大數據和數據科學的原理和區別

有沒有想過是選擇大數據還是數據科學？如果你對數據感興趣，又是一個技術怪胎，你可能至少有一次會陷入這樣的困境。在我們生活的數字世界中，數據正日益成為組織最...

2021-03-08 標簽：大數據數據科學 1.2萬 0

數據科學家遇到的常見挑戰及方法

作為數據科學家，我在很多公司工作過，也遇到了很多問題和挑戰。事實上，很多人都會經歷這些挑戰，就不同情況而言，也會有多種可行的解決方案。我將談談我曾面臨的...

2021-02-08 標簽：數據算法數據科學 1673 0

數據科學、機器學習和人工智能如何協同工作？

現在企業都擁有海量數據。就在十年前，千兆字節的數據似乎還很龐大。而如今，有些大型企業已經在管理澤字節數據。為了讓你了解這種數據規模，我們打個比方，如果你...

2021-01-11 標簽：人工智能機器學習數據科學 2073 0

數據科學：Python VS R語言

對于數據科學初學者來說，實干才是硬道理。所以我們只需選擇其中一種語言，并重點完成一些項目，接著便可品嘗勝利的果實。這就是最快的學習方式。

2021-01-03 標簽：編程Python數據科學 1911 0

20個超棒的Python 庫集合分享

為了方便學習，本文列出的20個Python庫將按領域進行分類，有些你可能并不熟悉，但是真的能提高你的模型算法實現效率，多一點嘗試，多一些努力！ 核心庫和...

2020-12-05 標簽：python數據科學 1947 0

2020年常見的20種數據科學工具，你了解多少

執行數據科學任務的最佳工具有哪些？作為數據科學新手，你應該選擇哪些工具？ 我相信在你的數據科學之旅的某些時刻中你已經問過（或搜索過）這些問題。

2020-08-27 標簽：神經網絡機器學習python 4082 0

機器學習的5種采樣方法介紹

一種廣泛采用的處理高度不平衡數據集的技術稱為重采樣。它包括從多數類（欠采樣）中刪除樣本或向少數類（過采樣）中添加更多示例。

2020-05-17 標簽：機器學習數據科學 5678 0

數據科學工作流原理

數據科學工作流包括數據收集、數據預處理、數據探索與可視化、特征選擇與工程、模型選擇與訓練、模型評估與優化、結果解釋與報告、部署與監控等環節。

2024-11-20 標簽：AI數據科學 184 0

整數智能與浪潮信息攜手，共創AI數據管理新紀元

近日，整數智能與浪潮信息兩大科技巨頭正式簽署元腦生態戰略合作協議，標志著雙方在AI與數據科學領域的合作邁出了堅實步伐。

2024-05-31 標簽：浪潮AI數據科學 656 0

人工智能學哪些課程

數據科學是一種跨學科的領域，涉及到數據分析，統計學，數學和計算機科學等眾多方面。數據科學的目標是利用數據來幫助解決現實世界的問題，特別是在人工智能領域。...

2023-08-13 標簽：人工智能機器學習數據科學 1247 0

詳解概率論基礎知識

想象一下，我們有一枚硬幣，想驗證投擲后正反面朝上頻率是否相同。我們如何解決這一問題？我們試著進行一些實驗，如果硬幣正面向上記錄 1，如果反面向上記錄 0...

2022-08-24 標簽：貝葉斯機器學習數據科學 2108 0

什么是數據科學 企業如何依賴數據科學

數據可以指單獨的事實，或者統計后的數據，還可以是各種信息的匯總，通常以數字表示。數據管理的重要性始于計算機科學本身的誕生。數據處理最初的重點是轉換，存儲...

2022-06-10 標簽：數據管理機器學習數據科學 1019 0

AT&T如何借助數據科學抓住新機遇

作為在 AT&T 工作十余年的杰出 AI 架構師，Dabholkar 表示：“我們可以使用新工具來改變在 AT&T 的日常工作，這一過程...

2022-04-01 標簽：NVIDIA數據科學 1509 0

MathWorks入選 2021年Gartner《數據科學和機器學習平臺魔力象限》并榮膺領導者稱號

根據 Gartner 對公司愿景完整性和執行能力的評估，MathWorks 被評為 2021 年度領導者。

2021-03-26 標簽：MathWorksAI機器學習 2431 0

加速AI采用需要哪些技術技能？

本系列中的每個博客都探討了一組技能，或者深入探討了其中一個技能領域。我得出的結論是，要釋放人工智能價值的最后一環，董事會和首席執行官必須加快建立統一的大...

2021-01-21 標簽：AI人工智能數據科學 1966 0