作者 | Jessica Davis 相比 2019 年初，即将进入 2020 年的大数据和 AI 市场看起来与之前不太一样。数据、数据管理、数据分析、商业智能、机器学习、人工智能，还有其他相关的技术，都炙手可热。几乎每一 ...
2020-03-25
作者 | Joos Korstanje 译者 | ronghuaiyang 长期以来，“R, Python, SQL和机器学习”一直是数据科学家的标准工作描述。但随着该领域的发展，这已不足以在就业市场上保持竞争力。 ...
2020-03-24
作者 | 暮同酒 来源 | 木棉说 我大三那年的寒假，曾在一家高级饭店打工，当前台。 每天都会遇到各型各色的人，他们穿戴精致，喝昂贵的红酒，好几千的账单随手就付。 可有一 ...
2020-03-24
作者 | 鄢子为 杨松 来源 | 21世纪商业评论 1 跳槽变难 “终于找到工作了。”王畅感叹道。 王畅刚满30岁，从深圳大学计算机系毕业后已换过七份工作。据他描述，找工 ...
2020-03-24
作者 | 何书瑶 来源 | DT财经 招聘9人，其中博士6人，毕业院校分别是北大、清华、约翰霍普金斯大学、中国科学院大学、中科院物理研究所。 这不是某家国际巨头的 ...
2020-03-24
作者 | DT财经 为了在本科毕业后能够迅速地找到一份心仪的工作，在一所普通一本院校外语系就读的李楠，把大部分业余时间都用在了实习上。 但在一家数据分析公司实习时，她发现同事基本上 ...
2020-03-24
想要在职场中站稳脚步，掌握一门硬技术是非常重要的事情。顺应时代发展，抓住新的机遇，在如今市场经济不景气的2020年显得尤为重要。数数当下比较热门或高涨的行业，当属数据分析和人工智能领域， ...
2020-03-24
作者 | CDA数据分析师 区块链背后涉及到哪些技术呢？“矿工”和“挖矿”到底是什么意思？针对这些问题，Simplilearn用有趣的视频做出了解答。 你有没有想过，是否有更简单的方法 ...
2020-03-24
科幻元年2020年马上就要来了。对于技术行业来说，这一年会有哪些值得期待的变化？ KDnuggets采访了14位科技前沿的技术公司创始人，并汇总了他们眼中的2020年：关于人工智能、数据分析、数据科学、机器学习 ...
2020-03-24
1、前言 2、大胆的期望 2.1 到2035年人工智能的力量预测 例如，雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）预测：“到2029年，人工智能将达到人类的水平。” 埃隆·马斯克（Elon Musk） ...
2020-03-24
2019年6月，工信部正式发放5G商用牌照，宣告我国已经进入5G商用时代。 2019年10月31日，在北京举行的2019中国国际信息通信展开幕式上，工信部副部长陈肇雄宣布5G商用正式启动。中国电信、中国移动、中国联通共 ...
2020-03-24
作者 | Rani Molla 编译 | CDA数据科学研究院 一项新的人工智能研究表明，薪资更高，文化程度更高的工人受自动化的影响可能比以前想象的要大。 长期以来，机器人革命一直被认为对于蓝领工人来说是世界 ...
2020-03-18
随着对其他AI应用程序需求的增长，企业将需要投资有助于其加快数据科学流程的技术。然而：实施和优化机器学习模型只是数据科学挑战的一部分。 实际上，数据科学家必须执行的绝大多数工作通常与ML模型的选择 ...
2020-03-17
作者 | 刘燕 来源 | AI前线 导读：这可能是大数据行业经历的最寒冷的一个冬天。年关将至，国人习惯于用各种圆满的方式给即将过去的一年划上句号，不过，这对于许多大数据行业从业者来说，似乎有些奢望。整 ...
2020-03-17
作者 | CDA数据分析师 情感分析是文本的语义挖掘，可识别和提取原始文本材料中的主观信息，并帮助企业在监控在线对话的同时了解其品牌，产品或服务的社会情绪。但是，对社交媒体流的分析通常仅限于基本的情 ...
2020-03-17
作者 | 内参德勤 来源 | 智东西 根据联合国的预测， 从1950~2050年的100年内， 全球城市化率将翻番， 2050年将有68.4%的世界人口生活在城市。根据联合国的预测， 从1950~2050年的100年内， 全球城市化率将 ...
2020-03-16
作者 | 云鹏 来源 | Reuters 2019年已经步入尾声，回顾全球智能手机近十年的发展史，总结了智能手机取得的十大成就。十大成就主要包括：目前全球智能手机数量达到50亿部、2018年移动相关技术和服务产生 ...
2020-03-16
作者 | 俊欣 来源 | AI篮球与生活 年末尾上映的古装剧《庆余年》可谓是赚足了眼球，号称投资了7个亿，集齐陈道明吴刚袁泉等一票老戏骨，实力演员张若昀李沁主演，又有新顶流肖战做配，在播出后没多久便 ...
2020-03-16
作者 | Susan Malaika 编译 | CDA数据分析师 了解AutoAI如何实现数据准备，模型开发，功能工程和超参数优化的自动化。 汽车人工智能的动力 近年来，数据驱动的决策已成 ...
2020-03-16
偏见是机器学习的原始罪过。它嵌入在机器学习的本质中：系统从数据中学习，因此 很容易发现数据所代表的人为偏见。例如，接受过美国现有职业培训的ML招聘系统很可能会“学到”，女性与首席执行官之间的联系不 ...
2020-03-16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分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29
