“读一本好书，就是和许多高尚的人谈话。” ——歌德 数据科学实战（DoingDataScience）读后感，一句话描述，最大的收获就是： 明白了数据科学工作流程，清楚了数据科学知识体系，感受了数据科
Blue Yonder，一个成立于2008年的大数据分析平台，用他8年的数据科学经验告诉你，什么是真正的数据科学、有哪些弯路可以不走。
数据科学是一门利用统计学、机器学习、数据挖掘、数据可视化等技术和方法，从数据中提取知识和信息的交叉学科。自上世纪60年代，统计学家John W.Tukey首次提出“数据分析”（Data Analysis）的概念起，数据科学已历经了几十年的蓬勃发展，渡过了统计分析、数据挖掘、大数据等几个不同的发展阶段，直到今天的人工智能(AI)时代。
寄语：为什么要加快推进高校的数据科学教育？数据科学的知识体系包括哪些内容？数据科学人才的成长路径及教育方法论？我们希望用这份白皮书给出答案。
由于人工智能取代人类活动的争论越来越激烈，数据科学家开始体验人工智能辅助自动化的好处和风险。 人们开始对人工智能被用来自动化一切事物的前景感到不安。现在人工智能已经证明了它有能力替代一些蓝领工作（通过机器人等）和白领职业（通过自然语言生成等），围绕这种技术的文化敏感度正在上升。 这也许可以解释为什么当谈到人工智能的影响时，开始看到人们使用“自动化”这样近似同义词的描述。当讨论自动化侵入到人工智能驱动应用程序的开发中时，一些观察者更喜欢使用诸如“操作化”，“生产化”，“扩充”和“加速”等术语。人们还看到围绕“
品觉导读： 1.数据科学家具备很多相邻领域的技能，至少是基本技能（比如工程、开发和运维、产品管理、数学、研究、写作、商业等等），团队最容易出问题的地方之一，就是他们无法专注于那些需要动用这一整套技能才能完成的工作。 2.团队是否拥有足够的数据，以及相应的工具来高效地处理这些数据。如果处理数据时困难重重：因为和生产系统相冲突，没有被文档化，或者收集方式前后不一致，甚至根本就不存在……这个时候，数据科学团队要及时出业绩就很难了。 3.团队必须能自信地报告负面结果，否则正面结果也会失去大家的信任。数据科学团队需要
作者：约翰·凯莱赫（John D. Kelleher）、布伦丹·蒂尔尼（Brendan Tierney）
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
自从AI（人工智能）被用于自动化处理任何事情，人们便开始感到不安。现在人工智能已经证明了它能够通过机器人等技术代替蓝领工作，通过自然语言生成取代白领工作，围绕这种技术的文化敏感度正在上升。
产生推荐 实际上，有非常多的方法可以由数据驱动产生推荐。例如在所谓的“协同过滤”里，所有用户的行为都可以被收集起来作为推荐的基础，然后分析发现哪些商品有相似的用户行为模式。这种方法的优美之处在于计算机根本不用知道这些商品是什么。而它的缺点则是商品必须要有足够多的用户行为信息数据才能保证这个方法起作用。另外一类产生推荐的方法是只看商品的属性。例如，推荐具有相同品牌的或者相同颜色的商品。当然，对这些方法还有非常多的扩展或者组合。 更简单一些的方法就是只通过计数来做推荐。但这种方法在实践里会有非常多的复杂
[导读]我们做出数据产品的过程一般是比较规范化的，通常称这个过程为：方法论、产品生命周期或者工作流程。当然数据科学的工作也有很多选择，就像没有一套通用的开发软件工程一样，但我们会努力设计出一套尽可能适
导读：数据科学家是干什么的呢？哪些地方需要数据科学家？怎么样才能成为数据科学家？如果你正因为这些问题而犹豫要不要开始学习数据科学，那么我可以告诉你，成为数据科学家其实非常简单。 调查发现，数据挖掘和分
言必称数据的时代，造就了很多数据相关职业。你有没有注意到，不仅是BAT这类大公司，连很多的初创企业都开始设“数据科学家”职位。数据科学家到底需要那些技能？小公司的数据科学业务如何开展？来自巴西的初创企业GetNinjas的数据科学家Lucas Fonseca Navarro现身说法告诉你：小数据科学团队，照样可以风生水起。
2022年4月21日，Nat Rev Chem杂志发表了来自劳伦斯伯克利国家实验室Francesca M. Toma等人的文章，文章介绍了数据科学改变实验化学的案例，并就如何进一步整合数据科学和实验化学给出了若干建议。
数据和分析正在帮助改变商业世界，随着我们进入 2023 年，现在正是预测如何使用数据的最佳时机，为新的一年的顶级数据和分析趋势做好准备。当今推动市场的一些与数据相关的主要趋势包括数据科学、数据分析和人工智能 (AI) 的进步，它们正在共同改变全球的业务。
数据科学正在不断发展，并渗透到每个行业。随着全球各组织开始数字化转型，2019年出现了更多公司利用数据做出更好决策的趋势。这里我们看一下在2020年预计会起飞的数据科学新趋势。
对于外行来说，「Jira」只是一个项目管理工具，在科技公司中几乎无处不在。它最初是为管理软件开发项目而构建的，后来自然而然地被应用到数据科学项目中。我想说，尽管 Jira 可能是一个很好的工具，但数据科学项目是特别的！
经济新常态下，如何对海量数据进行分析挖掘以支撑敏捷决策、适应市场的快速变化，正成为企业数字化转型的关键。机器学习算法能识别数据模型，基于规律完成学习、推理和决策，正广泛的应用在金融、消费品与零售、制造业、能源业、政府与公共服务等行业的各种业务场景中，如精准营销、智能风控、产品研发、设备监管、智能排产、流程优化等。企业传统的机器学习虽然能有效支撑业务决策，但由于严重依赖数据科学家，其技术门槛高、建模周期长的特点正成为企业实现数据驱动的阻碍。
本文浪尖主要讲讲数据分析企业内的工作流程。 随着，云计算使得计算能力的提示，大数据技术的飞速发展，数据也是备受企业重视，企业内部都是在想法设法的得到你的数据，分析你，然后从这个过程中获利。强调一点，不仅是从数据分析的结果中获利，比如推荐系统等，而且从数据采集到展示，企业都是可以获利的。由此可见，数据的重要性。 数据分析既然如此重要，那么数据分析必然也衍生出了一套完整的技术流程和技术框架，而这套技术流程及框架是本文讨论的重点。 数据科学的工作流程 现在企业中标准的数据分析过程如下： 首先，我们生活在
我从事数据科学工作了已经将近半年了，我一路上成长了很多，也犯了很多错误，并在这一过程中从学习了很多。
数据科学家被称为21世纪最性感的工作。大多数公司在他们的流程和核心任务中采用了一些数据科学的方式自动或手动分析他们的客户群。另一方面数据科学家是一群非常多样化的人，有些人有统计学背景，有些人有机械工程背景，有些人有物理学背景。实际的数据科学硕士项目对劳动力的产出肯定会有所帮助，但大多数人仍然是自学成才的(包括我)。
数据科学家为企业产生洞察力提供帮助，并进行预测，以实现更明智的业务决策。以下是数据科学家应该放弃笔记本电脑或本地服务器，并将其业务迁移到云端的五个充分的理由。
Gartner最新的人工智能（AI）hype cycle报告指出，AI在未来五年中CIO议程中的排名十分靠前，对潜在业务转型具有重要影响。然而，对于许多IT机构来说，AI绝不仅仅是IT领导者们的业务驱动雷达：它对公司业务功能本身有着根本性的影响——自动化功能、IT团队的参与和新方法。
01 - 05：DJ Patil, Hillary Mason, Pete Skomoroch, Mike Dewar, Riley Newman 06 - 10：Clare Corthell, Drew Conway, Kevin Novak, Chris Moody, Erich Owen 11 - 15：Eithon Cadag, George Roumeliotis, Diane Wu, Jace Kohlmeier, Joe Blitzstein
「对于 2019 年数据科学、机器学习和人工智能，我们做出了 5 个预测。同时还回顾一下去年做的预测，看看有哪些是真的发生了。 」
选文|Aileen 翻译|冯琛 姜范波 校对|黄文畅 虽然团队组织结构的演化允许数据科学家团队繁荣兴旺，但是公司的成功源于“精准定位”于两件事：发自肺腑地关爱员工，积极主动的数据驱动决策。不论是开发可持续利用的开源工具还是奋力改进数据科学部门的多样性，Airbnb数据科学团队负责人Alok很清楚，Airbnb追求的事都要贯彻这两个原则。 ◆ ◆ ◆ 超级增长：短短几年，从5到70+数据科学家 在2013年，Airbnb只有一个5人数据科学团队，集中地为公司的数据需求提供服务。此后，他们成长为最大的、也
新的软件开发生命周期（SDLC）意味着要找到适应您的机器学习工作流程的方法。由于数据科学家目前将大量时间都花在基础设施和流程上，而不是在构建模型上，因此寻找软件生命周期与机器学习有效配合的方法对数据科学家的生产率和工作满意度至关重要。
信贷业务，是一种基于信用的贷款业务，属于金融机构的资产性业务。我接触的产品形态，小额信贷、大额信贷、消费贷、小微企业贷、信用卡循环授信等。
如何从数据分析师华丽转型，成为一名数据科学家？好比“把大象装进冰箱”，成为“数据科学家”仅需简单三步：
当涉及到数据科学领域时，你需要使用一些书中的所有技巧，以使自己获得一个使你超越终点的优势。
性感事物方面的权威《哈佛商业评论》宣布，“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。 不管老板懂不懂数据科学家是干什么的，反正最近几年这个岗位的需求数正在快速攀升，Indeed.com 的数据可以为证。 但是其性感在什么地方？什么是数据科学家？他们是科学家吗？还是工程师？程序员？抑或是一个商业决策与创新者的新血统？ Indeed.com 的数据没有反应出来的一个事实是，尽管这个职业对应的学科在学术界经过长期的酝酿，但终究没有成立为一个新的学科
原文:What is hardcore data science—in practice来源:https://www.oreilly.com/ideas/what-is-hardcore-data-science-in-practice 典型的数据科学工作流程如下：第一步永远是找出问题，然后收集相关数据，可能来自于数据库或者开发记录。视你所在机构的数据可用性而定，这可能就已经非常困难了，你必须先弄清楚谁能让你有权访问那些数据，然后弄清楚谁能确保你顺利拿到那些数据。得到数据后，接着对其进行预处理，提取
【导语】现在，很多企业都很关注AutoML领域，很多开发者也开始接触和从事AutoML相关的研究与应用工作，作者也是，在工作、比赛、调和主模型时都使用过AutoML。作者表示：“AutoML是一个出色的自动化建模工具，但我认为它的作用和价值现在被夸大了。在一些关键概念中，比如特征工程或用于超参数优化的元学习，AutoML的表现确实很有潜力，但目前购买集成AutoML只是浪费金钱”。广受关注的AUtoML究竟是否被过渡夸赞了呢？下面这篇文章和大家一起探讨。
作者：Pradeep Menon 翻译：王瑞玺 校对：梁傅淇 本文约3000字，建议阅读时间8分钟。 Pradeep Menon是一位在大数据，数据科学，数据架构领域拥有丰富经验以及影响力的专家。这是他今年所撰写的简述数据科学系列文章中的第一篇，主要介绍数据科学中的基本定律、常用算法以及问题类型，读者可以从中一窥数据科学的全景。 2016年，英国数学家，乐购俱乐部构架师Clive Humbly提出“数据是新能源”这样一个说法。他说： “数据是新能源。它拥有极高的价值，却需要经过提炼才能使用。就像石油一样
导言：数据科学风靡了几年，已经完成了从普及到应用的商业落地，越来越多的公司都已经同意数据驱动战略的重要性，但雇几个数据科学家和有一个数据团队，并不等同于公司就能坐享数据科学的果实。
最近大数据很火，什么公司都想和大数据扯上点关系，出门不说两句大数据好像就不能突出自己的专业。敢问除了那几个"target:等几个耳熟能详的例子还有其他吗？之前吹捧zynga的数据有多牛的声音又到那里去了？你们家的数据整合完成了吗？太多的时候，我们需要静一静，"Big Data,Show me the money？" 大数据并不少见。哪怕你只是一家小型创业公司，一天下来你可能就拿到了几个G的数据，而Instagram一天产生的数据则高达500个T。坐在不断增加的数据上的你，挠着头苦想：“大
数据科学在任何大数据研究实践或物联网（IoT）环境中位于核心地位。数据科学涉及广泛的技术，商业和机器学习算法。数据科学的目的不仅仅在于机器学习或统计分析，而在于从数据中挖掘出没有统计知识的用户也可以明白的深刻见解。在诸如大数据和物联网等快速节奏的环境中，数据类型可能随时间而变化，这使得每一次的维护和重建模型变得十分困难。
刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题： 不知道该先学习哪种编程语言。 不仅仅是编程语言，像Tableau，SPSS等软件系统也是同样的情况。有越来越多的工具和编程语言，很难知道该选择哪一种。 事实是，你的时间有限。学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资，因此在选择语言时需要有战略性。 很明显，一些语言会给你的投资带来很高的回报(付出的时间和金钱投资)。然而其他语言可能是你每年只用几次的纯粹辅助工具。 我给你的建议就是：先学习R语言 专注于一种语言 在说明为什么你应该学习R语言之前，我想强调的是，在开始
雄心勃勃的数据科学家是如何得到高薪职位的？其实人们对此有很大的误解，认为这和做过的项目有关。
您在一年前讨论大数据将与今天的对话截然不同。 我们最近看到数据科学从外围功能显着转变为核心功能，更大的团队解决日益复杂的分析问题。我们已经看到数据科学平台的快速发展和对数据和分析团队的巨大影响。但是，在数据，分析和机器学习方面，存在哪些惊喜呢？ 数据科学将在一年内谈论什么新的发展？以下是我们的三个预测： 大数据的收益递减：数据的大小不再是重点。 我们越来越多地看到更大的数据通常不会更好。公司意识到，提取更多数据可能无法帮助他们更有效地解决某些问题。 尽管如果干净的数据更多的数据可能是有用的，绝大多数的业务用
原作者 Kirill Eremenko 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 数据科学当之无愧是"21世纪最性感的工作"。本文我们介绍了数据科学相关的五种新兴职业，希望能帮助你选择适合自己的数据科学工作。 如今是数据科学的鼎盛时期... · 世界各地的大学中最热门的新课程都在这个领域； · 数据科学相关专业的毕业生的平均起薪为每年9万3千美元； · 招聘广告中年薪为六位数的数据科学工作司空见惯。 数据科学当之无愧是”21世纪最性感的工作 “。 但是伴随着许多争议，很多人质疑
“只是拥有数据自然用处不大，真正的赢家是像Amazon或Netflix这类公司，他们比竞争对手更好地利用了大数据而取得了竞争优势。如果不能数据变成收入，你的Hadoop集群和里面包含的大量的数据就没什
全世界各行各业的公司都在经历着人们所说的数字化转型。也就是说，企业正在采用传统的业务流程，例如招聘、营销、定价和策略，并使用数字技术使其质量提高10倍。
作者 | 魏子敏，Yawei Xia 薛娅菲和Aileen对本文亦有贡献 *本文为清华数据科学研究院联合大数据文摘发起的《数据团队建设全景报告》系列专访的第一篇内容。 从某种程度上讲，目前硅谷乃至全球最火爆的职业【Data Scientist】始于LinkedIn。 2008年，LinkedIn的数据科学团队负责人DJ Patil 和Facebook的Jeff Hammerbacher分别建立了全世界前两个真正意义上的数据科学团队，并且开始用“数据科学家（data scientist）这个词来描述他们的工作
数据科学领域的劳动力市场正发生着快速的变化。曾经，能够搭建机器学习模型被认为是只有少数顶尖的数据科学家才能掌握的尖端技能，但如今，有一点基本编程经验的人就能根据教程完成Scikit-learn或者keras的模型训练。
考虑从事数据科学职业？好消息：美国劳工统计局估计，数据科学家的就业率将 增长 36% 2021 年至 2031 年期间，预计届时将创造 40,500 个以上的就业岗位。随着全球产生的数据量快速增长，对数据科学专业人员的需求也在增长，他们可以帮助组织分析所有这些数据、改善内部运营并增加收入。
从2012年开始，几乎人人（至少是互联网界）言必称大数据，似乎不和大数据沾点边都不好意思和别人聊天。从2016年开始，大数据系统逐步开始在企业中进入部署阶段，大数据的炒作逐渐散去，随之而来的是应用的蓬勃发展期，一些代表成熟技术的标志性IPO在国内外资本市场也不断出现。转眼间，大数据几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上。可以说，在过去的一年，AI所经历的共同意识“大爆炸”与当年的大数据相比，有过之而无不及。最近风口又转移到区块链上了，某种程度上也成为业内人士焦虑的一种诱因了。 但无论技术热点如何变
本系列教程为《Python数据科学——技术详解与商业实践》的读书笔记。该书以Python为实现工具，以商业实战为导向，从技术、业务、商业实战3个维度来展开学习。本书共19章（Python环境安装和Python基础语法法本系列教程不做讲解），内容较多，旨在学习和记录。但惶恐自身能力有限，未及原书三分，故征得原书作者同意，才敢动笔。
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