DS-1000包含7个流行的Python数据科学库中1000个现实数据科学挑战。在这个基准测试中，模型必须完成部分代码片段才能解决问题。

前些时日，AI 大模型开始掌握操作计算机的能力，但整体而言，它们与物理世界互动的能力仍处于早期阶段。

忽略您听到的关于AI工作负载推动从云端迁移到本地和私有云环境的轶事。在2024年，Anaconda最新“数据科学现状”报告中只有27%的专业受访者将大部分模型部...

近期，一份来自RAND研究机构的报告引发了业界广泛关注：高达80%的AI项目以失败告终，这个比例整整是普通IT项目失败率的两倍。

conda 是一个开源的包管理系统和环境管理工具，它能够帮助用户安装、更新、删除和管理各种软件包。conda 最初是由 Continuum Analytics（...

Python凭借其在数据科学领域积累的丰富生态，已然成为专业「量化分析」中必不可少的技术手段。今天要给大家分享的例子，就展示了如何基于Python中常用的num...

哈佛在 edX 平台上提供的“数据科学：R 基础”课程是学习 R 的优质入门资源，这门免费课程覆盖了 R 的基础知识，并教你如何使用 R 处理、分析和可视化数据...

在现代医学和健康管理中，疾病预测模型的应用正变得越来越重要。通过分析大量的医疗数据，疾病预测模型能够提前识别出潜在的健康风险，帮助医生和患者采取预防措施，改善治...

传统数据库与分析系统间的数据交互,犹如两个使用不同语言的人在交谈 - 需要经过繁琐的翻译过程。系统将列式存储的数据转换为行存格式,再由接收端重新转回列存格式,这...

2019年，​​商业智能​​（BI）解决方案的核心竞争力，仍将取决于其是否具备使手动工作量降到最低的高级分析功能。《商业应用研究中心（BARC）2018商业智能...

数据科学家需要算力。无论您是用 pandas 处理一个大数据集，还是用 Numpy 在一个大矩阵上运行一些计算，您都需要一台强大的机器，以便在合理的时间内完成这...

是指一定时代的科学家在特定的知识背景下提出的关于科学知识和科学实践中需要解决而尚未解决的问题。它包括一定的求解目标和应答域，但尚无确定的答案，所以，我们可以尽最...

数据科学和大数据在很多方面存在重叠和交叉。数据科学家通常会使用大数据技术和工具来处理和分析数据，而大数据分析也需要数据科学的方法和技术来解释和应用分析结果。

大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在今天的博客中，我们将深入探讨一个常见的Python错误——ModuleNotFoundError: No ...

defaultdict 通过其构造函数接受一个函数作为参数来创建。这个函数不接受任何参数，并返回一个值，该值将用作字典中不存在的键的默认值。常见的用法包括使用内...

数据科学是利用统计学、数据分析和机器学习技术来解析和解决复杂数据问题的学科。数据科学家通常需要掌握如Python或R这样的编程语言，并熟练使用数据处理和可视化工...

在信息爆炸的时代，大数据已经成为当今社会的瑰宝，而数据科学的发展为我们揭开了一个神秘而广阔的世界 —— 数据之海。本文将带领读者踏上一段奇妙的探索之旅，深入了解...

此处代码通过系统角色建立了知识渊博的数据科学家的语气和领域。Claude 扮演了机器学习专家数据科学家的角色。