数据科学家人才危机现象,是FOMO还是Silver? 数据科学家的人才短缺和薪水高涨已经达到了顶板,未来还会持续下去吗? 在过去几年中,高级分析(#大数据#分析)空间一直经历着严重的FOMO(害怕错过).(译者住:FOMO(Fear of Missing Out)出自<人类行为计算>,意思为害怕错过朋友圈里发生的事情,在这里可以理解为,企业害怕错过大数据分析的浪潮.) 自从2012年<哈佛商业评论>发表了一篇声明数据科学家是本世纪最性感的工作,在2013年,麦肯锡全球研究院(MGI…

前段时间,跟候选人聊天的时候,一个有多年工作经验的资深 iOS 工程师告诉我,他最近正在学习 Machine Learning 相关的知识.他觉得,对于程序员来说,技术进步大大超过世人的想象,如果你不跟随时代进步,就会落后于时代. 我其实已经听过很多人跟我说过类似的话.只不过不同人嘴里提到的词汇各有不同——大数据.数据挖掘.机器学习.人工智能…… 这些当前火热的概念各有不同,又有交叉,总之都是推动我们掌控好海量数据,并从中提取到有价值信息的技术. 程序员对这些技术跃跃欲试,知乎上「深度学习如何入…

本文由 伯乐在线 - HanSir 翻译,toolate 校稿 英文出处:Quora [伯乐在线导读]:这个问题来自 Quora,题主还补充说,“似乎很多搞数据的程序员都挺擅长 Python 的,这是为什么呢?”下面是 Jeff Hammerbacher 的回复.(693 赞) Python是一种解释型.动态语言,具有明确而高效的语法.Python具有良好的REPL(Read-Eval-Print Loop ,‘读取-求值-输出’循环),还可以通过dir()和文档字符串从REPL中开发新模块.这…

从今天开始,博主将用大概1000天的时间记录自己学习并成为初级数据科学家(数据分析师)的心路历程. 包括数据科学家所必需的的基础知识:数学,统计,计算机,商业,沟通能力等. 希望博主能够在2017前完成基本各个部分的汇总.形成一套数据科学家塑成指南. 下面是简要的数据科学家所具备的的知识结构:…

一个打破神话的季节,正在降临.        我将坦诚地揭穿人们关于数据科学家所持有的惯有看法.在下文中,我将一个一个展示这些观点,宛如将一个又一个的玻璃瓶子摔碎在墙壁上一样.        关于数据科学家的神话主要是这些:        神话#1: 数据科学家们本身就是一种神奇生物,就像独角兽一样神奇叵測.        数据科学家实际上是很真实的.从人们開始进行多元统计分析.时间序列分析和运用其它核心分析方法时,他们就已经存在了.在某种程度上,假设你建立模型,并使用各种分析工具来找寻那些不显…

小蚂蚁说: 11月8日,在第五届世界互联网大会-<人工智能:融合发展新机遇>论坛上,蚂蚁金服副总裁.首席数据科学家漆远认为AI具有控制风险.降本增效和提升用户体验三大作用. 11月8日,第五届世界互联网大会-<人工智能:融合发展新机遇>论坛顺利举行,蚂蚁金服副总裁.首席数据科学家漆远发表了关于AI的精彩观点.本文是精彩摘要. 蚂蚁金服副总裁.首席数据科学家漆远(右一) 漆远以蚂蚁金服为例,指出AI的作用是非常重要的.第一,可以通过AI控制风险,而风险是金融的核心所在:第二,AI可以…

原文:http://www.xueqing.tv/cms/article/247 Docker是最近炒得很火热的一门技术,在网上可以找到关于它的介绍文章,比如<Docker到底是什么?为什么它这么火!>和<开发漫谈:千万别说你不了解Docker!>.但这些文章都是从IT开发人员的角度来介绍的,让我们这些搞数据分析的人摸不着头脑. 其实Docker技术也可以用在数据分析和数据产品的开发中,比如Harry Zhu写的打造数据产品的快速原型:Shiny的Docker之旅,以及肖楠在统计之…

摘要:R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一,在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题.作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措,最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API(SparkR).SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和丰富的第三方扩展包,对大规模数据集进行分析和处理.本文将回顾SparkR项目的背景,对其当前的特性作总体的概览,阐述其架构和若干技…

Coursera课程<数据科学家的工具箱> 约翰霍普金斯大学 Week3 Conceptual Issues Types of Questions Types of Data Science Questions 描述性分析(Descriptive) 在没有额外的统计建模的基础上,这些描述通常没什么普遍性. 美国的人口普查就是一个描述性分析的例子. 探索性分析(Exploratory) 在该分析类型中,我们试着去观察数据并发现之前未知的关系,因此这种分析有利于发现新的关联,同时也有助于确定今后的…

作者 灯塔大数据 本文转自公众号灯塔大数据(DTbigdata),转载需授权 如果你对各种数据类的科学课题感兴趣,你就来对地方了.本文将给大家介绍让你成为优秀数据科学家的42个步骤.深入掌握数据准备,机器学习,SQL数据科学等. 本文将这42步骤分为六个部分, 前三个部分主要讲述从数据准备到初步完成机器学习的学习过程,其中包括对理论知识的掌握和Python库的实现. 第四部分主要是从如何理解的角度讲解深入学习的方法.最后两部分则是关于SQL数据科学和NoSQL数据库. 接下来让我们走进这42步进…