介绍 我最近读到一篇文章，将数据科学描述为一个过饱和的领域。文章预测ML工程师将在未来几年取代数据科学家。 根据这篇文章的作者，大多数公司致力于用数据科学解决非常相似的业务问题。因此，数据科学家 ...
2022-02-20导言 当你考虑你的第一份数据科学工作或你的下一个数据科学职位时，你会想问自己什么是重要的。对我来说，我在数据科学方面有过几个职位，这些是我认为在选择下一份工作时必须考虑的一些最关键的问题。 ...
2022-02-20在2021年底，人工智能(AI)和机器学习(ML)领域不再是未来不确定的新生领域。人工智能和ML已经发展成为对更广泛的数据科学世界具有巨大影响力的影响领域，这一事实在今年比以往任何时候都更加真实。 然而，随着A ...
2022-02-20在科技界的所有角色中，数据科学家的头衔和工作职责可能是变化最大的。一个数据科学家必须戴很多不同的帽子，亚马逊的数据科学家的日常工作可能与微软的数据科学家有很大不同。从发现可以从收集、分析和理解数 ...
2022-02-202022年最受欢迎的数据相关职业细分 三年前，我面临着一个将伴随我余生的决定--“<我>我要做什么谋生？”我刚刚完成高等教育，高中刚刚毕业。 在与朋友和家人讨论了很长时间后，我选择了“21世纪最性感的工 ...
2022-02-20自COVID19开始以来，远程工作或在家工作已经变得有名无实。在家工作有很多好处，其中之一是额外的时间。所以，如果你手头有更多的时间，想赚更多的钱，那么就跟随这些高薪的数据科学兼职吧。这些兼职也可能成为你 ...
2022-02-20如果我们能说我们什么都知道，我们都会喜欢的。不幸的是，这是不可能的。有时我会告诉自己“我什么都不知道”，以此来推动自己学习，不断提高。 数据科学是那些需要不断学习的领域之一，并且总是有改进的空间。 ...
2022-02-20你应该如何回答数据科学编码面试问题，这是没有秘诀的。没有一种方法总是有效的。但是，在大多数情况下，有一些指导原则将帮助您更好地回答编码问题。 这些指导方针是根据参加面试和回答编码问题的经验形成 ...
2022-02-18当你成为一名数据科学家时，很容易认为你完全了解这个领域，知道在这个行业中发展所需的所有主要工具和技术。然而，事实并不一定如此。事实上，数据科学的变化就像世界本身一样迅速和容易--一直如此！ 当然， ...
2022-02-18数据科学是一个激动人心的领域。在申请和工作机会方面，它的可能性都在扩大。无论您是否正在考虑进入这个领域，已经有了第一份数据科学工作，或者您已经工作了几年，这里有一个概述，当您希望留在数据科学领 ...
2022-02-18建立一个成功的事业带来了很多好处和改变生活的机会。不幸的是，我们生活在一个受金钱和社会地位支配但也受其驱使的社会。众所周知，向上爬可以提高你的生活质量。它提供安全感和成就感。人们已经能够把他们的生 ...
2022-02-18当你在网上搜索时，大多数人建议你在考虑过渡或转移到另一个角色之前，先在初级职位上呆几年。与初级、中级和高级数据科学家相比，经验水平存在差异。本文将介绍对所有工作角色的期望，以及晋升所需的条件。 你 ...
2022-02-18对大多数人来说，拥有自由职业生涯是梦想成真。 自由职业为你提供了在家工作的能力。不需要每天上下班打卡。你可以亲自挑选工作任务，拒绝你觉得不有趣的工作。你可以自由地按自己的节奏工作，可以选择偶尔休 ...
2022-02-18
作者：某某白米饭 来源：Python 技术 情人节到了，小伙伴们给女朋友买礼物了吗？都有在朋友圈发亿点点狗粮吗？今天小编就教大家在朋友圈发爱心九宫格图片，让女朋友心情更美丽并且有求必应。 上成品图： ...
2022-02-17
CDA俱乐部全新会员制度发布！限时邀请加入 成立于2012年末的CDA数据分析师俱乐部（原名中国数据分析与数据挖掘俱乐部），自成立之初，就面向数据爱好者与从业人员，提供优质的学习资源与人脉交流资源 ...
2022-02-17企业要想更快地做出反应并提供一流的客户体验，就必须对数据管理进行全面的改造。到目前为止，技术已经解决了存储和处理大数据的问题。它也已经达到了将大数据用于深度分析的能力。当我们在做这件事的时候，预计到 ...
2022-02-16分享 数据科学有志之士最常见的问题之一是 行业中的守门人对这种担忧没有帮助，他们给学生贴上了不合格的标签，除非他们拥有该学科的硕士或博士学位。 那么，为了在数据科学行业工作，你需要知道多 ...
2022-02-16你是什么水平？/处理一项任务多长时间，而不需要对他们进行检查。 用"这个比喻，我们可以把不同的级别划分如下。： "别人可以让我独自完成"。你必须对自己完全诚实，否则你将为自己的失败埋下隐患。 ...
2022-02-16图谱神经网络（GNNs）近年来一直是一个快速发展的领域。根据2021年的《人工智能状况》报告，GNNs已经"从小众领域发展为人工智能研究的最热门领域之一"。 本文是《用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学 ...
2022-02-16阅读这组围绕数据科学的幽默、有见地的名言，希望能照亮你的一天，让你开怀大笑! 分享2 作者：Rupa Mahanti，顾问 数据科学是一门广泛的学科，几乎涉及所有商业领域，从金融到公用事业，从制造业到医 ...
2022-02-16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
