作为一位万人敬仰的数据科学家,不但需要培育一棵参天技能树,私人武器库里没有一票玩得转的大火力工具也是没法在江湖中呼风唤雨的。 近日北卡来罗纳大学CTO,一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集: 1 处理较大、较复杂的类excel数据 Pandas -处理tabular(类似Excel)数据的通用工具套件 SQLite – Tabular数据库格式,能够处理大规模数据集,同时也能在桌面环境运行。 PostgreSQL – 企业级数据库系统 2 处理空间、地理数据 Po
近日北卡来罗纳大学CTO,一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集:
众所周知,深度学习的训练比较玄学,大家经常调侃就像"炼丹"一样。如果你有个好工具,科学"炼丹"的效率就会显著提升!
Python是一门计算机编程语言,通过给计算机下达精确的指令以完成相应的任务或者事情。
原文:R is for Research, Python is for Production
如果你是像我一样的数据科学家,你可能会在工程项目而不是真正的研究上花很多时间。安装库、管理数据库、追踪实验、调试代码、耗尽内存……对此,你一定深有感触。
朋友们,我是用Anaconda数据科学套件构建Python和数据科学与人工智能的工作环境,不知大家也是否这样。本文总结我常用的6个conda命令,这6个命令给我带来这些好处,一是,帮助我更好地管理和使用Anaconda这个软件和平台;二是,利用这些命令,可以提升我的工作效率。比方说,采用命令方式,可以在base环境的基础上,创建以目的为导向的新的工作环境,我就创建了一个专门用于做数据科学学习和实践的环境,把与数据科学相关问题和任务,全部切换到这个工作环境下解答和完成。
【新智元导读】对初学者来说,机器学习和深度学习相当难懂,深度学习库也难以理解。本文作者汇总了从不同来源收集的机器学习相关备忘材料,按不同的库或工具包分类,做成“小抄”,希望对你有帮助。 下载地址:ht
在本文,我不仅会分享数据科学工作者、程序员在工作和学习中的常用工具,还会分享工作流,帮助大家提升工作效率。
近几年来,Python在数据科学界受到大量关注,我们在这里为数据科学界的科学家和工程师列举出了最顶尖的Python库。(文末更多往期译文推荐) 因为这里提到的所有的库都是开源的,所以我们还备注了每个库的贡献资料数量、贡献者人数以及其他指数,可对每个Python库的受欢迎程度加以辅助说明。 1. NumPy (资料数量:15980; 贡献者:522) 在最开始接触Python的时候,我们不可避免的都需要寻求Python的SciPy Stack的帮助,SciPy Stack是一款专为Python中科学计算而设
我是一位数据工作者,经常会使用到各种软件和工具帮助我解决各种数据问题,比方说数据的抽取与解析,数据的加工与探索,数据的建模与展示等。我会使用Python语言来做一些事情,但感觉学习的不够系统,使用的也不够灵活。因此,我想增进和强化下自己的Python编程技能,让自己能够更好地使用Python语言以及Python的数据科学与人工智能生态来帮助我更有效地解决与数据相关的问题集。
数据科学简介与应用 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)。 01资料科学所要具备的能力 1、资料科学所要具备的能力 统计(Statistic)单变量分析、多变量分析、变异数分析数据处理(Data Munging)抓取数据、清理数据、转换数据数据可视化(Data 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,
作为科学计算中的中流砥柱,SciPy 从 2001 年到现在已经走过了十九个年头,它为最优化、积分、微分方程等各种数值计算提供了完整的流程,也为科研分析人员提供了最好用与高效的开源库。
2014 年,Python 实现 Pyston 诞生。Pyston 的开发目标是开发高性能 Python 实现,使 Python 跻身 C++ 等传统系统级语言主导的领域。
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)。
Evidently 是一个开源的 Python 工具,旨在帮助构建对机器学习模型的监控,以确保它们的质量和在生产环境运行的稳定性。
我们对比了Gartner2017年数据科学平台魔力象限和它2016年的版本在“领头羊”(Leaders)和“黑马”(Challengers)中的明显改变,其中包含IBM, SAS, RapidMiner, KNIME, MathWorks, Microsoft 和Quest等公司。
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本文关键字:tinycorelinux上从0源码编译seafile,uswgi方式配置运行seafile
本文分享和总结微软公司的VSCode编程开发工具,构建Python工作环境,提升Python开发效率。阅读此文,你可以获得:
随着越来越多的公司意识到数据科学家对开发,实验和部署人工智能的重要性,IBM启动了一个认证计划。它通过给公司员工提供技能培训课程激励他们加入该计划。IBM最近宣布已有140位数据科学家通过了他们的首批认证。
本文中,云朵君将和大家一起学习Python中最好用的测试模块--Pytest,主要学习如下:
R:为什么选择我?而不是其他高级语言,比如Python,Java,C,C++....那么多编程语言?
自动配置、有效求助、协作编程、版本控制。一站式解决 Python 新手练习中的痛点
减少编程工作、更多地关注科学本身 全球视觉计算技术行业领袖NVIDIA®(英伟达™)今日发布了全新OpenACC工具套件,通过这款全新的套件,未来科学研究将可以做更多事情,并大幅提升计算效率。 虽然计算核心在短时间内不会变得更快,但处理器的并行计算能力则越来越强大。这一趋势在过去的十年里一直存在,而且还会持续下去。 OpenACC现已在HPC行业中得到广泛支持,因为它能够简化GPU等现代处理器的并行编程。自2011年Cray、PGI以及NVIDIA等领先的HPC供应商推出OpenACC编程标准以来,如今已有
昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架,旨在实现易开发、高效执行、全场景覆盖三大目标。
一支由数据分析供应商组成的团体今天在GPU技术大会上共同提出了GPU开源分析倡议(GOAI),旨在培育以GPU来进行数据科学和深度学习方面工作的社群。该团体还发布了一款基于Python的API,来用于处理相关问题。 Continuum Analytics、H2O.ai 以及 MapD 技术是GOAI的创始成员。GOAI是在加利福尼亚州圣荷西举行的NVidia年度GPU技术大会上对外公布的。这几家供应商表示,虽然每家都拥有很强大的框架,但缺乏通用的标准数据格式阻碍了各种应用之间的互通。 这几家供应商还
花下猫语:微软最近的新闻有点多啊。市值触底反弹,证明了自己的商业活力;在编程领域频频动作,又昭示了自己的技术潜力。我曾经对它有很不好的印象,现在可能要改观了。
毫无疑问,Python是最流行的语言之一,其成功的原因之一是它为科学计算提供了广泛的报道。 在这里,我们仔细研究用于机器学习和数据科学的十大Python工具。学会这些,程序员年薪百万没问题,工资都快溢出银行卡。
当前,人工智能基础性算法理论研究创新日益活跃,深度神经网络日趋成熟,各大厂商纷纷投入到深度神经网络算法的工程实现并发力建设算法模型工具,进一步将其封装为软件框架供开发者使用,这个过程中AI框架应运而生。
Visual Studio 2013/2015 搭配 Python Tools for Visual Studio 扩充套件让 Visual Studio 能提供对 Python 程序语言高度整合的开发环境,并完整发挥 Visual Studio 强大的功能,协助您在 Visual Studio 内开发 Python 程序上如虎添翼,提升开发效率!
上周我们关于Python中科学计算库Numpy的介绍就结束了,今天我们开始介绍一个新的常用的计算工具库,它就是大名鼎鼎的Pandas。
AI+Science专栏由百度飞桨科学计算团队出品,给大家带来在AI+科学计算领域中的一系列技术分享,欢迎大家关注和积极讨论,也希望志同道合的小伙伴加入飞桨社区,互相学习,一起探索前沿未知。
除了大火的Python,一名合格的数据科学家会随时在R、Bash、Julia等语言中自由切换。并且,当前的数据科学工作无法一个人单打独斗完成,常常需要团队协作。
------------------------------------- python 因为通用(General-purpose) 所以什么能做。。。 问在领域优势?就是想知道py在已经成熟的领域的优势?几乎没有。已知的成熟领域有许多专门、专项、成熟的工具、套件、中间件。
SAP正在将AI嵌入到应用程序中;MapR同样将AI嵌入到其数据平台上。在这两种情况下,AI变得更加普遍,同时也更方便。 有时候,当我们写关于分析、机器学习和AI的时候,提出具体的用例是很有挑战性的。
早在2022年12月12日,微软就发布了VS Code的多语言笔记本扩展插件 Polyglot Notebooks,所使用的引擎为. NET Interactive,目前支持包括C#、F#、PowerShell、JavaScript和SQL等多种语言。让数据科学家能够简单执行跨语言任务,就像是使用SQL查询SQL Server数据库,并将表格结果共享至JavaScript和HTML,创建可互动可视化的应用。
Anaconda介绍 Anaconda是python加强的一个全家桶套件,是目前最简单的方式来使用python进行机器学习和数据分析,它包含了250多个最流行的python科学计算包,并支持多种系统如windows,linux,mac,此外Anaconda最棒的一个特性就是使用conda来致力于简化包的管理和部署与pip命令的功能类似但更加强大。 Anaconda下载 Anaconda截止到目前最新的版本是基于Python3.6的Anaconda3 5.1.0,并分别提供了支持Python3.x和Pyhon
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如果你一直有关注Apple去年所发布的消息,就会知道他们在机器学习上投入了大量心力。自他们去年在WWDC 2017上推出Core ML以来,已经有大量结合机器学习技术的应用程序涌现。
The Foundry MODO 是一款独一无二的高级多边形细分曲面,建模、雕刻、3D绘画、动画与渲染的融合工作流的综合性3D软件。适用于建筑可视化、方案设计、游戏开发、电影、广播、教育和科学研究等工业设计领域的工作。Modo 16.0 提供了一系列功能和增强功能,提供了创建更智能所需的工具。
CSDN 叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/
昨晚分享的可以替代Matlab的几款开源科学计算软件(可以替代Matlab的几款开源科学计算软件),后台有读者留言说modelica,但本质上modelica不属于科学计算软件范畴,他属于系统仿真系列,故本文分享一些可以替代Simulink的几款开源系统仿真软件
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PDAL是点云数据处理的库。这是一个C/C++开源库,用于点云数据的转换和处理。尽管该库中许多工具的重点和发展都起源于激光雷达点云数据的处理,但它也不限于激光雷达数据。
与信息技术几乎同时诞生于上世纪50、60年代的AI,在相当长一段时间里只能坐看IT产业的突飞猛进;而最近5~10年,AI重焕生机,大幅超越IT整体市场增速,俨然成为数字化进程中的明星。
本文探讨了如何在不同的操作系统上安装Python环境并实现跨平台兼容。通过使用诸如virtualenv和pyenv等工具,开发者可以创建和管理多个Python环境,从而提高开发效率并确保代码在不同操作系统上的兼容性。
选自Medium 作者:Igor Bobriakov 机器之心编译 参与:朱朝阳、吴攀 Python 近几年在数据科学行业获得了人们的极大青睐,各种资源也层出不穷。数据科学解决方案公司 ActiveWizards 近日根据他们自己的应用开发经验,总结了数据科学家和工程师将在 2017 年最常使用的 Python 库。 核心库 1)NumPy 地址:http://www.numpy.org 当使用 Python 开始处理科学任务时,不可避免地需要求助 Python 的 SciPy Stack,它是专门为 P
Python 近几年在数据科学行业获得了人们的极大青睐,各种资源也层出不穷。数据科学解决方案公司 ActiveWizards 近日根据他们自己的应用开发经验,总结了数据科学家和工程师将在 2017 年最常使用的 Python 库。 核心库 1)NumPy 地址:http://www.numpy.org 当使用 Python 开始处理科学任务时,不可避免地需要求助 Python 的 SciPy Stack,它是专门为 Python 中的科学计算而设计的软件的集合(不要与 SciPy 混淆,它只是这个 sta
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