数据科学家在他们的指尖有一个可能性的世界。其中许多都位于商业智能和数据分析领域。在商业环境中，发现增长机会和低效率以及击败竞争对手是最重要的，像这样的纪律可能是最有价值的。 数据专家可以通过 ...
2022-02-21你真的无法避免，是吗？你看哪里就提到哪里。你的LinkedIn订阅、就业市场、新闻订阅、试图吸引你注意力的教育项目（还有你的入学费）。但数据科学到底是什么？它通常被描述得很模糊，留下了许多不尽如人意的地 ...
2022-02-21“数据科学家是用来分析和解释复杂数字数据的人，如网站的使用统计数据，尤其是为了帮助企业决策。” -牛津词典 “数据分析师是处理数据以提供洞察力的专业人员，他们获取原始或非结构化数据， ...
2022-02-21作者Renato Boemer，Renato Boemer 所以，你研究数据科学已经有一段时间了，现在你期待着下一步：找到你的第一份工作，成为一名数据科学家。然而，如果这不是你的第一份工作，那么这可能是你第一次申请一 ...
2022-02-21作者Ilro Lee，新南威尔士州客户服务部高级分析部门经理 在数据科学行业，仅仅成为一名熟练的数据科学家是不够的--你需要卖掉你的项目和你自己。推销一个想法或你自己的第一步是开发一个坚实的电梯推销， ...
2022-02-21由图比的数据科学家迈克尔·伯克 交流是数据科学工作中最具挑战性的方面之一。这是我的笔记… 互联网怎么想 有一个基于研究的古老格言，即93%的交流是非语言的。你的交流55%是肢体语言，38%是语音，7% ...
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对于经常阅读我文章的人来说，你可能会认为我是这个星球上最矛盾的人。我不怪你。 我最近注意到，在与人的口头或书面交流中，我对与我交流的人做出了大量的假设。我没有明确地定义非常重要的方面，然后才 ...
2022-02-21有一个关于ML（机器学习）的炒作列车正在进行，许多初学者正成为这个炒作列车的受害者，因为他们是因为错误的原因进入的。你的教授会解释如何获得博士学位。如果你想变得更好，或者你的同行告诉你如何获得更好 ...
2022-02-21当你试图在其他数据专业人士中脱颖而出时，确保潜在的雇主了解你的能力是至关重要的。了解Amazon Web服务(AWS)的情况越来越有用。以下是在当今就业市场上推销AWS技能的五种方法。 1。提及参加比赛 就像 ...
2022-02-21我们最近有一个博客，在那里我谈论了18个学习数据科学的在线资源。显然，对于一个人来说，18个平台太多了，而且不是所有的平台都与你相关，这取决于你的经验水平和你在旅途中的位置。 因此，我想做的是根据 ...
2022-02-21目录表 介绍 机器学习工程师 自然语言处理工程师 数据工程师 数据科学家 摘要 参考文献 介绍 When looking at data scientist salaries and data scie ...
2022-02-21在科技行业之外，银行和保险可能是数据科学家的最大雇主。鉴于金融服务一直依赖于数据和模型--例如贷款批准或保险承保--这并不奇怪。但是，作为一名数据科学家，你如何决定它是否适合你呢？你将解决哪些现实世界的 ...
2022-02-21comments 市场上有很多工作需要你有数据科学背景。有时会让人困惑。这让你很难知道你是否胜任一份工作。有时，公司有重叠的工作描述，甚至他们自己对工作应该涵盖的任务的具体理解（和名称）也没有帮助。 我 ...
2022-02-21语境 当我第一次申请l时，我想同时成为一名自由职业者和一名“真正的ML工程师”。 在此之前，我在Nordeus担任机器学习工程师，Nordeus是一家顶级移动游戏公司，以其旗舰游戏TopEleven上有穆里尼奥的脸而 ...
2022-02-21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
