几年前，数据科学作为一种需求旺盛、利润丰厚的职业道路出现，出于几个原因，它仍然如此。首先，公司比以前收集了更多数量和更多类型的信息，代表们希望从中获得洞察力。 另一个原因是，人们意识到，即使 ...
2022-02-28最好的技术人员解决错误的问题注定会失败和沮丧。然而，我们经常看到伟大的Python开发人员和SQL专家创造出出色的技术，但对业务几乎没有什么价值。在某些情况下，情况要糟糕得多。这些解决方案的价值并不值得 ...
2022-02-28当我第一次从金融学过渡到数据科学时，我觉得自己就像站在了世界之巅--我在我梦想的领域找到了一份工作，我的职业轨迹已经确定，我只会低着头努力工作，哪里会出错？嗯，有几件事……在接下来的一年里，作为一 ...
2022-02-28“要想靠自己取得成功，你需要放弃在学校里学到的消极心态，转而采用积极的心态。学校教你学习来自于坐下来听的消费。哲学：去上课。听老师讲课。重复他们在测验上说的话。胡说八道。 事实是学习是一 ...
2022-02-28数据科学家和机器学习工程师的角色之间经常存在混淆。尽管他们确实友好地合作，在专门知识和经验方面有一些重叠，但这两种作用的目的完全不同。 从本质上说，我们是在区分科学家和工程师，前者寻求理解他 ...
2022-02-28我对数据科学的热情始于大约两年半前。我在做一份与数据科学无关的工作。对我来说，转行是一个很大的挑战，因为我有很多东西要学。 经过两年的学习和奉献，我终于找到了第一份数据科学家的工作。当然，我 ...
2022-02-28来自顶级自由职业者的实用技巧 如果你是一个书呆子般的数据科学家，想要开始作为一个独立（远程）自由数据科学家工作，这篇文章是为你准备的。从现在朝九晚五的工作过渡到远程自由职业是一种解放的经历。最 ...
2022-02-28想了解2021年新数据自由职业者的数据分析咨询率吗？作为一名数据分析自由职业者，你准备好提高你的费率了吗？你来对地方了。 继续阅读，学习我的最佳策略，以帮助你作为一个数据分析自由职业者或顾问的2倍 ...
2022-02-28当我第一次从金融学过渡到数据科学时，我觉得自己就像站在了世界之巅--我在我梦想的领域找到了一份工作，我的职业轨迹已经确定，我只会低着头努力工作，哪里会出错？嗯，有几件事……在接下来的一年里，作 ...
2022-02-28数据科学和机器学习可以以不同程度的效率和生产力进行实践。无论应用领域或专业，数据科学家--初学者或经验丰富的专业人员--都应努力提高他/她在典型数据科学任务的所有方面的效率, 统计分析， ...
2022-02-28为什么要费心区分自己呢？ 因为有大量的竞争来获得数据科学家的工作。 找一份数据科学工作比以往任何时候都更难--如何将它转化为你的优势-kdnuggets 尽管许多有抱负的数据科学家发现，找到一份工作变得 ...
2022-02-28分析工程师是DBT创造（并使之成为可能）的一个新职位。如果一个数据工程师(DE)和一个数据分析师(DA)结婚，他们有一个女婴，这个女婴将是一个分析工程师(AE)。嗯，它不是那样工作的，但你明白了。 语境 A ...
2022-02-28在这篇文章中，我将给出三种方法，在这些方法中，您可以自己获得实际的数据科学经验。通过完成这些项目，您将对SQL、Pandas和Machine learning Modeling有更好的理解。 首先，我将为您提供实际的SQL案例 ...
2022-02-28当我们中的许多人开始从事自由职业时，我们感到无比兴奋。在任何地方工作，选择你的客户，只做你喜欢的项目，感觉都很棒。 但过一段时间，你可能会开始感到精疲力尽。作为一个数据自由职业者，你可以服务的 ...
2022-02-28在我之前的关于数据科学面试准备的文章中，我列出了机器学习、统计学和概率理论中要练习的技术问题。我还讨论了可以用来在数据科学面试之前和期间预先编写研究问题的策略。这篇文章是数据科学面试准备系列的 ...
2022-02-28数据科学是近年来最热门的领域之一，吸引了大量人才加入顶级公司数据科学团队的竞争。有很多文章教你DS面试的toprep如何“从其他面试者中脱颖而出”，但旅程肯定不会止步于被录用。得到一份工作只是第一步； ...
2022-02-28数据科学是成功的。全球成千上万的学生报名参加在线课程，甚至数据科学硕士课程。 数据科学领域是一个竞争非常激烈的市场，尤其是在一家大型科技公司获得一份（假设的）梦想工作。积极的消息是，通过充分 ...
2022-02-28作为一个在数据科学领域工作了十多年的人，看到人们预言该领域将在10年内如何灭绝是令人沮丧的。给出的典型原因是emergingAutoMLtools将如何消除从业者开发自己算法的需求。 我发现这样的观点特别令人沮丧 ...
2022-02-28数据分析师是世界上最受欢迎的专业人士之一。这些人借助数据帮助公司做出知情的商业决策。 现在有很多关于数据科学的炒作。 然而，数据科学的进入门槛非常高。这是一个竞争非常激烈的领域，每个来自不同 ...
2022-02-28以下是受此博客启发的KDnuggets民意调查结果: 放松！数据科学家不会在10年内灭绝，但角色会改变 随着人工智能的进步继续突飞猛进，在基线上获得数据科学已经变得越来越民主化。该领域的传统进入壁垒 ...
2022-02-28在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13
