要点 在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60％到80％。市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的功能有重叠，也各有权衡。数据整理是数据预处理的重要扩展。它最适合在可视化分析工具中使用，这能够避免分析流程被打断。可视化分析工具与开源数据科学组件之间，如R、Python、KNIME、RapidMiner互为补…

最近几年，Python的使用增长率一直比R快，到今年，Python终于以微弱的优势超过了R的使用率 (52.6% Vs 52.1%)。

《三体》是一本深探宇宙本源以及生命哲学的书，所以它对于一个小分支学科“数据科学”也有很精妙的见解。

利用预测分析改进欠款催收策略，控制欺诈风险和信贷风险。

摘要：“过去不会重复自身，未来却会与它呼应。”- 马克·吐温 电商领域的数据科学 世界被来自四面八方的数据紧紧包围。每次购物点击鼠标，你的信息足迹(数据)都被收集并保存起来。商家会利用这些数据吸引你在未来购买更多商品。如果你想买一台新手机，手机类网站/app知道你查看过哪些商品，谷歌知道你搜索过哪些商品，GSMArena(热门的智能手机评论网站)知道你阅读了…

很多人问我是如果从物理学转行到数据科学，本文讲述了关于我为什么决定成为一名数据科学家，以及我是如何追求并实现目标的。希望能够最终鼓励更多的人追求自己的梦想。让我们开始吧！

无论是数据科学家还是数据分析师，都需要跨学科人才，必须知道如何操作代码以便告诉计算机如何分析数据。

本演讲是2015年10月29日，在CMRA大会上的主题演讲。主要探讨数据科学的整合与细分，特别分析了数据科学的七个危险趋势。自从大数据这个词出来以后，数据已经成为一个非常明确的科学…

from 网络 文作者 Mikio Braun 是 Zalando 的推荐和搜索系统的交付带头人，Mikio拥有机器学习的博士学位。本文概述了一个能把数据科学引入生产系统的架构的典…

最近KDnuggets上发的“20个问题来分辨真假数据科学家”这篇文章非常热门，获得了一月的阅读量排行首位。 但是这些问题并没有提供答案，所以KDnuggets的小编们聚在一起写出…

成为顶尖数据科学家需要哪些素质？

寻求利用数据科学进行战略决策的组织应遵循以下五个步骤。

发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。

数据可以理解为是收集到的任何信息，可以使用、进一步处理和分析以获得见解。

针对用户订单减少的问题的分析,可以利用逻辑树分析法,定位到可能的流失原因,再用数据验证。某个电商平台的订单降低,我们利用逻辑树的拆解从地区,用户,商品类型等多个维度去思考。某电商appDAU跌了,需要分析为什…

他利用公开的欧洲酒店预订平台数据，发现了更容易取消订单的用户特点，以帮助酒店及时进行止损。用户国籍、预订时间、住宿时间、成人和儿童或婴儿的数量、订单最终是否取消、用户在此次订单之前共取消订单次数等信息。201…

根据IBM的说法，数据科学是一种多学科方法，可以从当今组织收集和创建的大量且不断增加的数据中提取可操作的见解。

本文为大家介绍如何在R中使用LIME来解释机器学习模型，并提供了相关代码。

本文为大家介绍了在数据科学和机器学习中所需要的基本数学技能，并且分类给出了相应的主题建议。

未来三到五年，数据科学家的职业发展前景如何？他们还有哪些选择呢？