11月30日
浅谈机器学习
机器学习源起 人类的智能活动主要是获得并运用知识，可以说知识是智能的基础，为了使计算机具有智能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。因此，早期的人工智能方法通常基于这样一个假设，即智能可以通过知识库和符号操作来实现。这种AI方法也叫符号式AI，其典型应用是专家系统，专家系统方法通过构建大量的判别规则来进行问题的推断，就像编程语言中的If...Else...处理...
标签：数据科学
11月05日
Kaggle 发布首份数据科学从业报告
Kaggle 是互联网上最著名的数据科学竞赛平台之一，今年 3 月 8 日，这家机构被谷歌收购，6 月 6 日又宣布用户数量超过了 100 万人。互联网创业方兴未艾，人工智能的浪潮又接踵而来，而贯穿其中的数据科学则在这更迭交替中显得愈发重要。 最近，这一社区首次进行了机器学习/数据科学现状调查。在超过 16,000 名从业者的详尽答卷中，我们可以一窥目前业内的发展趋势。有趣的是，Kaggl...
04月24日
大数据到底怎么学：数据科学概论与大数据学习误区
“数据科学家走在通往无所不知的路上，走到尽头才发现，自己一无所知。”-Will Cukierski，Head of Competitions & Data Scientist at Kaggle 最近不少网友向我咨询如何学习大数据技术？大数据怎么入门？怎么做大数据分析？数据科学需要学习那些技术？大数据的应用前景等等问题。由于大数据技术涉及内容太庞杂，大数据应用领域广泛，而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较...
09月27日
2016数据科学从业者薪酬报告
O’Reilly 近日发布了数据科学从业者薪酬报告（2016 Data Science Salary Survey），分析了来自45个国家的近千份调查报告后，针对数据科学从业者使用的工具、薪酬待遇等问题进行了详细分析解读，并从调查结果中得到一些有趣的结论。 比如，Python和Spark成为了对从业者薪酬贡献最高的两大工具；在所有的编程从业者中，每周编程时间越久的人薪水越高；SQL,Excel,R和Python成为了调查...