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数据可视化之旅(五):常用图表对比

数据可视化之旅(五):常用图表对比
2019-09-26
作者 | Destiny 来源 | 木东居士 0x00 前言 在之前分享的【数据图表的选择】三篇文章中,已经把不同类型数据图表的用法和适用场景做了一遍梳理。但是,在实际的业务场景中,如何根据拥有 ...

什么是数据科学的最佳Python IDE?

什么是数据科学的最佳Python IDE?
2019-09-26
作者 | Saurabh Hooda 出品 | CDA数据分析师 What is the Best Python IDE for Data Science? m创建,于1991年首次发布,解释的高级编程语言是为通用编程而开发的。Python解释器可在 ...

花 100 天学习人工智能之后,我得出了 5 个结论

花 100 天学习人工智能之后,我得出了 5 个结论
2019-09-26
作者 | Jamie Beach 编译 | AI开发者 Top 5 Insights After I Spent 100 Days Learning About Artificial Intelligence 本文的作者是 Jamie Beach,在自学人工智能 100 天以后,他分 ...

一文读懂机器学习分类算法(附图文详解)

一文读懂机器学习分类算法(附图文详解)
2019-09-25
作者 | Badreesh Shetty 整理 | 大数据文摘 说起分类算法,相信学过机器学习的同学都能侃上一二。 可是,你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法,以及他们的特征、优缺点吗?比如说, ...

企业AI人工智能化的4个趋势:我们现处何方,又将去往何处?

企业AI人工智能化的4个趋势:我们现处何方,又将去往何处?
2019-09-24
作者 | Daniel Newman 编译 | 张大笔茹 来源|网络大数据 4 Growing Enterprise AI Trends: Where Are We Now And Where Are We Going? 人工智能比传统的工业自动化和数据处理 ...

数据可视化之旅(三):数据图表的选择(中)

数据可视化之旅(三):数据图表的选择(中)
2019-09-23
0x00 前言 不同的数据类型、不同的阐述目的,决定了数据可视化展现形式的差异。因此,今天这篇文章,主要是分享两类不同的可视化目的及其可选择的图表形式。 在实际工作中,我们经常需要对比多组 ...

数据可视化之旅(二):数据图表的选择(上)

数据可视化之旅(二):数据图表的选择(上)
2019-09-23
作者 | Destiny 来源 | 木东居士 0x00 前言 第1篇文章《数据可视化过程》发出后,通过居士收到一些读者的反馈,大家的共同心声是,希望在后续的文章中,结合具体的业务场景,多分享一些 ...

数据可视化的基本流程

数据可视化的基本流程
2019-10-28
大多数人对数据可视化的第一印象,可能就是各种图形,比如Excel图表模块中的柱状图、条形图、折线图、饼图、散点图等等,就不一一列举了。以上所述,只是数据可视化的具体体现,但是数据可视化却不止于此。 ...

数据科学家不可不知的10种机器学习方法

数据科学家不可不知的10种机器学习方法
2019-09-19
作者 | CDA数据分析师 10 machine learning methods that every data scientist should know 机器学习是研究和工业中的热门话题,新方法一直在发展。该领域的速度和复杂性使得即使对于专家而 ...

数说机场(一):3万条航班数据背后,230座城市的天空之战

数说机场(一):3万条航班数据背后,230座城市的天空之战
2019-09-19
作者 | 何书瑶 数据 | 王君奕 来源 | DT财经 2018年,中国大陆已经有230个城市拥有定期通航的民航机场,而关于机场的争夺还在继续:江浙多城市积极争取上海第三机场落地,苏州市长在 ...

从概念到应用,这一次终于把数据挖掘给讲明白了

从概念到应用,这一次终于把数据挖掘给讲明白了
2019-09-17
作者 | 陈封能 来源 | 《数据挖掘导论》(原书第2版) 导读:数据采集和存储技术的迅速发展,加之数据生成与传播的便捷性,致使数据爆炸性增长,最终形成了当前的大数据时代。围绕这些数据集 ...

算法工程师应该具备哪些工程能力?

算法工程师应该具备哪些工程能力?
2019-09-16
作者 | 木东居士 来源 | Data_Engineering 最近看了 Milter 的《算法工程师究竟需要哪些工程能力》这篇文章,有所感想,因此也写一篇关于算法工程师的技术能力的问题,和大家分享一下居士关 ...

如何避免机器学习中的三大陷阱?

如何避免机器学习中的三大陷阱?
2019-09-16
▲利用机器学习来优化生产高能等离子体的设备 随着来自无数领域的科学家急于进行算法分析,谷歌的Patrick Riley呼吁在研究和报告方面制定明确的标准。 作者 | Patrick Riley 出品 ...

项目案例之决策树在保险行业的应用

项目案例之决策树在保险行业的应用
2019-09-12
作者 | CDA数据分析师 业务背景——保险行业 业务环境 宏观 中国是世界第二大保险市场,但在保险密度上与世界平均水平仍有明显差距 业界 保险行业2018年保费规 ...

数据挖掘知识点串烧:逻辑回归

数据挖掘知识点串烧:逻辑回归
2019-09-12
作者 | DD-Kylin 来源 | 木东居士 0x00 前言 我们知道,回归模型可以解决因变量为连续变量的问题,但是,如果因变量为分类变量的话,用回归的方法就行不通了。这个时候我们就得选择用其 ...

特异度等不可不知的11个重要机器学习模型评估指标

特异度等不可不知的11个重要机器学习模型评估指标
2020-05-20
【磐创AI导读】:评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分,本文为大家介绍了一些机器学习模型评估指标,希望对大家有所帮助。 评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分 ...

阿里巴巴人工智能这五年:天才的野心与自证

阿里巴巴人工智能这五年:天才的野心与自证
2019-09-11
作者 | 四月 来源 | 机器之能 过去五年,阿里在全球人工智能的激烈赛道上悄然跑进了第一梯队,背后一群以达摩院称号对外示人的科学家群体愈发神秘撩人。 这是一群野心勃勃的科学家,亲手 ...

大数据剖析:想与北上争雄,深圳到底还差在哪儿?

大数据剖析:想与北上争雄,深圳到底还差在哪儿?
2019-09-10
作者 | 何书瑶、陆泓 来源 | DT财经 2019年4月的一个周六,张五常、高尚全、樊纲、海闻等知名经济学教授聚在深圳南山区的华润大厦里,参加了《深圳奇迹》的新书首发式。 满头白发的张五 ...

数据分析,要怎么做才有用?

数据分析,要怎么做才有用?
2019-09-10
作者|陈老师 来源|接地气学堂 有同学问:老师,我们领导总说,要做有用的数据分析。可我废了很大力气,做出来的却被嫌弃:“我早知道了”、“没啥用”。到底要怎么才有用呢?这个问题很常 ...

是什么让数据科学家从优秀变得伟大?

是什么让数据科学家从优秀变得伟大?
2019-09-04
作者 | Amadeus Magrabi 来源| 数据派THU 数据科学领域的劳动力市场正发生着快速的变化。曾经,能够搭建机器学习模型被认为是只有少数顶尖的数据科学家才能掌握的尖端技能,但如今,有一点 ...

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