Jupyter Notebooks 是数据科学/机器学习社区内一款非常流行的工具.Jupyter Notebooks 允许数据科学家创建和共享他们的文档,从代码到全面的报告都可以.李笑来 相当于拿他来学编程和写文档(书)之前只是看到机器人项目写python的同事在服务器部署了anaconda3 搜索anaconda3时,有看到过jupyter这种名字 搞python可科学相关 要很多做代码画图工具的 感觉用处多些个人写代码不大确定 看李笑来的书 看其写文档的功能很全.类似python编程入门 李…
原文链接:Data Science For Banking & Insurance 如果不能正常访问,请点击备份获取. 在银行和保险行业应用数据科学 互联网巨头和金融技术创业时代的求生和发展 介绍 在数个世纪的进程中,银行和保险行业开发出的程序.产品和基础设施,塑造了整个人类的经济史. 但是现在,他们正面临着消亡的威胁,而挑战者们出现在世界舞台上只是几十年的事,甚至其中几个就出现在短短几年前.尽管如此,却正是这些后来者正在重新制定金融服务的行业规则.这些挑战者包括像 Google.亚马逊.Fac…
建议:如果只是处理(小)数据的,用R.结果更可靠,速度可以接受,上手方便,多有现成的命令.程序可以用.要自己搞个算法.处理大数据.计算量大的,用python.开发效率高,一切尽在掌握. 概述 在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程.偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学.偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学. 从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R…
公告 我们的所有非技术内容和活动,从现在开始会使用 iBooker 这个名字. "开源互助联盟"已终止,我们对此表示抱歉和遗憾.除非特地邀请,我们不再推广他人的任何项目. 公众号自动回复已更新,添加了"轻小说/知识星球"关键词. 我们近期将所有内容备份到 Gitee,欢迎访问 Gitee@ApacheCN. 欢迎大家在我们平台上投放广告.如果你希望在我们的专栏.文档或邮件中投放广告,请准备好各种尺寸的图片和专属链接,联系咸鱼(1034616238). 为了能够将开源…
特约赞助商 公告 我们愿意普及区块链技术,但前提是互利互惠.我们有大量技术类学习资源,也有大量的人需要这些资源.如果能借助区块链技术存储和分发,我们就能将它们普及给我们的受众. 我们正在招募项目负责人,完成三次贡献可以申请,请联系片刻(529815144).几十个项目等你来申请和参与,不装逼的朋友,我们都不想认识. BiliDriveEx 修复完成,接下来我们会多适配几个图床. "开源互助联盟"已终止,我们对此表示抱歉和遗憾.除非特地邀请,我们不再推广他人的任何项目. 我们接受&quo…
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公告 我们的机器学习群(915394271)正式改名为财务提升群,望悉知. 请关注我们的公众号"ApacheCN",回复"教程/路线/比赛/报告/技术书/课程/轻小说/漫画/新知"来获取更多资源. 我们愿意普及区块链技术,但前提是互利互惠.我们有大量技术类学习资源,也有大量的人需要这些资源.如果能借助区块链技术存储和分发,我们就能将它们普及给我们的受众. 我们正在招募项目负责人,完成三次贡献可以申请,请联系片刻(529815144).几十个项目等你来申请和参与,不装…
写在前面 9.28接收了拟录取通知,也终究是尘埃落定了,我人生的又一个阶段也终于结束.面对最终录取结果,或多或少会有所遗憾,但也还是基本达到了预期的目标了. 作为在今年严峻的保研形势下幸存的我,一直想着把这段经历记录下来,一方面是满足自己,更多的是为了本学院有志于保研的学弟学妹们,亦或是同样来自双非计算机专业的同学,希望我的经历能够带给你们帮助,让你们少走些弯路,成功上岸理想中的大学- 觉得有用的话大家可以点个赞或者收藏支持我一下hhhh 0. 保研黑话 以下是一些需要提前了解的保研黑话: 术语…
很多牛逼的公司都宣称在建立数据科学部门,这个部门该如何组建,大家都在摸石头过河. O‘reilly Strata今年 六月份发布了报告 <Analyzing the Analyzers>,比较清晰的阐述了数据科学部门所需要的不同角色及其技能.重点内容翻译如下: 数据科学家的分类研究方法 自我认识 请被调查者用常用的5级标准(从完全同意到完全不同意)来回答 “我觉得自己是一个XX” 这样的问题,能够获得数据科学家的自我认识结果.调查结果将数据科学家分为以下四类:Data Businesspeop…
本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释.那我根据以前读的书和论文,还有和与导师之间的交流,尝试着说一说这几者的区别吧,毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用.同时补上数据科学和商业分析之间的关系.能力有限,如有疏漏,请包涵和指正. 导论…