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~
对于统计专业的学生/学者，除了对统计理论/方法的学习之外，我们也应该有产生和获取数据的能力。而不能闭门造车，仅仅做一些理论的内容。小编认为更应该从实际出发（数据出发），观察数据中存在的问题，进而使用一些统计理论解决问题。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 大数据文摘记者 魏子敏 Kaggle被收购的消息让国内数据竞赛平台的先行者们在探索的路上“似乎看到了新的希望”…… 当地时间3月8日，Google CloudNext 谷歌云计算开发者大会上，谷歌官方宣布收购 Kaggle。这条扑朔迷离了将近一周的流言终于得到了官方证实。（点击查看大数据文摘相关新闻《谷歌宣布收购全球最大数据科学社区Kaggle》） Google Cloud Next 谷歌云计算开发者大会上，李飞飞宣布了收购 Kaggle这个消息 “一大早就被这个消息刷
近来在浏览DataCastle竞赛平台时，注意到了上面挂载的一些数据挖掘训练赛题目，因为是定位于训练赛，主要用于帮助初学者快速熟悉和练手机器学习技能，所以赛题难度相对基础，也没有提供实质性的竞赛奖励。
转自：DataCastle数据城堡（DataCastle2016） 随着数据科学领域的招聘信息越来越多，范围也越来越广。Datacamp根据最新的数据科学相关招聘信息，全面的了解各个行业之间数据科学领域每个职位角色之间的差异，以及所赋予的工作职责。 最主要分为以下几个职位：数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家、数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理。下面通过信息图区分每个职位的角色介绍、必备语言技能。 1、 数据科学家 角色/任务 清洗，管理和组织（大）数据 必备语言 R,SAS
解决痛点：要提升数据分析及挖掘能力，需在工作中不断探索，但如果工作中没有涉及，要怎么办呢？利用公开数据集，在业余时间实操方法论及模型，是比较好的方式。而公开数据哪里找呢？这些网址也许你用的到！
AI Studio 是百度推出的一站式开发平台：一个囊括了 AI 教程、代码环境、算法算力、数据集，并提供免费的在线云计算的一体化编程环境。用户不必纠结于复杂的环境配置和繁琐的扩展包搜寻，只要打开浏览器输入 aistudio.baidu.com，就可以在 AI Studio 开展深度学习项之旅。
摘要：2019年的数据竞赛年鉴主要关于竞赛梳理和竞赛干货分享，但少了选手的反馈，今年将首次加入选手的真实感受。
大家一下子就能想到的与学生成绩有关的数据，包括学生历年的考试成绩、选课记录、教材与参考书的图书馆借阅记录，等等。这些数据固然有用，但是要做精确的成绩预测，并且同时发现学习行为的一场，还远远不够。
AlphaGo的胜利，无人驾驶的成功，模式识别的突破性进展，人工智能的的飞速发展一次又一次地挑动着我们的神经。作为人工智能的核心，机器学习也在人工智能的大步发展中备受瞩目，光辉无限。
《数据挖掘——从入门到求职》 by ZakeXu PS：文中所涉及资料可从以下链接获取（包括简历模版） http://pan.baidu.com/s/1o8r0ux0 最近秋招也已经慢慢接近尾声了，从去年8月底开始，先后参加了datacastle，阿里天池，牛客网各自举办的数据挖掘比赛（都是top10），今年4月份又先后去百度，腾讯实习，到现在秋招快结束，也将近一年的时间，最终拿到手的比较有分量的offer主要是腾讯，百度，华为三家企业的offer，都是sp，下面就将过去一年的一些经验做一下小总结，不一定
数据是驱动科技发展的源泉，平时我们科研中也经常需要在各种开源数据上验证自己模型的效果。那时间序列目前可以使用的开源数据集有哪些呢？本期为大家做一次较为全面的整理汇总。
授权转载自DataCastle数据城堡（DataCastle2016） 作者 | 周涛 丁酉年夏，汤维维把一群“杞人忧天分子”聚在四十度的上海，开展了一场指向未来智能时代的对话。 活动伊始，约翰.霍普克洛夫特[1]给我们讲了一个故事，说他小的时候，每一个电梯都有一个管理员，就是帮助升降电梯。因为美国电梯比较普及，因此这是一个大工种，但是后来电梯有了面板，只要按一个键就能控制电梯到指定的楼层。因此这个工种迅速就消失了，而且再也没有重新回到我们的视野中。 尤瓦尔·赫拉利的观点更加激进，他认为智能时代中只有1%的
最近，很多人问学习数据挖掘有哪些网站和公众号可以推荐的，我结合自己的学习经验和知乎大神上的推荐，现在给大家归纳一下，希望能对大家的学习有帮助。 1.公开的数据集 UCI（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）：加州大学欧文分校开放的经典数据集，被很多机器学习实验室采用。 Awesome Public Datasets （https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets）：这是github一大神整理的
高新技术人才在数据智能方向上的招募和培养，是互联网企业所面临的最主要的问题之一，而关键人才的招募和培养，有着很高的试错成本。数据人才永远是招聘市场上最稀缺、抢手的岗位之一，入职后也会频繁面临猎头抛出的橄榄枝。在这种激烈的人才争夺的环境下，能在求职者中发掘真正认可自身事业的优秀专业人才，就成为了企业招聘工作的重点。
学数据分析当然要先有数据，数据是分析的根本，不然一切都是空谈。如果是在公司里，得到数据轻而易举，因为公司有客户，有业务，必然会产生大量数据。但仅仅是个人学习的话，我们如何得到数据呢？
来源：DataCastle数据城堡（ID：DataCastle2016）、大数据分析和人工智能（ID：datakong）
适合对数据分析的入门者，对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。
在涉及非结构化数据（图像、文本等）的预测问题中，人工神经网络显著优于所有其他算法或框架。但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoost莫属了。
本文节选自《为数据而生：大数据创新实践》 作者：周涛 什么样的企业可以称得上是大数据企业呢？恐怕没有人能够给出一个完美的答案。但是，直观地，我们可能觉得Google 更像是一个大数据的企业，阿里巴巴也像是一个大数据的企业，而中国银行似乎不太像一个大数据的企业，尽管它每天也一样浸泡在海量的数据中。除了具有处理大量数据的能力外，之所以Google 和阿里巴巴更像大数据的企业，是因为他们有深入的数据分析工具，利用数据分析的结果直接指导决策，而且经常推出基于数据分析的创新型应用，这还不包括类似于AlphaGo 这
打开Notebook，可以看到主面板。在菜单栏中有Files、Running、Clusters、Conda四个选项。用到最多的是Files，我们可以在这里完成notebook的新建、重命名、复制等操作。具体功能如下：
入了计算机这一行，写代码便是我们安身立命的本领，夜以继日勤学苦练，希望早日成为编程高手。
天马行空的思想、果敢干脆的处世锋芒 每一种年轻都有自己的力量。 AI开发者，是这个时代的先锋者，也是下一个辉煌的缔造者 他们用代码撰写心中所想， 迎接数字时代的新挑战， 为行业发展和应用创新带来新的AI力量！ 由北京交通发展研究院、城市交通运行仿真与决策支持北京市重点实验室主办 2020 TrafficHUT 基于航拍视频的车辆轨迹识别竞赛 燃情来袭 向全球开发者发出邀约！ 挑战AI图像识别领域热点难点 富有挑战性赛题鼓励实践创新 本次大赛由北京交通发展研究院主办，通过开放北京市高清航拍数据，面向全球征集
#玩转大数据#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
写个总结，回馈牛客~ 给自己也给未来面试的同学，少走弯路，命中率更高点~ 祝大家满意的offer多多（迟来的总结 [算法岗-机器学习方向]） 直接上干货 前期准备 理论：统计学习（李航）+ 机器学习（周志华） + 推荐系统实战（项亮）+ 深度学习（那本花书）+ 数据挖掘导论 + 编程之美 + 剑指offer [书籍] 台大 林轩田（个人觉得很赞）[视频] 牛客网 leetcode [网站] 项目：可以做做kaggle（感觉这个才是真正提升之道，大牛们很乐意分享技术，可以学到很多）或者国内的一些比赛（天池/
数字科技正逐渐渗透到经济、商业、社会生活方式等方方面面，人们对于数据智能时代充满了期待。数据的力量究竟该如何激发？带着这样的疑惑，我们把视角对准了人工智能竞赛这一载体，目前人工智能竞赛已经作为一种科技创新的新模式、新业态，蓬勃发展。
最近刷到某乎，看到有小伙伴提问到 「"深度学习如何入门，有哪些学习资料？"」。看到这里，笔者想整理下一些翻山越岭，爬坑超车的经验，帮助刚入门深度学习的小伙伴。如果有想了解机器学习入门方法的朋友，可以看我之前写的机器学习入门方法和资料合集。
比如在创建一个新类时，该类中的所有内容都在声明下缩进，决策、循环还有其它结构语句也会出现类似的情况，
作者 何从庆 授权自 AI算法之心 近些天在微信群里经常看小伙伴问到“机器学习如何入门，看哪些资料 ?”，于是乎想根据笔者学习两年多的学习经验，介绍下机器学习如何入门，该看哪些资料？下面我将从以下几个
来源商业新知，原标题：机器学习入门方法和资料合集 | 资源 近些天经常有小伙伴问到“机器学习如何入门，看哪些资料 ?”，于是乎想根据笔者学习两年多的学习经验，介绍下机器学习如何入门，该看哪些资料？下面
#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
他是曾经的“天才少年”、央视“十大科技创新人物”、最年轻教授、畅销书《大数据时代》的翻译者，也是《为数据而生》的作者。如今白手起家，将旗下公司做到百亿市值，连李克强总理也为其点赞。然而他却并不在意这些
本人本科硕士皆双非，和牛客大佬们没得比，目前拿到的还可以的offer就是百度SP和京东SP，都是做的推荐算法，其他的不说了。 先说一下个人经历吧，学校比较水，实验室没有项目，实习经历：腾讯实习+滴滴实习 比赛经历：几个数据挖掘竞赛Top5的名次。 个人感觉，算法岗确实看学校，但如果简历还可以的话，还是有面试机会的，内推投的简历，80%都给了面试机会吧。 百度提前批(feed部)： 3轮电话面，远程桌面coding。 百度的面试风格其实是比较好把控的，基本就是项目问答、coding、机器学习算法、CS基础
这是去年博主心血来潮实现的一个小模型，现在把它总结一下。由于楼主比较懒，网上许多方法都需要切割图片，但是楼主思索了一下感觉让模型有多个输出就可以了呀，没必要一定要切割的吧？切不好还需要损失信息啊！本文
AI 研习社按：本文作者 Slyne_D，原载于作者个人博客，雷锋网 AI 研习社已获授权。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 这是去年博主心血来潮实现的一个小模型，现在把它总结一下。由于楼主比较懒，
1. 容量（Volume）：数据量大，数据量的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
在这里给大家推荐一些能够用上数据获取方式，有了这些资源，不仅可以在数据收集的效率上能够得到很大的提升，同时也可以学习更多思维方式。
“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”——全球知名咨询公司麦肯锡 数据分析师与体育产业 数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 在传统体育项目中，譬如职业足球、职业篮球，相关的球队都配备了相应的数据师团队，他们的作用是为他们的竞技项目做出科学、合理的分析，以便做出正确的决策，拿NBA为例，在一个赛季82场比赛中相应产生的数据达到以亿
howie6879在Github上维护了一个机器学习网站导航以及资源的目录，包含了新闻资讯、课程、比赛、项目、文档等导航链接，主流的都涵盖到，是深度学习从业者不错的一个导航，欢迎使用！
初识机器学习 也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。 套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。近年来
“一切都被记录，一切都被分析”就了一个信息爆炸的时代，人类过去两年产生的数据占据了整个人类文明中所产生的数据的90%。而在这些无限丰富的数据中，蕴藏着巨大的价值，数据分析在数据爆炸式增长的前提下变得炙手可热，数据分析师甚至被称为“性感的职业”。由于需求的迫切增加和人才的短缺，数据人才显得弥足珍贵，数据分析师由此披上了华丽的光环。那么对于并非科班出身的人来说，如何通过自己的学习入门并成为厉害的数据分析师呢？下面是一份比较基础的书单，但也可以说是一个相对完整的入门学习体系。
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