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为什么我们要用数据可视化?数据可视化的4个优势

数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据,信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析,使分析结果可视化。其实数据可视化的本质就是视觉对话。数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息。一方面,数据赋予可视化以价值;另一方面,数据可视化增加数据的灵性,两者相辅相成,帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。数据可视化的

2017-12-11 12:07:55

合格的数据分析师是怎么做分析的?

在依靠数据驱动的商业世界中,数据分析已经是 IT 互联网、咨询、广告等行业从业者必备的职业技能。而随着大数据时代的到来,如今90%的企业都想利用数据分析为其带来更便利的服务,数据分析师这类人才可谓供不应求。那么如何成为一名合格的数据分析师?首先先来了解一下数据分析师的发展阶段。数据分析师发展的四个阶段:1、数据专员此时的数据分析师就是给领导或者同事导出产品运

2017-12-07 17:21:43

数据显示:中国的程序员是世界上最牛的程序员

写在前面:一直觉得中国的程序员想法多,肯钻研肯学习,但却不知道原来中国的程序员是世界上最牛的程序员。说来可能不信,但根据 HackerRank 官网的一篇报道,数据显示中国的程序员就是世界上最牛的程序员。特将此文翻译成中文,分享给大家。如果问哪里的程序员最牛,很多人肯定会认为是美国。毕竟美国拥有很多杰出的程序员,如比尔·盖茨、 肯·汤普森、 C 语言之父丹尼斯·里奇、唐纳德·克努特。但是,

2017-12-06 14:19:01

大数据有的这些哪些硬伤,伤到你了么?

可能目前所有的技术都涉及到大数据,但这并不意味着大数据是绝对可靠的。在许多情况下,大数据曾造成过严重事故,但事故的确切原因并不总是很清楚。可能是检测到错误报告、技术故障、缺乏工具、数据不完整、数据不正确甚至是不必要的数据。毫无疑问,如果有上述提到的错误,那最终结果将会与期望值完全不同。更糟糕的是,结果有时可能没有被分析,导致一系列严重的后果。大数据的缺陷由于大数据和

2017-12-05 15:33:18

深度学习和普通机器学习之间有何区别?

作者:黄小凡本质上,深度学习提供了一套技术和算法,这些技术和算法可以帮助我们对深层神经网络结构进行参数化——人工神经网络中有很多隐含层数和参数。深度学习背后的一个关键思想是从给定的数据集中提取高层次的特征。因此,深度学习的目标是克服单调乏味的特征工程任务的挑战,并帮助将传统的神经网络进行参数化。现在,为了引入深度学习,让我们来看看一个更具体的例子,这个例子涉及多层感知器(MLP)。

2017-12-04 12:32:35

中国大数据行业人才生态现状

日前,猎聘网发布了《大数据行业人才生态现状报告》,数据显示,2016年中国大数据市场规模为168亿元,预计到2017年底市场规模将超230亿元。大数据工程师、数据分析师岗位需求增长迅速,行业分布集中。其中大数据工程师薪资水平大幅领先,3年以下工作经验者年薪在29.22万元,10年以上相关经验年薪平均50.31万元,远高于工程师整体工资水平。与此同时,国内的高校数据人才培养起步较晚,无法满足市场需求

2017-12-04 10:39:29

零基础如何可以成为数据分析师?

大数据在国内已经火热了一段时间,无论是政府还是企业都已开始重视大数据,纷纷设立大数剧部门,数据之于企业的重要性不言而喻。据某招聘网站调查,一名有经验的数据分析师的年薪不低于20万。而数据工程师、数据科学家等则收入更高。那么如何零基础如何在最短的时间内高效率的成为数据分析师?怎样成为数据分析师呢?很多初学者都有着各种各样的问题。今天,和大家一起探讨几个问题。在长篇大论之前,我先给读者来一粒定

2017-11-30 17:19:26

我国大数据战略实施面临的五大挑战

一、我国实施国家大数据战略的新成效近几年,在国家政策支持下,我国大数据战略取得多方面成效:一是产业集聚效应初步显现。国家八个大数据综合实验区建设促进了具有地方特色产业集聚。京津冀和珠三角跨区综合试验区,注重数据要素流通;上海、重庆、河南和沈阳试验区,注重数据资源统筹和产业集聚;内蒙的基础设施统筹发展,充分发挥能源、气候等条件,加快实现大数据跨越发展。二是新业态新模式不断涌现

2017-11-28 13:51:14

盘点 2017 全球八大数据泄露案件,刷新你的认知

作者:胡晨川“数据驱动决策”,为了不让这句话成为空话,请先装备以下13种思想武器,相信将来你一定能用上!  第一、信度与效度思维  这部分也许是全文最难理解的部分,但我觉得也最为重要。没有这个思维,决策者很有可能在数据中迷失。  信度与效度的概念最早来源于调查分析,但现在我觉得可以引申到数据分析工作的各方面。  “所谓信度,是指一个数据或指标自身的可靠程

2017-11-27 16:44:06

开启数据科学职业生涯的8个基本技巧

Nick Bostrom(译者注:Nick Bostrom是牛津大学哲学系的教授,是人类未来研究院的创始人和主任。他的新书《 Superintelligence》(超级智能) 在出版后,包括伊隆·马斯克、史蒂芬·霍金以及比尔·盖茨等杰出的科技人士纷纷对其表示了支持,另外Google也成立伦理委员会来监督AI技术的发展)曾经说过:机器学习是人类最后的发明。我是一名刚刚进入数据科学这个“未来科技”行业

2017-11-24 09:52:36

《中国大数据人才培养体系(第一版)》发布了!

由中国商业联合会数据分析专业委员会(以下简称“数据委”)联合全国专家共同起草的《中国大数据人才培养体系(第一版)》(以下简称“标准”),于11月18日第五届中国数据分析行业峰会现场正式发布了。与会的数据公司、企业、人才中介机构、高校以及个人都对该标准产生了浓厚的兴趣,希望可以一睹为快。《中国大数据人才培养体系(第一版)》目录如果您对标准有什么提意,欢迎您向“上海CPDA老师”反馈,

2017-11-23 10:06:51

数据科学家需要掌握的10个基本统计技术

作者:谢涛无论您在数据的科学性问题上持哪种看法,都无法忽视数据的持续重要性,也不能轻视分析、组织和情境化数据的能力。 根据大量的就业数据和员工反馈信息统计,在“25个最佳美国就业机会”排行榜中,数据科学家排名第一。毫无疑问,数据科学家所做的具体工作内容将会进一步拓展。随着机器学习等技术变得越来越普遍,深度学习等新兴领域对研究人员和工程师的需求得到了巨大的推动,数据科学家们在创新和技术进步的浪潮

2017-11-22 10:09:30

首个《中国大数据人才培养体系标准》正式发布!

2017年11月18日,由中国商业联合会数据分析专业委员会(以下简称“数据委”)联合全国87位专家共同起草的《中国大数据人才培养体系标准》(以下简称“标准”)在第五届中国数据分析行业峰会现场正式发布。数据委于2017年7月12日正式启动标准的制定工作,在对23个省份5000名人员的调查基础上,结合国内外大数据人才的发展现状,联合来自大数据企业(产品提供方、应用方)、高校、培训机构、

2017-11-21 09:24:35

企业招聘大数据人才 看重的是哪些方面?

大数据时代,企业对大数据的人才需求是巨大的,怎样才能从中选择适合的大数据人才,这才是企业管理者最关心的。那么企业招聘大数据人才考核的是哪些方面呢?

2017-11-15 09:51:38

什么是数据分析/数据科学?

无论是学术研究还是业界实践,解决问题都是生产力的关键。而解决问题,首先要定义问题。当经验不可靠,实验做不了(或者成本太高)的时候,我们只能依赖历史信息帮助我们做关于未来的决策,特别是在与人有关的社科和商科领域。

2017-11-14 12:08:26

对于机器学习,到底该选择哪种编程语言

开发者到底应该学习哪种编程语言才能获得机器学习或数据科学这类工作呢?

2017-11-14 10:20:01

10个最佳的大数据处理编程语言

在巨大的数据集中进行筛选的最好工具是什么?通过和数据骇客的交流,我们知道了他们用于硬核数据分析最喜欢的语言和工具包。  R语言  在这些语言名单中,如果R语言排第二,那就没其他能排第一。自1997年以来,作为昂贵的统计软件,如Matlab和SAS的免费替代品,它渐渐风靡全球。  在过去的几年时间中,R语言已经成为了数据科学的宠儿——数据科学现在不仅仅在书呆子一样的统计学家中

2017-11-13 17:04:55

大数据与小数据:对最新新闻的分析

2014年,我国推出了一个社会信用评分的计划。它可以根据公民的行为,社会行为和在线决策来对公民的信用进行评定。在“社会信用体系建设规划纲要”的文件中,鼓励人们的守信行为,做有益于社会的事情。在这样的新闻中,人们可以看到大数据的潜力和未来。无论是从事流处理业务还是数字内容业务的人,都应该了解大数据背后的动态,以适应环境和潮流。  大数据时代  目前,各个领域的大数据爆炸式增长

2017-11-13 13:44:53

CPDA数据分析师:一个完整的数据分析流程

大数据在国内已经火热了一段时间,无论是政府还是企业都已开始重视大数据,纷纷设立大数剧部门,数据之于企业的重要性不言而喻。因此优秀的企业为了分析收集来的海量数据,会毫不犹豫地雇佣专业级的数据分析师来帮助公司进行决策,创造价值。据某招聘网站调查,一名有经验的数据分析师的年薪不低于20万。而数据工程师、数据科学家等则收入更高。作为数据分析师,无论最初的职业定位方向是技术还是业务,最终发到一定阶段

2017-11-09 16:30:32

大数据解读中国高铁

导读:  从现在到2020年,是全面建成小康社会决胜期。中国高铁在过去五年取得了巨大成就,运营里程快速增长,高铁布局更加均衡。到2020年,我国高铁规模将达到3万公里,覆盖80%以上的大城市;与公路、民航、水运、城市轨道交通有效衔接,以高铁为大动脉的综合交通运输体系将展现出“交通强国”的英姿。  今年9月21日,对“复兴号”动车组在京沪高铁率先实现350公里时速运营,中国重新成为世界铁路运

2017-11-09 13:22:05

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