随着竞争的不断加剧,商业智能的应用已经在在企业的竞争中起到决定性的作用,通过商业智能,可以让企业的老板快速的对于市场信息做出敏捷的判断,及时掌握企业内部信息,以便更快,更好的应对市场的变化。与传统的企业对于商业智能的需求相比,教育的行业机构对商业智能有相似的需求。典型的学校系统或高校需求同样也需要商业智能以及报表生成功能合并入其运营系统。
这是国外数据科学学习平台DataCamp成员写的一篇图文 8步 成为数据科学家。我们具体来看下有哪些学习内容和学习资源。
如何成为一个数据科学家?不少刚刚接触这个领域的探索者都在寻找一条尽可能正确的道路。 OK, 这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单,但是,通过科学的规划和足够的时间投入,数据科学家可以通过很少的花费炼成。 接下来的这张精美的可视化长图从什么是数据科学家说起,然后详细介绍炼成数据科学家的8个步骤。拿好不谢~ 首先,什么是数据科学家?数据科学,是一个多学科知识的交集,甚至包括黑客技巧。数据科学家,是比软件工程师更擅长统计学,比统计学家更擅长软件工程的人。目前,数据科学家的典型教育背景是:高中5%,技校5%,
OK,这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单,但是,通过科学的规划和足够的时间投入,数据科学家可以通过很少的花费炼成。
这是国外数据科学学习平台DataCamp成员写的一篇图文《8步成为数据科学家》。我们具体来看下有哪些学习内容和学习资源。
大数据文摘翻译:孙强 校对:于丽君(转载请保留) 企业IT部门已经发现了大数据商业智能的价值,但中小企业和初创企业因为缺钱少人却得不到数据分析带来的好处。分析PB(petabytes)级和EB(exabytes)级非结构化数据需要耗费大量资源。在做商业智能数据分析前,仅仅准备这些数据公司就需要耗费大量人力,物力及时间。其结果是,规模较小的企业,特别是还在初创阶段的企业,根本没有机会借助商业智能来改善业务。 Public Signals总裁,约翰·W·罗达特说“该信号隐藏在数据中。...问题是没有人看这些数据
大数据文摘作品,转载具体要求见文末 编译:焦剑,康欣,姚佳灵 校对:孙沁(Kiki) 可视化:田晋阳 如何成为一个数据科学家?不少刚刚接触这个领域的探索者都在寻找一条尽可能正确的道路。 OK, 这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单,但是,通过科学的规划和足够的时间投入,数据科学家可以通过很少的花费炼成。 接下来的这张精美的可视化长图从什么是数据科学家说起,然后详细介绍炼成数据科学家的8个步骤。拿好不谢~ 首先,什么是数据科学家?数据科学,是一个多学科知识的交集,甚至包括黑客技巧。数据科学家,是比软件工
大数据文摘翻译作品 编译:焦剑,康欣 校对:孙沁(Kiki) 欢迎个人转发朋友圈;其他机构或自媒体转载,务必后台留言,申请授权 OK, 这些步骤不是那么简单。但是,它们都是可操作的,并且大多数步骤都是
近日,Gartner 研究公司发布了最新的分析和商业智能软件平台魔力象限报告。该报告根据每个玩家在市场上的实力将其分为四类——领导者、挑战者、有远见者和利基玩家。上榜企业共21家,其中,Qlik、Tableau、ThoughtSpot和微软都是分析和商业智能平台的顶级提供商。
基因本体论定义与基因功能有关的概念('GO术语'),以及这些功能如何相互关联。随着生物学知识的积累,它不断修改和扩展。GO描述了三个方面的功能:分子功能(基因产物执行的分子水平活动),细胞组分(相对于基因产物执行功能的细胞结构的位置)和生物过程(更大的过程,或通过多种分子活动完成的“生物学课程”)。
《可视化组织》的作者菲尔·西蒙在本文中讨论了数据可视化工具和它们改变商业对话的强大力量。大数据可能导致大的混乱,因此要从混乱中梳理清晰的数据,从而发现商业机会,就变得无比的重要。清晰可见的呈现出数据和发现数据的过程一样重要。通过可视化的工具创建热图、数据关系树图以及空间地理图,能够帮助CEO在几分钟内通过可视化的方式解释一个销售趋势。可视化能够把数据转换成对话。这一课题在菲尔·西蒙的即将出版的新书《大到无法忽视》中也被提及,《可视化组织:数据可视化,大数据,需求更优决策》(Wiley出版社,2014年)也
IT和一些低级别的编程工作最终会消失吗?这个工作是一个巨大的即将破裂泡沫吗?本文作者对此做了详细的分析。 一位朋友最近向我提了个问题,这个问题我曾经在不同的论坛上听到过,虽然问题的形式不太一样: “你认为IT和一些低级别的编程工作最终会消失吗?这个工作看起来有点像一个巨大的即将破裂泡沫。我认为,科技和低水平计算机科学相关工作能够“受人尊敬”以及保持高薪的唯一原因是这个行业中充斥着晦涩难懂的专业术语和公众对计算机的无知,而这两种情况在未来的10年里都将消失。” 这个问题既跟技术工作的未来相关,也是对软件工
IT和一些低级别的编程工作最终会消失吗?这个工作是一个巨大的即将破裂泡沫吗?本文作者对此做了详细的分析。
本文讨论了技术职业的未来前景,特别是随着机器学习和人工智能的兴起,程序员需要不断学习新技能以适应变化。作者认为,IT行业将不断变化,那些能够适应变化并学习新技能的人可能会获得更高的收入。同时,文章也指出,从事技术职业需要活到老学到老,并且需要关注行业动态和技术趋势。
【编者按】:AI、自动化,这些技术进步不仅威胁到到了其他行业的工作,甚至有声音认为,连开发这些技术的程序员其自嘲的“码农”地位都将不保。比方说,OpenAI 前研究科学家 Andrej Karpathy 就认为,在AI引领的软件2.0趋势下,传统程序员真的有可能要失业了。不过,跟 Tyler Elliot Bettilyon 相比,这些都是对程序员未来的片面看法,相对而言,他对程序员未来的工作前景分析更加全面客观,值得从业者好好看看,思考未来作何选择。 我的一位朋友最近提出了一个问题,这样的问题我在不同场合
之所以要区分大数据应用与BI(商业智能),是因为大数据应用与BI、数据挖掘等,并没有一个相对完整的认知。 BI(BusinessIntelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。 伴随着BI的发展,是ETL,数据集成平台等概念的提出。 ETL,Extraction Transformation Loading,数据提取、转换和加载,数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关
T客汇官网:tikehui.com 译者 | 飞逸 随着大数据和云计算的流行,云分析也开始在市场中展露了头角。2017年二月,Garnter在其商业智能分析平台魔力象限图 报告中指出,大部分的受访者(51%)已经或正在计划部署BI分析。 Garnter的分析师说到:“我们预计这种趋势将会继续,2020年绝大多数(超过一半)的本地许可证模式将迁移至云端。”据Garneter预测,到2020年,BI分析市场每年将增长7.9%。 而哈佛商业评论则认为人们对于云分析的兴致似乎更高:到2017年底,预计将有69%的
Apache Drill是一款开源的数据探索工具,一个分布式SQL查询和分析引擎。它包含了很多专有的设计,来进行高性能分析,支持半结构化数据源(JSON、XML和日志等)和基于应用不断创新的数据格式。在此基础上,Drill不仅支持行业标准的 ANSI SQL,做到开箱即用和快速上手,还支持大数据生态的集成,如 Apache Hive 和 Apache Hbase 等存储系统,即插即用的部署方式。
要做一名优秀数据分析师,首先对数据分析岗位有基本的概念,其次,要明白数据分析中有哪些套路和方法,如此,才能举一反三,才能不同场景数据分析切换自如。下面我们高屋建瓴,抽茧剥丝般讲讲数据分析四大要素。
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 丁雪,姚佳灵 随着数据大环境(data climate)越来越快地发展,数据可视化的趋势永远在转变和变化。在过去五年、当下或更远的未来,我们处于什么位置?一些重要的事情正在发生…… 数据的意义 让我们从如何思考及如何处理数据开始,下面的数据演化流已经清楚地展示了这个流程: 简单地说,从原始数据开始。原始数据是指被感应器、人类或其它任何方式记录下来的数据,它们以其原始的形式(数字、符号或文字)存储下来。第二步,将数据以表、列和电子表格的形式组织起来,那样我们能够开始理
RDKit是化学信息学和机器学习软件的集合,正在协助解决化学信息的难题。RDKit的创始人和创建者Greg Landrum在Elsevier的推动下接受了UDM(统一数据模型)团队的采访,分享了他的经验,即成功之路是怎样的,一个开源项目要想成功需要具备哪些要素。采访中所学到的知识将有助于塑造统一数据模型项目的未来,该项目正在从财团主导的Pistoia联盟模式向社区主导的模式转变。
在 时间序列数据和MongoDB中:第一部分 - 简介 我们回顾了您需要了解的关键问题,以了解数据库的查询访问模式。在 时间序列数据和MongoDB:第二部分 - 模式设计最佳实践中, 我们探讨了时间序列数据的各种模式设计选项以及它们如何影响MongoDB资源。在这篇博文中,我们将介绍如何查询,分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。您可以使用本机工具(如 MongoDB Shell 命令行)和 MongoDB Compass(基于GUI的查询工具)。通过一系列以编程方式访问MongoDB数据 MongoDB驱动程序。几乎所有主要的编程语言都有驱动程序,包括C#,Java,NodeJS,Go,R,Python,Ruby等等。
#大数据文摘很荣幸的邀请到医疗专栏作者,纽约西奈山医学院教授、临床基因检测信息部主任陈荣与各位读者分享。陈荣博士将在本周六(6月4日)大数据文摘“未来医疗与大数据”微信群中与各位见面并分享相关研究,回
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。
由于关注的重心从我们收集数据的方式转向实时处理数据,大数据时代即将终结。大数据现在是支持多云、机器学习和实时分析这几个新时代的业务资产。
为什么你应该学Sas?本文不想卷入SAS与R,或者与SPSS、S-Plus、Matlab等统计软件孰优孰劣的争论中去,我是说,作为一个有志于投身工业界的统计分析人员,你为什么应该把SAS纳入你的分析工具箱?这会是一篇动员贴,尤其是对广大对数据分析感兴趣的在校生。在默认统计编程语言是R的“统计之都”,我需要拿上面这幅图来吸引眼球:学SAS吧。 R是好东西,不只是在COS,现在全世界的统计系和统计学生当中,R是主导性的学术语言。但不妙的是,国内高校学生中,学SAS的明显少了,医药、
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
实验科学更像是一种将实体表征为人类可识别信息的一个过程,这个过程产生了海量高维复杂的数据,即数字化。统计学、机器学习和深度学习等从数据中寻找规律和发现知识。回顾从药学专业毕业,然后经历很多各种实验和实验数据的产生过程,再加上从事计算的经历,以及最近几年在数据挖掘和AI领域的深入,深知数据科学和AI在制药行业变革中的巨大潜力。通晓数据的产生以及数据挖掘是智能化的基石,药学教育也应该顺应时代和产业需求建立交叉学科人才的培养。
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