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关键词

】揭秘

“性感”的记者采访人人游戏高级陈弢时,他提到了当年在中国香港技大计算机系读博士的时候曾听教授这样调侃:“只有那些不能严格被算为而又想挤进,才会在命名的时候加上‘”这个新称谓近两年才被叫响。大有着千丝万缕的联系,因此容易让人产生一种错觉,是大时代特有的一类专才。 但其实在传统的结构化处理过程中,的身影就已经出现。记者最近采访了一些中国的大企业,其中很多企业并没有设立这一职位,但分析师、工程师等都在做着的工作。 尽管大项目的实施在没有的情况下也能够成功地完成,但有鉴于将成为大项目的工具、系统和输出的最终用户,在大项目的计划阶段至关重要。 自己培养在品友互动其实并没有这个职位,有的只是算法工程师、工程师等,他们从事的是的工作。

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VS 真

事实上,你可以成为一名真正的,且不需要掌握这些技能。NoSQL和MapReduce不是新概念——在这些关键词被创建之前,就有很多人接触到它们。成为一名,你需要以下能力。 在商业分析、统计和计算机等领域也是通才,比如会掌握这些专业知识:健壮性、实验设计、算法复杂度、仪表盘和可视化。 一些也是策略师——他们可以开发收集策略,并使用来发现可操作的、能对商业产生影响的见解。这就要求具有创造性,能根业务要求,制定分析、提出解决方案。 伪的例子这里有个伪的例子,说明要开展工作,为什么需要遵循标准和最佳实践。这里讨论的例子,并不是说它们是不好的产品——实际上,它们有很多的内在价值——但跟真的无关。 本文选自《天才:修炼之道》

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    修炼之路

    经常有人问我“要成为挖掘工程师或者应该读什么书?”类似的问题。下面是一份建议书单,同时也是成为的指南,当然,这不包括取得合适大位的要求。 在深入探讨之前,似乎需要掌握许多技巧,如:统计、编程、库、演讲技巧、清理与变换知识。?理想情况下,你需要具备以下技能: 了解统计预处理知识。理解统计陷阱。 它可以帮助你是用许多书籍工具或者是编程接口,通常是 Java 与 Python. Scala 也正在成为的重要编程语言,R 语言通常来说是必须的。 下面是一些可以用于构建爬虫的工具:ScrapyApache NutchJsoup文本文本包含了许多非常有用的信息,如:顾客意见、情绪以及意愿。信息提取与文本分析是需要掌握的重要技能。 结语最后,这里还有一些不该错过的书籍:Data Mining and Statistics for Decision Making by Stéphane Tufféry (A personal

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    】LInkedin如何工作

    在互联网企业中,LinkedIn是一出了名的“慢公司”,但LinkedIn也是最成功的社交网络,用户品质、广告价值都是行业翘楚,秘密在于LinkedIn有一个高效的团队。 为什么人们现在如此的关心统计和,为什么成了最性感的工作, 最近,在TiE的峰会上, LinkedIn的首席Manu Sharma 接受了采访, 揭秘了LinkedIn的分析的工作 问: 能介绍一下LinkedIn的吗?答: LinkedIn就是用户的职业社交网络, 在这个网络上, 如果人们想找你却找不到那么你就可能失去一个机会。 需要具备好奇心和直觉。 他们需要想的问题是:我能用这些来做什么呢? 我需要问什么样的问题?这些能告诉我什么? 他们还需要足够的直觉来了解他们所采用方法的局限性。 的工作包括, 采集, 整理, 建立正确的模型, 测试模型, 还要有一定的编程能力。 一个需要具备这些技能, 而这些技能也是一个初创企业在建立它的团队所需要的技能。

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    】SparkR:的新利器

    摘要:R是非常流行的统计分析和制图的语言及环境,有调查显示,R语言在中使用的程度仅次于SQL,但大时代的海量处理对R构成了挑战。 摘要:R是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对群体吸引力的最新举措,最近发布的Spark 1.4版本在现有的ScalaJavaPython API之外增加了R API(SparkR)。 项目背景R是非常流行的统计分析和制图的语言及环境,有一项调查显示,R语言在中使用的程度仅次于SQL。 为了方便使用Spark进行挖掘,社区持续往Spark中加入吸引的各种特性,例如0.7.0版本中加入的python API (PySpark);1.3版本中加入的DataFrame

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    】如何成为一名

    一、的起源“”(DataScience)起初叫”datalogy “。 Jeff Wu做出题为“统计=吗? 的演讲,建议统计改名统计并不局限于大,但是量的扩大诚然使得的地位越发重要。的从业者被称为通过精深的专业知识在某些解决复杂的问题。 不远的将来,们需要精通一门、两门甚至多门,同时使用,统计和计算机的生产要素展开工作。所以就如同一个team。 (决策力)三、所需硬件技能(1) 计算机一般来说,大多要求具备编程、计算机相关的专业背景。

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    一、的起源 (DataScience)起初叫datalogy 。 Jeff Wu做出题为“统计=吗? 的演讲,建议统计改名统计并不局限于大,但是量的扩大诚然使得的地位越发重要。的从业者被称为通过精深的专业知识在某些解决复杂的问题。 不远的将来,们需要精通一门、两门甚至多门,同时使用,统计和计算机的生产要素展开工作。所以就如同一个team。 如果从广义的角度讲,从事处理、加工、分析等工作的架构师和工程师都可以笼统地称为;而从狭义的角度讲,那些具有分析能力,精通各类算法,直接处理的人员才可以称为

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    的八大关键技能

    人们最常见的偏见就是,认为统计就是或者具有分析背景的商务智能专会是一个好的。也许在某些情况下这是正确的,但也有例外。那么,成为真正的(DS)需要具备怎样的技能呢? 商业智能专业知识:并不一定要成为一个商业智能专,但是一个需要知道如何抽取,清洗,转换,分析和报告并不是ETL开发者,但他她可以与ETL开发者交流,并了解他的术语和行动。 需要推动这一迭代过程。此外,还需要将分析结果呈现出来。为此,需要良好的故事叙述能力。6. 好奇心:根分析的业务主题,可能不是此领域的专。 好奇心与技术,工具和技有同等地位。7. 创造力:需要在上述所有技能中使用大量的工具和技术。为了做到这一点,在如何使用这些工具和技术方面应该发挥创造力。 如果一个案例只需要线性回归和条形图,那么不应该过度设计它。需要提供的是信息的洞察力和增值信息,而不是重新创造世界。

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    养成记:成为八步走

    但如何能成为一个呢?首先,各个公司对的定义各不相同,当前还没有统一的定义。 但在一般情况下,一个结合了软件工程师与统计的综合技能,并且在他或者他希望工作的领域拥有大量的行业知识和经验。? 大约90%的至少有大教育及以上经历,甚至到博士以及获得博士位,当然,他们 获得的位的领域非常广泛。?一、擅长统计和机器习。 在你在新的领域有一个工作之前,你如何练习成为?使用开源代码 开发一个你喜欢的项目、参加比赛、成为网络工作、参加训练营、志愿者或实 习生。 目前,PPV课已开通栏目,并且每日为大带来大行业最新最干货的内容,欢迎大关注微信公众号(ppvke123)。

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    的RoadMap

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    谁是

    他她是否整日忙于或在他她的实验室中尝试复杂的?毕竟,“谁是”? Ť 这里有对提供了一些定义。简而言之,就是实践艺术的人。 DJ Patil和Jeff Hammerbacher创造了一个非常流行的术语“”。是利用某些的专业知识来解决复杂问题的人。 当今的面临的主要挑战不是找到现有业务问题的解决方案,而是确定对组织及其成功至关重要的问题。为什么被称为“”? 具备哪些技能?的作用确实是具有挑战性的!尽管使用的技能和能力差异很大,但要成为一名高效的,他应该:1. 就像网站管理员一样,不仅需要成为所有行业的杰作,而且还需要掌握以上领域中的至少一个。做什么呢?扮演着双重角色-“分析师”和“艺术”!

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    】9步让你从菜鸟成为

    由于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。? 员工:当然,我还能把它们相乘但如何能成为一个呢?首先,各个公司对的定义各不相同,当前还没有统一的定义。 但在一般情况下,一个结合了软件工程师与统计的技能,并且在他或者她希望工作的领域投入了大量行业知识。 因此,排除一个位计划(世界各地的著名大雨后春笋般的出现着),你需要采取什么措施,成为一个? 8练习在你在新的领域有一个工作之前,你如何练习成为?使用开源代码开发一个你喜欢的项目、参加比赛、成为网络工作、参加训练营、志愿者或实习生。

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    】九个成为的必备技能

    本文详细列举了从雇主角度看来,加强自身市场竞争力所必备的9个技能。 过去一年中人们对的兴趣骤然增长。 技术技能:分析1教育受教育程度都很高,其中88%至少拥有硕士位,46%有博士位。虽然有一些名人特例,不过通常来说成为一名需要扎实的教育背景,才能掌握所需的深度知识。 6非结构化能够处理非结构化这一点非常重要,无论这些是来自社交媒体、视频源或者音频的。非技术类技能7求知欲毫无疑问最近到处都能看到这个词,尤其是在与关联时。 网上有很多资源,不过笔者不希望让读者产生这样的错觉——成为非常简单,上几节MOOCs就够了。除非你有扎实的定量经验,否则成为之路还是颇有挑战的——但也并非不可能。 8Burtch Works研究:关于的薪金,如果想要了解更多信息与当前统计的话,请下载我们的薪金研究报告。

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    节选(2)

    【节选自即将由电子工业出版社出版的《养成手册》第二章】在中国古汉语体系中多为单字词,所以大想想也能猜得出“”一词其实并非中国所发明。的确,“”是个舶来的词汇。 “”一词由明治维新时期日本界初用于对译英文中的“Science”,由日本启蒙思想西周(にしあまね,1829年~1897年)进行翻译引入的(——かがく),欧洲语言中该词来源于拉丁文“Scientia 是一种泛指的领域,、计算机、社会、经济、语言、生物等等,这些各领域的各自有各自的体系和规范以及认知特性。这些都是小的,窄而深的认知领域。 波长比红色可见光还要大的称为红外线,红外线是在1800年由英国天文、古典作曲、音乐弗里德里希·威廉·赫歇尔(Friedrich Wilhelm Herschel,1738年11月~1822年8月 这种对未来的无法预知性不仅仅是在光这一个小小的领域,在物理的其他领域,以及化,地理,天文等这些领域我们同样有着边界扩展中的迷茫,甚至很多时候让我们方向难辨。

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    节选(1)

    【节选自即将由电子工业出版社出版的《养成手册》第一章】什么是 从我们每个人上前班的时候,我们就开始受到各种各样的启蒙教育,哪怕是捏橡皮泥、跳皮筋、玩弹球这些最最普通最最不起眼的游艺项目 在我们印象中的通常都是天资聪颖,智慧出众,在某一领域理解深刻的。与我们常人都有哪些区别呢?是因为他们更聪明所以才能当吗?是他们记忆力殊绝于人才能当吗? 是因为他们有更好的坚忍不拔的性格才能克服困难成为吗?我认为这些因素都只是成就的一部分因素,而且既不是充分条件也不是必要条件。 作为一个有知识和有一定文化程度的常人来说,其实很多技术很多原理我们都能理解而且加以应用,而且不乏有些人会应用得非常纯熟,但是众多的常人中却很少有能够被称为的。原因何在呢? 这不足为奇,当然更不可能让每个人都因为对这种常识的总结或感知而成为

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    节选(4)

    人们热衷于进行各种观测、拟合,希望对进行可期望的预判,这种行为究竟本质上是在做什么呢?从带有一定功利色彩的眼光来看,这实际上是一种趋利避害的过程。 在本书最开始的部分在对的特征进行归纳的过程中其实已经明确过了,是测量的,是量化计算的,而且即便不具备突破性也需要精确性和体系性这两个最为基本的特性。 那我们不妨来想想,我们信任的最根本原因是什么?能够精确地量化地进行“应验”,而这个过程中对的观测、拟合,对于模型的归纳是在做什么呢?调整的最终目的是为了让模型所表达的“体系”和观测的现象一致。 所以这种东西我们没办法认定其为,不是因为它是从远古蒙昧时期传下来的,而是因为它不符合的定义。 所以即便真的有这种关系,即便有相当量的人笃信神灵与庇佑的存在,只要它不能量化,不能进行量化的验证就不能被认定为

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    】作为最重要的是什么?Being Curious

    作为公司的首席,两年来 Matt Pasienski 做的事情就是把乱麻一样的变成有意义的信息。但随着的汹涌而来, Pasienski 仅仅依靠一张物理 PhD 文凭已经不够了。 OK,你需要过硬的和计算技术能力,但最成功的人才都有观察思考的习惯。(大部分还爱钻研冷知识)。如果我做招聘的话,我不会问他背景的问题,但会问上星期到的最有趣的东西是什么。 营销人员能理解们做的事情么?我希望营销人员能理解他们本身就有必要成为。他们需要陈述,理解。 一个基于真识评估的图表或统计表有利于他们屏蔽噪音。为了营销的目的,怎样做才好?甩掉没用的冗余信息。 大部分都专注于事实和字,但营销行业里最难做的不仅是从中挖掘出意义,还要知道如何表达结果。

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    】养成方案 9步从菜鸟成为

    由于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。? 员工:当然,我还能把它们相乘但如何能成为一个呢?首先,各个公司对的定义各不相同,当前还没有统一的定义。 但在一般情况下,一个结合了软件工程师与统计的技能,并且在他或者她希望工作的领域投入了大量行业知识。 因此,排除一个位计划(世界各地的著名大雨后春笋般的出现着),你需要采取什么措施,成为一个??1、复习你的和统计技能。 在你在新的领域有一个工作之前,你如何练习成为?使用开源代码开发一个你喜欢的项目、参加比赛、成为网络工作、参加训练营、志愿者或实习生。

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    】当今世界最牛的25位顶尖大

    引言在大技术飞速发展的今天,谁才是我们大研与工业界中最有威望的呢? Achin 是Data Robot(机器人)的联合创始人。DataRobot 聚集着世界上最好的们,已经成为了美国成长最快的公司。 Patil现担任白宫首席和制定策略的副首席技术官,奥巴马亲自招募他的。 他不仅仅是一名,而且还是一名天体物理和空间(Astrophysicist and Space Scientist)。在2014年被评为IBM大与分析英雄。 他是在斯坦福大获得的位。总结到这里,文中已经列举25位从事技术的,他(她)们都是需要我们去仰慕的大牛级人物。

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    的4种工作,8项求职技能

    ”被誉为21世纪最性感的工作(Thomas Davenport和D.J. Patil在哈佛商业评论上曾发表的一篇文章中称),但如何成为一个?怎样才能入门呢? 许多的信息可能导致你认为成为一个需要全面的精通一些领域,比如软件开发,整理,库,统计,机器习和可视化。不用担心。从我作为一个的经验来说,事实并非如此。 4种工作“”经常是被用来形容完全不同的工作的一个总称。 这里有四种类型的工作:是住在旧金山(San Francisco)的分析师:玩笑归玩笑,其实在一些公司分析员的代名词。 一个拥有软件工程背景的可能更容易在这样的公司有突出的表现,因为对这样的公司来说,更重要的是一个能对产品代码做出更有意义的类的贡献并提供基本的见解和分析。

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