自由数据科学家Arnuld谈数据 埃里克·韦伯（是的，那个长得不错的家伙带着一只可爱的狗）最近在LinkedIn上写了一篇帖子，讲述了当他开始数据科学生涯时，他希望自己能少做的10件事。这篇文章是我通过这十点 ...
2022-03-14罗曼·奥拉克，数据科学家。 我收到许多信息，向有抱负的数据科学家寻求建议。我不是职业建议方面的专家，所以对我写的一切都持怀疑态度。 我根据我对这个领域的观察和我多年来积累的经验给出建议。这是 ...
2022-03-14我已经在iZettle工作了大约四年了。我在这家公司的旅程并不是以机器学习工程师的身份开始的，而是随着我在公司的成长而过渡到机器学习工程师。 我的正规教育是计算机科学/软件工程，事实上我已经做了大 ...
2022-03-14网飞数据工程师欣然·威贝尔。 尽管数据工程师(DE)是2019年增长最快的科技职位，但没有太多关于数据工程面试期待什么以及如何准备的在线资源。 在过去的一年里，我在湾区的几家科技公司面试了数据工程师 ...
2022-03-14随着数据在业务中扮演着越来越重要的角色，数据专业人员的需求仍然很高。尽管数据科学劳动力短缺，但这个领域可能是一个竞争激烈的领域。如果员工想增加他们获得理想职位的机会，他们可以在简历上增加一些变化 ...
2022-03-14Pini Raviv，以色列初创公司的软件工程师和前端团队负责人。 数据科学是一个很好的工作领域，但像其他高度专业化的领域一样，你必须处理工作中的挫折。 根据我的经验，工作场所问题的主要来源是业务主管 ...
2022-03-14数据现在被认为是增长最快、价值数十亿美元的行业之一。因此，公司和组织正试图最大限度地利用他们已经拥有的数据，并确定他们仍然需要捕获和存储哪些数据。此外，对数据科学家来说，理解这些数字的意义并为混 ...
2022-03-14这篇文章是为那些属于下列类别之一的人准备的： 你没有大专学位，但你对数据科学感兴趣。 你没有STEM相关的学位，但你对数据科学感兴趣。 你在一个与数据科学完全无关的领域工作，但你对数 ...
2022-03-14谷歌“数据科学家的基本技能”。结果最多的是一长串专业术语，名为hard skills。Python、代数、统计和SQL是一些最流行的方法。后来，就出现了软技能-沟通、商业头脑、团队合作精神等。 让我们假装你是一个 ...
2022-03-14数据科学家泰勒·理查兹@脸书 大约每个月，我都会收到一封电子邮件，问我如何进入数据科学，我已经回答得够多了，所以我决定把它写在这里，这样我就可以把人们链接到它。所以如果你是这些学生中的一员， ...
2022-03-14介绍 2020年3月，我接到一个电话，通知我将休假，直到另行通知--非正式地意味着我将得到学习的报酬。我知道我在休假期结束后被解雇的可能性很高，因为我没有积极工作的项目。 尽管我在工作中没有做 ...
2022-03-14由数据科学家米斯拉·图尔普 作为一名资深数据科学家被视为一种圣杯，尽管许多人并不知道担任一个高级职位的真正含义。最常见的印象是，作为一名资深数据科学家意味着你知道关于数据科学的一切，你是一 ...
2022-03-14如果你是一名软件工程师，在一家数据公司找工作，我会告诉你一个公开的秘密--大数据的爆炸性增长意味着世界是你的。作为一名招聘经理，我可以告诉你，大多数工作在薪酬、头衔、福利和额外津贴方面都并驾齐驱 ...
2022-02-28作为一个初学者，我有很多关于如何开始的问题？我如何学习，或者我从哪里得到的想法工作的项目。于是，经过长时间的搜索，我找到了一个关于数据分析的项目。我花了3天时间写代码，我很高兴我的第一次尝试，但 ...
2022-02-28在我以前的文章初学者数据科学统计指南和推断统计数据科学家应该知道中，我们讨论了几乎所有的统计基本知识(描述性和推断性)，它们通常用于理解和处理任何数据科学案例研究。在这篇文章中，让我们稍微超越一 ...
2022-02-28数据科学家的就业市场比以往任何时候都更加活跃，并有望在未来几年迅速增长。美国劳工统计局预测，到2026年，可用职位数量将增加约28%。 公司正在向市场研究和商业分析投入大量资金，为长期数据科学家和该领域 ...
2022-02-28我相信这些课程是如此重要，因为它们有助于拥有一个成功的数据科学职业生涯。读完这篇文章后，您会意识到，要成为一名优秀的数据科学家，不仅仅是构建复杂的模型。 话虽如此，以下是我在数据科学生涯中学到 ...
2022-02-28剧透：有3万美元的差异。 成为数据分析师和数据科学家有什么好处？数据分析师和数据科学家的主要区别是什么？他们是同一份工作吗？数据分析师和数据科学家哪种工作薪水更高？你是怎么科学数据的？ 自从 ...
2022-02-28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 ...
2022-02-28R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05CDA 数据分析师：以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下，CDA（Certified Data Analyst） ...
2025-09-05SQL 日期截取：从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中，日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师：驾驭数据范式，释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业核心生产要素。而 CDA（Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类：无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域，当我们面对海量无标签数据（如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分：数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域，“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析：解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天，数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ()：深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中，loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题，需先明确 K-S 图的核心用途（检验样本分布与理论分布的一致性），再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师：助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战：基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中，税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX：租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中，rent表是核心业务表之一，通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师：企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”， ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南：从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中，“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化：以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中，“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
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