数据科学

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R语言

10个令人相见恨晚的R语言包

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作者:yhat 大约3年前我开始使用R,起初进展很慢,与我习惯的语言相比,语法更加直观也比较简单,而且需要一段时间才能习惯于细微的差别。我还不清楚语言的力量与社区和各种包的密切关系。 和其他语言(比如Python和Java)相比,R可以更模...

数据化运营

数据化运营7大经典思路

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1. 分解思路 做互联网运营的数据分析,首先就是学会“分解”。将数据分解,将问题分解。所有的数据都可以层层向下分解,找出更多的“子数据”,通过对子数据的挖掘和优化,往往能逐个击破,找到方向,提升最后的“关键指标”。这个重要的思路也贯穿了本文...

Python

Python 代码实践小结

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最近写了较多的 Python 脚本,将最近自己写的脚本进行一个总结,其中有些是 Python 独有的,有些是所有程序设计中共有的: 考虑使用 Logger(logger 怎么配置,需要输出哪些信息 — 可以反向考虑,自己看到这个 logge...

数据科学

关于数据科学家面试的那些事儿

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作者:Arthur Flam 译者:tiamo_zn 数据科学是技术领域中最不明确的领域之一,这篇文章可能会给你下一次作为招聘人员或应聘者的面试带来启发! 招聘人员所要做的事 面试很困难,数据科学更是如此。每个公司对数据科学都有不同的看法。...

大数据

35所高校获教育部批准设“数据科学与大数据技术”本科专业,看看都有谁?

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站在互联网“风口”上的大数据,直接催热了大学里的大数据专业。 日前,在教育部公布的高校新增专业名单中,有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。第一批成功申请该专业的高校共有3所,为北京大学、对外经济贸易大学及...

数据分析

鄂维南|数据科学的基本内容

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作者|鄂维南 什么是数据科学?它和已有的信息科学、统计学、机器学习等学科有什么不一样? 作为一门新兴的学科,数据科学所依赖的两个因素是:一是数据的广泛性和多样性;二是数据研究的共性。现代社会的各行各业都充满了数据。这些数据的类型多种多样,不...

数据分析

从底层到应用,那些数据人的必备技

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前言: 谨以此文献给对数据有热情,想长期从事此行业的年轻人,希望对你们有所启发,并快速调整思路和方向,让自己的职业生涯有更好的发展。 根据数据应用的不同阶段,我将从数据底层到最后应用,来谈谈那些数据人的必备技能。 1、大数据平台 目前很火,...

数据分析

非数据科学家如何进行数据分析?

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Gartner报告称,到2018年,大多数业务人员和分析师都将通过自助式BI工具来准备和分析大数据。虽然目前国内的发展现状无法在2018年达到自助式分析的局面,但这一趋势无法否认。即便不是数据科学家,但仍然可以轻松地分析数据,从中获取价值,...

数据科学家

数据科学家应该拥有的好习惯~

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分析数据前,一定要尽可能多的进行数据可视化!可视化!可视化!做exploratory data analysis我上过的几乎所有的应用性的统计课程上的老师都会强调这一点。这个习惯对于数据科学家、统计学家来说估计是最最实用的。 数据分析的好习...