友情提示：数据扩充可能改善你的现有模型，在某些情况下，甚至有助于缓解冷启动问题。大部分数据科学家可能已经利用开源数据或者通过第三方数据提供商，来扩充他们的现有数据集，但我发现，数据扩充有时会遭到忽视。人们觉得，获...

还有是在文本领域中的应用,是比较常见的非结构化数据,再有几岁多媒体的数据以及网页数据和移动社交网络数据等等。尤其Internt技术的广泛应用,大数据在网络平台的驱动下,发展更加迅速,更能发挥大数据技术的功能,大数据技术是在...

数据科学家经常犯的一个常见错误是假设预测模型是理想的，如果它们符合观测数据。当模型之间的关系发生变化时，所建立模型的预测效果会瞬间消失。为了避免这种情况，数据科学家的最佳解决方案是用新数据每小时评估数据模型，或者评...

每个新数据源都有其特殊的数据质量问题，这使得开发通用型数据清理平台极为困难。第四、数据科学：数据主导的认知（DataIntensiveDiscovery）近年来以数据为主导的分析（DataIntensiveAnalysis–DIA）成为数据科学的新热点...

就目前而言，大数据需要解决的关键问题就是数据、知识、服务、数据采集和管理，挖掘分析获取知识，知识规律进行应用转化为持续服务。只要我们解决好这三个问题，才算大数据应用落地，那么从学习角度讲，大数据学习特别要注重数据科...

为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。自动化风险管理管理客户数据预测分析实时分析欺诈...

第一种发现假数据科学家的方法是了解你应该寻找的技能。知道数据科学家、数据分析师和数据工程师之间的不同之处很重要，尤其是如果你打算雇佣这些不常见的人时。为了帮助对数据科学家由真到假（或者被误导的）排序，我们提出...

首先我们来说说数据科学，数据科学可以理解为一个跨多学科领域的，从数据中获取知识的科学方法，技术和系统集合，其目标是从数据中提取出有价值的信息，它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学，统计，模式识别，机器学习...

数据科学根据其侧重点不同其实又分为三大类，即：数据分析、数据挖掘和大数据。数据分析主要偏重业务，即利用一些数据分析和统计工具，如Excel、Spass、SAS、SQL等，进行数据分析和展现，以辅助公司的某项业务决策。数据挖掘比...

在数据比以往任何时候都要多的同时，我们也拥有了进行有用分析和获取新知识的计算能力。数据科学能帮助企业了解其所处环境，分析存在的问题，并且展现以往隐藏的机会。数据科学家通过调查数据、使用数据分析来丰富机构的知识库，...