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Python和R中的数据可视化
随着数据集变得越来越大和越来越复杂,只有AI,物化视图和更复杂的编码语言才能从中收集见解。在“下一步行动”中,我们将探讨高级分析为下一波创新铺平道路的方式,人脑比其他任何类型的数据都能更好地处理视觉数据,这是好事,因为我们的大脑处理的信息中约有90%是视觉的,与其他刺激相比,视觉处理和反应都更快地发生,有没有想过为什么在凝视电子表格时会很容易挑出图像中的细节而使头部受伤?大脑处理视觉或图像数据的速度快于文本或数字行中数据的速度。来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-07-14
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Python 是 AI 通用语言的三个原因
Python 取得了惊人成就的大部分原因今天都说明了它的成功,Python 一直简单且一致,为开发人员学习一门新语言提供可读代码和入门坡道,该语言的这些方面,连同其“包含电池”的理念,为业余爱好者和专业人士在过去 30 年里突破开源软件编程的界限铺平了道路。来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-07-14
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促进数据科学、选择现实项目和人员技能发展是目前首席数据科学家的三大优先事项
公司开始在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 上押下更大的赌注,并且组织对首席数据科学家的期望更高,首席数据科学家的很大一部分职责是管理高级管理层对人工智能和机器学习可以做什么和不能做什么的扩展期望,以推动组织向前发展。来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-07-14
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CPDA数据分析师培训多地同步开班!
大数据时代,数据分析人才已逐渐成为企业的核心竞争力。后疫情时代再次验证了大数据、数据分析成果带来的应用价值。越来越多的人认识到数据分析已经成为职场不可或缺的重要能力!来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-07-13
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统一数据模型中本体的作用
在处理不同数据源的复杂性之前,您需要了解语义抽象层如何将您从痛苦的世界中解救出来,数据管理专业人员知道,您对数据建模的方式直接限制了您对其进行分析的灵活性。来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-07-13
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ML 的新 AI 思维模式如何使深度学习更易于访问
自动化机器学习(或ML)如何通过逐步实施不同级别的自动化来“使数据科学民主化”,自动机器学习(或 AutoML)作为“数据科学民主化”的途径已经引起了很多人的兴趣,并且也遭到了数据科学守门人的质疑,使对话进一步复杂化的是,AutoML 没有标准定义,这可能使辩论变得非常难以理解,即使是那些精通的人也是如此。来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-07-12