的重要组成部分。 该课程有 3条评论,综合评分 4 。 ? 阿姆斯特丹大学的社会科学专业方法统计课程包含基础统计和推理统计。 DS101X:数据科学数据分析的统计思考(哥伦比亚大学/ edX):微软数据科学专业课程认证的一部分。教学大纲简短。评论不高。该课程有 24 条评论,综合评分 2.77 。

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    数据科学】如何区分大数据下的三利器:数据科学家,数据工程师数据分析师。

    与其他一些相关工程职位一样,数据科学家的影响力互联网同进同退。数据工程师和数据分析师数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作。 数据科学家是什么样一个存在呢? 通常情况下,数据科学家有数学或物理方面的高等学位。有博士学位的情况并不少见,硕士学位仅是一个前提条件。数据科学家精通统计建模以及如何构建定制高级数学算法。 他们的核心价值在于他们借由清晰数据创建数据管道的能力。充分了解文件系统,分布式计算数据库是成为一位优秀数据工程师的必要技能。 数据工程师对演算法有相当好的理解。 简单来说,就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术机器学习相关的技能。    另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。 懂分析 指掌握数据分析基本原理一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。

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    哥伦比亚大学数据科学课程笔记

    课程:哥伦比亚大学数据科学课程 讲师:Rachel Schutt教授 整理听课记录如下 第一周:什么是数据科学? 2、 课程目标:学习数据科学家都做些什么,并学会做其中的一些事儿。 3、 Rachel主讲几个礼拜的课,然后会有客席讲座。 4、 客座教授的简历跨度非常,他们的背景也是如此。但他们都是数据科学家。 10、 如果你只对hadoop分布式计算和运算大数据有兴趣,请你选择Bill Howe的Coursera课程。我们会涉及到大数据,但是只在课程的最后部分。 数据科学的现状 那么,什么是数据科学? 上一次我查看纽约数据科学家招聘职位时有465个职位空缺,这是相当的数量。所以即使数据科学还不能被称之为真正的领域,至少它提供真实的工作岗位。 非常有趣的是,虽然他们当中大多数人都是来自社会科学专业的,但是结果却有相当的差异。

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    应用多范式数据科学:Wolfram U新课程

    Wolfram U最新的交互课程,多范式数据科学,通过视频随堂小测和实时计算对多范式数据科学(MPDS)给出了一个综合性的概述,所有计算都在Wolfram云端进行。 当代数据科学家通常自限于他们对方法和技术的选择:有特殊用途的传统统计工具只适用于数值数据。这些过时的处理方法只能对可能问题的一个小子集做出答案。 通过这个课程,你可以学习如何使用Wolfram语言来: · 建立端到端数据科学工作流程 · 分辨和整理不同类型的数据 · 为分析和可视化整合多范式工具包 · 从多个途径检查和合并数据 · 进行可视化研究数据分析 现在就来上交互MPDS课程(https://www.wolfram.com/wolfram-u/multiparadigm-data-science/)吧,流线化你的数据科学工作流程。 或点击我们的数据科学&统计学页面(https://www.wolfram.com/wolfram-u/catalog/data-science-statistics/),查看最新的Wolfram U事件和课程

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    数据科学家自我修养——一份数据科学的开放课程清单

    这里我不想重复什么是大数据,什么是数据科学,而是想以个人过去接近2年时间通过MOOC(开放课程)来学习数据科学的实践来给出一份个人建议的数据科学学习之路的课程清单。 数据科学家的自我修养 Drew Conway给出的数据科学的一个文氏图,很好的诠释了数据科学的技能要求。而这里我基于传统的道,术,用来将数据科学课程分成三类在后面一一列出。 如何利用大数据 数据科学之道 要掌握数据科学,基础的数学统计学知识不可避免,这里强烈推荐: · 普林斯顿大学Statistics One 统计学基础,假设检验,ANOVA,线性回归等等 ,一个帮助你数据分析机器学习入门。 除了表达能力,很多时候我们的数据不是单纯的数据,我们需要理解数据分析公司战略的关系,如果我们要开发数据产品,那么它是如何影响我们的运营,财务决策的,当然最终所有的一切都会受到宏观经济的影响,以下的几门课程可以帮助你更好的理解数据之用

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    优质数据科学课程推荐:总结篇

    对于该系列的第一篇,我为数据科学初学者推荐了一些编程课程(想学习数据科学?我们整理了一份优质编程入门课程清单)。接着是统计和概率类课程数据科学优质课程推荐#2:统计入门课程篇)。 例如,编程导论课程的标准: 1.课程对编程基础的覆盖面。 2.对编程中更先进但实用课题的覆盖面。 3.教学大纲数据科学的相关度。 以下是每个主题对应的最佳课程。 该课程有 28 条评论,综合评分为 4.61 。 统计数据 R 语言专业化 (杜克大学,Coursera) 该系列分为五个课程,具有全面的教学大纲,全面的介绍概率。 软件技能 软件测试 (Udacity) 软件调试 (Udacity) 版本控制Git 和 GitHub协作(Udacity) (更新到如何使用Git&GitHub课程) 软件技能是数据科学教育的一个经常被忽视的部分 佐治亚理工学院和Udacity有一个新的课程,包括软件测试和调试,尽管它更先进,但不完全数据科学家相关。

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    python数据科学应用

    数据科学简介应用 数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化以及(某一)领域知识为理论基础,其主要研究内容包括数据科学基础理论、数据预处理、数据计算和数据管理(来自百度百科)。 Visualization)图表、商业智能系统 2、数据科学主要分为以下几个步骤 按职能来拆分可分为数据科学家和数据工程师,其中数据科学家主要负责前三步、而数据工程师则负责后两步。 02Python数据科学1、python语言 Python是什么,请直接阅读链接(http://www.jianshu.com/p/9af39a293cdf) 第一部分。 如果需要做统计科学计算,python中具备Numpy、Scipy、statsmodels.如果需要进行深度学习,又可以使用TensorFlow、MXNET,它们都有python的接口做结构化数据处理分析 列表可以存放各种类型的数据 #设置一个listli = [304,12,999,46,405] #查看list的相关功能使用dir() dir(li) #查看list的长度>>>len(li) 5

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    机器学习数据科学

    -machine-learning-fall-2006/index.htm Azure是民主化的机器学习 机器学习曾经需要复杂的软件高端的计算机,以及数据科学家。。 数据科学家用R编写代码 对于统计数据挖掘的来说,R是一个很受欢迎的开源项目。好消息是R能够很容易的集成到ML Studio中。我有很多朋友在使用机器学习的功能语言,如F#。 d) 数据科学家应具备的素质 i. 对于科学方法的清晰理解:目标、假设、验证、透明度 iii. 擅长数学统计学 iv. 求知欲与极强的思考能力 v. 图形化描述沟通能力 vi. 高级计算数据管理能力 学术背景 如果你想进入学校,通过学习成为一个数据科学家,可选择的课程如下: 1. 应用数学 2. 计算机科学 3. 经济学 4. 统计学 5.

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    在大数据行业,专科学科学历差别吗?

    关于大数据行业本科含金量有多少?在校期间,本科生学了什么? 第一,大部分学校老师水平不够。 第二,也有水平好的老师,但他们又都在忙着接项目或发表论文,没有潜心于教? 第三,再说说学生。 1、学习方面 首先,对于专科学生来讲选择少,频繁跳槽,没有稳定的学习环境。这个时候,你自己就需要有一个长远的学习规划。 但是如果在你的技术日益不断的提高以及已经有了几年工作经验后,那么你的机会相对就会很多。 另外,建议持续不断的努力,提升自己的学习能力水平,如果想开始进大厂,综合实力能让你更有机会! 学历永远不会是决定我们命运的关键,它在其中起的只是推动一些小小的环节。

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    数据科学的六语言

    2012年哈佛商业评论将数据科学称为“21世纪最性感的工作。”即使在报告发布六年后,商业评论仍然得到证实。随着人工智能和机器学习的出现, “数据科学”在精通技术的过程中获得了广泛的应用。 用最简单的术语来说,数据科学是一种利用科学技术和算法从结构化或非结构化数据中挖掘出知识的方法。因此,成为数据科学编程的先驱一个人需要掌握至少一种支持的语言。 无论您是数据科学领域的新手还是专业人士,您需要记住的一些基本事项包括分析数据,应用编程工具(如序列和数据选择)以及执行简单的数据可视化。 数据科学家首选的6种编程语言: R R编程语言被数据挖掘者和数据科学家广泛用于分析数据。统计学家也很喜欢简化他们的工作。R提供强大的面向对象编程功能,使其优于其他计算语言。 SQL 结构化查询语言(SQL)用于处理大型数据库。特别是,它有助于管理结构化数据。学习SQL可以很好地补充数据科学家的语言技能。与此语言相关的缺点是缺乏可移植性。

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    数据科学的前6语言

    随着人工智能和机器学习的出现,“数据科学”一词在精通技术的人中间流行起来。用最简单的话说,数据科学是一种利用科学技术和算法从数据中挖掘知识的方法,无论是结构化的还是非结构化的。 因此,要想成为数据科学编程的先驱,就必须至少掌握一种受支持的语言。 无论您是数据科学领域的新手还是专业人士,您需要记住的一些基本内容包括分析数据、应用编程工具(如对数据进行序列和选择)以及执行简单的数据可视化。 R R编程语言被数据挖掘人员和数据科学家广泛用于分析数据。简化工作在统计学家中也很流行。R提供了强大的面向对象编程工具,使其在其他计算语言中处于优势地位。静态图形使图形和其他数学符号的生成更加容易。 SQL 结构化查询语言(SQL)用于处理大型数据库。特别是,它有助于管理结构化数据。学习SQL可以很好地提高数据科学家的语言技能。这种语言的缺点是缺乏可移植性。

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    数据】金融领域7数据科学案例

    笔者邀请您,先思考: 1 金融领域有哪些典型数据问题? 2 金融领域应用那些数据科学方法? ? 近年来,数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 这种方法在新客户或具有简短信用记录的客户合作时也很有用。 虽然金融风险管理流程的数字化和自动化处于早期阶段,但潜力巨大。 金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据,手动处理这些数据是一个巨大的挑战。 然而,对于大多数公司来说,将机器学习技术管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。 公司面临的主要挑战是找到一个很好的欺诈检测系统,罪犯总是会采用新的方法并设置新的陷阱。只有称职的数据科学家才能创建完美的算法来检测和预防用户行为异常或正在进行的各种欺诈工作流程。 我们认为,我们主要关注金融领域的7数据科学用例,但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法,请在评论部分分享您的想法。

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    数据科学数据科学工程:大数据时代的新兴交叉学科

    在本科专业设置方面,上海纽约大学从2015年4月份开始就在内部讨论设置一个数据科学的学士学位,除了计算机系的教授外,商学院、设计学院等教授也参与其中,并计划于2015 年9月开始招收本科生。 要讨论这林林总总的数据,从认识论的观点来看,首先就是要对大数据进行分类,这非常必要,它是确保大家在同一论域进行讨论的前提。按照笔者的理解,大数据大致可以分为Web数据、决策数据科学数据类。 ●突出数据科学基础课程教学:结合统计、应用数学等学科的优势,在强调概率论教学的同时,将数理统计、数值计算优化、机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理等课程作为重要的专业必修课或选修课在本科教学阶段进行讲授 ,为研究生阶段讲授统计学习理论、概率图模型、语言模型、信息抽取集成、海量数据分析挖掘等高阶课程打下扎实的基础。 在课程设置上,通过在本科低年级设置计算机系统、信息管理信息系统等专业必修课,在高年级开设开源软件、大数据系统等专业选修课,达到从宏观角度介绍数据全生命周期、联接相关课程的目的。

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    详谈数据科学数据技术专业

    数据科学数据技术专业都学些什么? 属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。 以中国人民大学为例: 基础课程(38学分):数学分析、高等代数、普通物理数学信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。 数据科学数据技术专业可以从事的工作有哪些? 来源:36数据 主编寄语 大数据已经纳入国家重点扶持的产业,《数据科学数据技术》也正式成为高等学校本科一级学科,大数据发展进入了快车道。 PPV课 《数据科学数据技术训练营》参考教育部“数据科学数据技术”专业课程设置内容,由一批企业专家和中青年博士、博士后授课,上课方式为在线学习(MOOC)+线下学习(集训),学生毕业可以推荐就业

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    将计算纳入统计和数据科学课程(CS)

    将计算纳入统计和数据科学课程:创意结构、新颖的技能和习惯及教授计算思维的方法(CS) 尼古拉斯·霍顿,约翰娜·哈丁 诺兰和坦普尔朗(2010年)主张计算在统计课程中的基本作用。 在这十年中,统计教育界承认计算技能对于统计学和数据科学实践和数学同样重要。然而,我们的意图和行动之间仍然存在着明显的差距。 在《统计数据科学教育杂志》特刊中,我们收集了一组论文,其中(1) 建议将计算集成的创造性结构,(2) 描述新的数据科学技能和习惯,(3) 提出教授计算思维的方法。 我们认为,社区必须加倍努力,在统计和数据科学课程中采用复杂的计算方法。我们希望这些文件为社会在这方面的努力提供有益的指导。

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