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数据科学家7:数据科学家面试常见的77个问题
随着大数据概念的火热,数据科学家这一职位应时而出,那么成为数据科学家要满足什么条件?或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考,下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题,供各位同行参考。 1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的? 3、…
star2017
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论一个CDO的自我修养:神秘的首席数据官究竟有哪些操作
想象现在你被一个公司任命为他们的首席数据官(CDO),那么,你将要面临的主要职责可能会是什么呢?
star2017
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1年前
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机器学习算法的优点和缺点
从Logistic回归开始,然后尝试Tree Ensembles和/或Neural Networks。奥卡姆的剃刀原理:使用最简单的算法,可以满足您的需求,并且只有在严格需要的情况下才用更复杂的算法。根据我自己的经验,只有神经网络和梯度增强决策树(GBDT)正在工业中广泛使用。 我目睹Logistic回归和随机森林被弃用不止一次(这意味着它们是好的开始)。 …
star2017
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1年前
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最受GrowthHacker(增长黑客)欢迎的9款工具
每一种增长能力的背后,都由若干种互联网工具所支撑,所以今天我们将和大家详细介绍成为一名 Growth Hacker(增长黑客)必须掌握的N种工具。
star2017
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1年前
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手把手教你如何用Python做情感分析
商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地。本文帮助你一步步用Python做出自己的情感分析结果,难道你不想试试看?
star2017
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1年前
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数据库测试的重要性
导读:本文分为三部分,第一部分是第1节,即说明“对数据库测试的根本误解”;第二部分从第2节至倒数第4节,详述“数据库测试测什么”的问题;第三部分是最后3节,引出“数据库测试怎么测”的问题,提出自动部署、自动化测试、持续集成的思路及工具。另,副标题是俺自行添上去的,以明示本文意图。 对数据库测试的根本误解 有许多关于测试驱动开发(Test-Driven Dev…
star2017
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1年前
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新手学习:一张图看懂史上最完整的数据分析流程
一个完整的数据分析流程,应该包括以下几个方面,建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程: 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。 作为数据分析师,无论最初的职业定位方向是技术还是业务,最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此,一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知…
star2017
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1年前
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关于大数据,你应该知道的75个专业术语
这不仅是大数据初学者的很好的入门资料,对于高阶从业人员也可以起到查缺补漏的作用。
star2017
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1年前
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从机器学习先驱到最坚定的AI反对派:一个大师的复杂内心戏
Judea Pearl帮助AI在概率计算上取得了巨大进步,但是仍然叹息道:AI在因果关系计算上无能为力。
star2017
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1年前
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数据分析之如何优化广告投放
对于大多数广告主来说,广告投放的目的无非就是吸引更多的用户,最终实现营销转化。
star2017
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1年前
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对数据驱动的自动化机器学习系统的解读
本文主要内容是以驾驶行为习惯风险预测模型为例,深度解读一个数据驱动的自动化机器学习系统应该具备的基本功能:模型自我学习的能力。
star2017
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1年前
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太多选择——如何挑选合适的大数据或Hadoop平台?
本文讨论了不同的选择,并推荐了每种选择的适用场合。
star2017
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1年前
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如何构建用户画像模型(理论篇)
什么是用户画像 简而言之,用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”,而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。 举例来说,如果你经常购买一些玩偶玩具,那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”,甚至还可以判断出你孩子大概的年龄,贴上“有5-10岁的孩…
star2017
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1年前
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如何快速全面建立自己的大数据知识体系?
很多人都看过不同类型的书,也接触过很多有关大数据方面的文章,但都是很零散不成系统,对自己也没有起到多大的作用,所以作者第一时间,带大家从整体体系思路上,了解大数据产品设计架构和技术策略。
star2017
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1年前
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傅志华:保护用户隐私,人工智能才能更好的发展
大数据全生命周期与隐私保护!!
star2017
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1年前
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硅谷10大GrowthHacker(增长黑客)经典案例
自从2010年 Sean Ellis 提出 Growth Hacker (增长黑客)概念以来,硅谷涌现了很多成功的增长黑客实践案例。本文汇总了10篇增长黑客经典,其中 To C 案例6篇、To B 案例4篇。
star2017
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1年前
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数据挖掘九律,看完不后悔
数据挖掘九律,看完不后悔。
star2017
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1年前
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分析之上,大数据项目部署的五大愿景
如果你正在尝试构建大数据应用或分析系统,你可能会清楚的意识到该领域缺少哪些功能。笔者将人们对大数据的愿景归纳为五大需求,分别是SQL(或SQL-like)分析、快速部署、高级分析、实时分析和网络分析选件。 好消息是人们正在努力应对这些问题,SQL分析选件就是其中之一。大批数据管理和数据分析专家们对SQL非常熟悉,自然想要利用SQL知识搞清楚Hadoop集群和…
star2017
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1年前
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商业分析能力是怎样炼成的?
这是一个全民创业的时代,可无论你是想成为下一个马云还是只想开一家咖啡店,提前告诉你答案,两年之内倒闭是绝大多数人的必然命运。我们的日常生活被一个又一个商业神话所包围,只不过因为那些黯然离场的失败者不曾有人知道。商业世界就像一朵盛开的罂粟花,充满了未知性和诱惑力,而人类有限的认知能力,是无法精确地预知将发生,也无法准确理解正在发生的事情的。 但这并不妨碍我们都…
star2017
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1年前
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无处不在的人工智能:Gartner发布2017年度新兴技术成熟度曲线
2017年7月,Gartner公司发布了年度新兴技术成熟度曲线。Gartner认为,2017年技术成熟度曲线揭示了未来5-10年的三方面技术趋势,一是无处不在的人工智能、二是身临其境的体验、三是数字化平台,这三个方面的汇聚会带来有竞争力的商业生态。
star2017
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