数据分析视频视频教程

在不算太遥远的过去，业界对数据科学家的评判主要依据于他们发现、理解、管理和综合信息的能力。随着数据环境的不断发展和计算能力的不断提高，编码技能变得越来越重要。随着时间的推移，又出现了更加细致入微的技能要求，包括人工智能方法的专业知识、判断数据真实性以及许多其他的能力。我们一起看看。 [/图片] 最近......

媲美Pandas的数据分析工具包Datatable是什么样?接下来我们一起看看，前言：Data.table 是 R 中一个非常通用和高性能的包，使用简单、方便而且速度快，在 R 语言社区非常受欢迎，每个月的下载量超过 40 万，有近 650 个 CRAN 和 Bioconductor 软件包使用它。......

对于刚刚接触数据分析的人来说，经常会有这样的困惑和疑问：数据分析究竟难不难?难的话难在哪?为什么有时候作分析不知道从何下手，只能眉毛胡子一把抓? 其实就连我这种已经在数据分析行业浸淫十几年的老油条，有时候做起分析来也会手忙脚乱，根本原因就在于没有抓住数据分析的本质，我们是为了用大量数据去分析、......

物联网解决方案中的大数据处理。随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集......

应用聚类算法比选择最佳算法要容易得多.每种类型都有其优缺点，如果您想要一个整洁的集群结构，就必须认真考虑。本文介绍了最广泛的聚类算法及其深入阐述。根据每种方法的特殊性，提供了对使用其应用的建议。 数据聚类是安排正确的整个数据模型的重要步骤。为了进行分析，应根据共同点整理信息。 主要的问题是，什......

数据科学家是21世纪的热门工作。工欲善其事必先利其器。数据分析工具何其多，究竟用哪样才合适?Lewis Chou在Medium上分析了3类6种工具的特点和适用场景，看完这篇文章，相信你就可以知道了。 [/图片] 说到数据分析工具，我们总是有疑问。那么多的数据分析工具，它们之间究竟有什么区别?哪......

大数据为什么不够聪明？比概率语言更强大的思考工具是什么？科幻电影中的强人工智能到底怎样实现？如何让智能机器像人一样思考？搞清楚因果关系才能拨云见日。 图灵奖得主、“贝叶斯网络之父”朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）的重磅力作 《为什么：关于因果关系的新......

在过去的几年里，从社交媒体到语音识别，从物联网到新零售，从机器人到自动驾驶……人工智能在各个行业掀起热潮，进入社会生活的方方面面。过去40年的信息时代中，我们总是需要首先对机器发出指令，而如今随着机器学习算法的进步，以及与之紧密相关的大数据和强算力的发展，人工智能已经可......

从大数据分析中获得的见解对于企业来说是非常有价值的。但是，每个新数据流都会创建一个新的潜在攻击向量，从而使传统的外围防御措施变得过时，并使组织容易受到攻击。在以往，数据安全主管和数据科学家不得不在分析和安全之间做出选择，但是现在别无选择，特别是在严格的隐私法规出台的情况下。那么，企业如何克服这一......

[ 导读 ]大多数情况下，数据分析的过程必须包括数据探索的过程。数据探索可以有两个层面的理解： 一是仅利用一些工具，对数据的特征进行查看； 二是根据数据特征，感知数据价值，以决定是否需要对别的字段进行探索，或者决定如何加工这些字段以发挥数据分析的价值。字段的选取既需要技术手段的支撑，也需要数......