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    【陆勤践行】数据科学家自我修养——一份数据科学的开放课程清单

    数据科学家自我修养——一份数据科学的开放课程清单 最近一年以来,大数据这个概念被吹嘘的天花乱坠,仿佛你要是不说大数据就落伍了。继云计算之后,大数据已然成为IT行业的热点。《哈佛商业评论》更是宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感,既代表着难以名状的诱惑,又说明了大家都不知道它干的是什么。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

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    高考志愿季|如何从选专业开始 科学规划走上大数据之路

    导语 随着全国各省高考分数线的公布,考生和家长也投入到了报考志愿的战争中。高薪、市场需求居高不下的数据科学家正在成为众多年轻人的理想职业。那么想要进入大数据领域并成为佼佼者,如何从高考选专业开始科学规划? 大数据文摘联合数据派(datapi)策划了本期专题,针对“数据科学家”的专业成长路径,采访了清华大学徐葳教授、阿里数据专家刘智勇、哥伦比亚大学数据科学在读硕士王昱森,希望他们从各自不同的角度,给想要走上大数据这条路的年轻人选择专业提供一些参考。 ◆ ◆ ◆ 数据分析师:市场需求增长,五成年薪在50万以

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    【数据科学】数据科学与工程:大数据时代的新兴交叉学科

    摘要:大数据时代的IT发展的基本特点是:应用驱动创新,开源加速创新,硬件助力创新。基于对这些特点的认识,从社会创新发展、人才需求变化、技术发展趋势等方面论述了数据科学与工程这一新兴交叉学科的发展必然性,进一步阐述了数据科学与工程学科的特点、学科内涵与知识体系,最后从科学研究、系统开发和人才培养的角度探讨了数据科学与工程学科的建设思路。 1、 引言 当前,“大数据”这一术语已经远远超越了当初的互联网或信息技术(IT)的技术范畴,变成了一个时代的标志。大数据时代的到来有其必然性,当计算和通信取得长足进步的时候,

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    【学习】如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师?

    #玩转大数据#12点的钟声敲响后,意味着已经跨过2015,进入2016了。新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标,也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同,我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。可能这个计划会相对宽泛,大家可以根据自己的需求去调整和补充。 一名数据科学家的新年计划 根据数据科学家一生的三个发展阶段,我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的

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    【升职加薪必备】16个金量最高的大数据认证

    目前,大数据行业面临人才荒的现状,伴随大数据在众多行业中的应用,大数据技术工作能力的工程师和开发人员得到了青睐,同时欢迎的还有数据科学家和数据分析师,这部分人才不仅是人才市场中的抢手资源同时更是获得较高薪资。正因为如此,互联网行业人士如何更好的获得此方面的工作呢,获取大数据认证就是极佳的方式。 如今,数据和大数据分析正在逐渐成为企业生命的血液。具有分析大数据所需技术的数据科学家和分析师,以及了解Hadoop集群和其他技术的开发人员在招聘市场中供不应求,很多企业不惜以重金委以重任。在这样的背景下,如果拥

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    【学习】数据科学与大数据技术必备技能(高教版)

    编者按 今天,相信小编无论说什么也不会有人信了,那么我就斗胆直言了:”未来10年,50%的人将失业"。当然这也不是我说的,是李开复老师说的(开复老师对不住了)。为什么提这个还得从昨天我们发的文章“35所高校已申请这个新专业,一大票学弟学妹正走在路上!”说起。这篇文章发布后,引起了不少人的共鸣,焦虑的有之,准备上路的也有之。焦虑是因为有人担心自己未来会被这帮学弟学妹超越,丧失竞争优势。其实大家大可不必焦虑,除了保持活在当下的良好心态,也可以站在更积极的态度调整以适应这种变化,开复老师那篇文章里面已经给出答案(

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    快讯 | 首届全国数据科学与大数据技术本科专业建设研讨会成功举办

    2017年6月16日—6月18日,首届全国数据科学与大数据技术本科专业建设研讨会在云南昆明召开,本次会议由中国统计教育学会高等教育分会、中国人民大学、北京大学、复旦大学、西安交通大学、上海财经大学、首都经济贸易大学等12家单位联合主办,云南财经大学具体承办。 云南财经大学校长伏润民教授、中国统计教育学会高等教育分会会长赵彦云教授、秘书长张宝学教授出席会议开幕式并致辞。云南财经大学统计与数学学院院长石磊教授主持会议开幕式,来自全国各地86所高校、15家科研机构、企业、出版社等共101家单位的250余位专家学者

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    伪数据科学家 VS 真数据科学家

    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。

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    【干货】成为一名数据科学家的学习三部曲

    导读:如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文,那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年,对不对?如果你从今天起坚持去执行这些新年计划,转运的可能性就会更大。要知道,成为一名数据科学家不能一蹴而就,需要的是一个过程。因此,朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同,我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。当然这个列表比较笼统,大家可以根据自己的需求去调整。 根据数据科学家一生的三个发展阶段,我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动

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