根据30年的商业经验，下面的列表是我认为首先应该在数据科学课中讲授的（非全面的）内容选择。 这是我文章的后续内容为什么Logistic回归应该最后讲解。 我不确定下面这些主题是否在数据营或大学课堂上讨论过。 问题之一是招聘教师的方式。 招聘过程是有利于以学业成就或其“明星”身份而闻名的个人，并且他们倾向于在数十年内反复教导同一事物。 厉害的专业人士对成为老师…

准度提高没有那么快，在准度相对固定的情况下，要赢得比赛，需要怎么样的策略？

摘要：这篇文章原刊登于《量子杂志》(Quanta Magazine)，分析了机器学习在大数据中的一些数学原理和问题，作者Ingrid Daubechies是杜克大学数学、电子和计算机工程系的教授。《量子杂志》是由西蒙斯基金会独立编辑出版的一本杂志，旨在向公众介绍数学、物理和生命科学方面的最新进展。 几年前的一次晚餐上，杰出的微分几何学家 Eugenio C…

数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看…

数据科学家对优化算法和模型以进一步发掘数据价值的追求永无止境。在这个过程中他们不仅需要总结前人的经验教训，还需要有自己的理解与见地，虽然后者取决于人的灵动性，但是前者却是可以用语言来传授的。最近Devendra Desale就在KDnuggets上发表了一篇文章，总结了Quora的工程副总裁Xavier Amatriain在Netflix和Quora从事推荐…

摘要：基于一项针对620多位数据专家的调查研究，我们发现数据科学技能分为三个分支：行业知识背景（本文特指商业），技术/编程和数学/统计。这项研究将影响目前数据科学家，即将成长为数据科学家和招聘者。 数据科学是从数据中提取信息的能力。普遍认为三个主要技能将有助于提升数据科学能力。它们是：行业知识背景（商业上为商业头脑），技术/编程，数学/统计技能。 在这项数据…

摘要：「Think Big Data」发布的信息图展示了 12 种实现不同应用目的的最重要的算法。 算法已经成为我们日常生活的一个重要组成部分，它们几乎出现在商业的任何领域。调查公司 Gartner 称这种现象为「算法化商业」，算法化商业正在改变我们经营和管理公司（应有的）的方式。现在，你可以在「算法市场」上买到这些适用于各个商业领域的多种算法。算法市场为开…

作者早先的一篇关于语言概率模型的论文开创了神经网络做语言模型的先河，启发了一系列关于 NLP 的文章，进而在工业界产生重大影响。此外，他的小组开发了 Theano 平台。以下是人工智能大拿解答机器学习30个问答。

大数据在2016年面临的最大挑战是将重点从“怎样做”的技术驱动型转向关注“为什么”的商业驱动型。吸引并训练那些能用数据科学能力理解一个特定的业务的人才，并鼓励他们在企业中领头。

你是否对学习数据科学感兴趣，但不知道从哪里开始？如果是，那你来对地方了。

不是所有在这里提到的软件都会在你的工作中用到，但了解它们会让你拥有更多选择。