在数据科学领域工作了几年，我试图了解学习和教授数据科学的最佳方法。 我希望我们的团队在通过MOOCs进行教学方面做得很好。 “50多万学生不会错的，”正如广告所说。 虽然在线课程是最实惠的学习方 ...
2022-02-28我们每个人都需要一份简历来展示我们的技能和经验，但我们要付出多少努力才能让它产生影响力。不可否认，简历在我们的求职过程中起着关键作用。本文将探讨一些简单的策略来显著改善数据科学简历的呈现方式和 ...
2022-02-28我只想说，你是选择数据科学还是数据工程，最终应该取决于你的兴趣和你的激情所在。然而，如果你坐在篱笆上，不确定该选择哪一个，因为他们是同样感兴趣的，那么继续阅读！ 数据科学一时成为热门话题，但 ...
2022-02-28自2012年《哈佛商业评论》将数据科学家评为“21世纪最性感的工作”以来，似乎每个人和他们的母亲都在争先恐后地发展他们的数据科学技能。 而且是有充分理由的！根据2021年Robert Half Technology薪资指南， ...
2022-02-28介绍 在软件开发、信息安全和数据分析的长期职业生涯中，我观察到，除非得到非常好的管理，否则大型、复杂和压倒性的项目可能无法满足风险承担者的需求。相比之下，我参与的大多数成功的数据分析项目在范 ...
2022-02-28注意:这是本文的第二部分。你可以在这里阅读第一部分。 分析测试结果 新颖性和首位效应 当产品发生变化时，人们对它的反应会有所不同。有些人习惯于产品的工作方式，不愿意改变。这被称为首要效应 ...
2022-02-28全栈数据科学已成为计算机科学领域最热门的行业之一。从传统数学发展到数据工程等概念，这个行业需要广泛的知识和专业知识。它的在线资源、书籍和教程的需求呈指数级增长。对初学者来说，至少可以说，这是压 ...
2022-02-28这篇文章的目的不是比较角色，好像一个人应该得到更多的钱或不应该得到更多的钱，而是一个指导，允许这两个领域的专业人士根据他们目前的工资进行评估。然而，这是陈词滥调，当要求更高的工资时，记住这两件事 ...
2022-02-28comments 即将到来的假期提供了一个理想的机会，让你作为一个数据专业人士留下深刻的印象。这是一年中最忙的时候，鉴于该领域最近的增长，公司领导人可能会在2022年提拔一些工人。如果你现在给人留下深刻印象 ...
2022-02-28许多“如何将科学数据化”的课程和文章，包括我自己的课程和文章，都倾向于强调统计学、数学和编程等基本技能。然而，最近，我通过自己的经历注意到，这些基本技能很难转化为实际技能，从而使你能够就业。 ...
2022-02-28是的！这将发生。然而，你可以通过成为一名公民开发者，在这个颠覆性的时代中实现转折和繁荣 这是一个大规模颠覆性数字转型的时代。数据的供应每年都在成倍增加--由我们周围的数字化驱动，来自人与人之间的互 ...
2022-02-28有哪些数据科学项目组合的想法可以让你得到这份工作？ 当雇主雇佣一个数据科学家时，他们通常会寻找一个有能力为他们的业务创造收入和机会的人。编程、机器学习、统计学等知识不足以获得一份数据科学工 ...
2022-02-28很少有人喜欢公开演讲。然而，它几乎在任何工作中都是必不可少的技能。数据科学对此也不例外。作为一名数据科学家，你必须向利益相关者展示你的想法和发现，这就是为什么你在面试数据科学家职位时经常要做陈述。 ...
2022-02-21大约18个月前，由于新冠肺炎疫情，我失去了工作。我在大学里做兼职家教。我从家教中得到的钱被用来支付食物、汽油和汽车等费用。 在政府对全国实施封锁限制后，我无法继续教学。我也上不了大学，只能在家学习。 ...
2022-02-21作者Zulie Rane，自由撰稿人和编码爱好者 20世纪60年代以来，大数据在全球范围内生根发芽、不断拓展。根据toOracle的说法，大数据是“包含更多种类、以越来越大的数量和更快的速度到达的数据。”随着大数据的 ...
2022-02-21作者Zulie Rane，自由撰稿人和编码爱好者。 数据分析是一个非常酷的、有前途的行业。它一直在上升很长一段时间，这解释了为什么这么多人想知道如何进入数据分析。自从互联网和智能手机的广泛使用，疯狂的数 ...
2022-02-21我最近写了一篇题为数据科学家、数据工程师和其他数据职业的文章，解释说，在这篇文章中，我尽了最大努力简明扼要地定义和区分了五种流行的数据相关职业。在那篇文章中，每一个职业都得到了非常高水平的单句 ...
2022-02-21作者Leon Wei，Instamentor.com创始人，前高级经理。苹果的机器学习。 在2021年初离开苹果的最后一份工作之前，我已经做了六份企业工作，全职专注于InstamentorandSQLPad：我在Covid期间开始的两个副业项目 ...
2022-02-21由高级经理（数据科学）Sharan Kumar Ravindran撰写 一个人不需要有天生的天赋就能成为一名成功的数据科学家。然而，要在数据科学中取得成功，需要一些技能。所有这些关键技能都可以通过适当的培训和练习获得。 ...
2022-02-21作者布兰登·科斯利，FastDataScience.ai 数据科学家需求不足，没有两种方法。工作岗位嗯，有很多空缺，这个行业似乎只是在这个后疫情时代的数字世界里才有所增长。因此，数据科学专业的学生也是世界劳动力 ...
2022-02-21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 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程：协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中，“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代，数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA（Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证：数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据，当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28
