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主要面向数据分析、机器学习、深度学习、人工智能等前沿技术话题

近年来,Julia语言已然成为编程界的新宠。这门由MITCSAIL实验室开发的编程语言结合了C语言的速度、Ruby的灵活、Python的通用性,以及其他各种语言的优势于一身,并且具有开源、简单易掌握的特点,大有潜力成为取代Python的下一个语言。8日,Julia正式发布1.0版本。Julia团队表示:“Julia1.0版本是我们为如饥似渴的程序员构建一种全新语言数十年来工作成果的巅峰。”那么问题来了,Julia真有这么神?你做好学习一门新编程语言的准备了吗?为什么你应该学习Julia?从2012年到现在,Julia1.0在编程界已经打出了自己的一片“小天地”。截至发稿前,Julia在Github上已经获得了12293颗星星,TOIBE8月份编程语言排行榜上已迅速攀升至第50名。Julia之所以这么受欢迎,这与它解决了工程师们一个“坑爹”问题有关:工程师们为了在数据分析中获得速度和易用性,不得不首先用一种语言编码,然后用另一种语言重写,即很多人口中的“双语言问题”。与其他语言相比,Julia易于使用,大幅减少了需要写的代码行数;并且能够很容易地部署于云容器,有更多的工具包和库,并且结合了多种语言的优势。据JuliaComputing的宣传,在七项基础算法的测试中,Julia比Python快20倍,比R快100倍,比Matlab快93倍。目前Julia的应用范围已经非常广泛了,可以用于天文图像分析、自动驾驶汽车、机器人和3D打印机、精准医疗、增强现实、基因组学和风险管理等领域。两年前,诺贝尔经济学奖得主ThomasSargent和澳大利亚国立大学的经济学教授JohnStachurski,共同建议纽约联邦储备银行把其用于市场走势预测和政策分析的“动态随机一般均衡模型(DSGE)”转到Julia语言平台。在项目第一阶段后,他们发现,Julia把模型运行时间缩短至原先Matlab代码的十分之一到四分之三。除了语言本身的优点,Julia还拥有非常强大的生态系统,主要应用于数据可视化、通用计算、数据科学、机器学习、科学领域、并行计算六大领域。Julia在规模化机器学习领域为深度学习、机器学习和AI提供了强大的工具(Flux和Knet)。Julia的数学语法使其成为表达算法的理想方式,支持构建具有自动差异的可训练模型,支持GPU加速和处理数TB的数据。Julia丰富的机器学习生态系统还提供监督学习算法(如回归、决策树)、无监督学习算法(如聚类)、贝叶斯网络和马尔可夫链蒙特卡罗包等。Julia目前下载量已经达到了200万次,Julia社区开发了超过1900多个扩展包。这些扩展包包含各种各样的数学库、数学运算工具和用于通用计算的库。除此之外,Julia语言还可以轻松使用Python、R、C/C++和Java中的库,这极大地扩展了Julia语言的使用范围。所以说,Julia火起来不是没有原因的,而最新发布的1.0版本又添加了很多新功能。按例,先贴上新版本相关链接:Julia1.0试用版链接:https://julialang.org/downloads/GitHub地址:https://github.com/JuliaLang/julia目前支持Julia的平台:Julia到底是怎样一门语言?Julia首次公开面世时便体现出该社区对语言的一些强烈要求:我们想要一种拥有自由许可的开源语言。我们想要它拥有C的速度与Ruby的灵活。它要容易理解,像Lisp一样真正地支持宏,但也要有像Matlab一样的明显、熟悉的数学符号。它还要像Python一样可用于通用编程,像R一样易于统计,像Perl一样可自然地用于字符串处理,像Matlab一样擅长线性代数,像shell一样擅长将程序粘合在一起。总之,它既要简单易学,但也要让最严肃的黑客开心。我们既希望它是交互式,也希望它是可编译的。现在,一个充满活力和蓬勃发展的社区围绕着这种语言成长起来,来自世界各地的人们在追求这一目标的过程中不断地精炼并重塑着Julia。超过700人为Julia做出了贡献,还有很多人制作了数以千计的令人惊叹的开源Julia软件包。总而言之,我们建立的语言:快速:Julia就是为高性能而设计的。Julia程序通过LLVM编译为多个平台的高效本机代码。通用:它使用多个调度作为范例,使得它很容易表达众多面向对象和函数编程的模式。它的标准库提供异步I/O、进程控制、日志记录、概要分析、软件包管理器等。动态:Julia是动态类型的,就像一种脚本语言,并且很好地支持交互式使用。技术:它擅长于数值计算,其语法非常适合数学,支持的数字数据类型众多,并具有开箱即用并行性。Julia的多次调度非常适合定义数字和数组类型的数据类型。(可选)键入:Julia具有丰富的描述性数据类型语言,类型声明可用于阐明和巩固程序。可组合:Julia的软件包可以很好地协同工作。单位数量矩阵,货币和颜色数据表都可以进行,并且性能良好。如果你要从Julia0.6或更早版本升级代码,我们建议首先使用过渡版0.7,其中包括弃用警告帮助指导完成升级。如果你的代码没有警告,则可以更改为1.0而无需任何功能更改。已注册的软件包正在使用该过渡版本发布1.0兼容的更新。1.0更新了哪些功能?当然,Julia1.0中最重要的一个新功能是对语言API稳定性的承诺:你为Julia1.0编写的代码可以继续在Julia1.1、1.2等版本中运行。该语言是“已完善”的,核心语言开发人员和社区都可以放心使用基于此版本的软件包、工具和新功能。但Julia1.0更新的不仅是稳定性,它还引入了一些强大、创新的语言功能。自0.6版以来,新发布的一些功能包括:全新的内置软件包管理器性能得以大幅改进,使安装包及其dependencies项变得前所未有的简单。它还支持每个项目的包环境,并记录工作应用程序的确切状态,以便与他人和你自己进行共享。最后,新的设计还引入了对私有包和包存储库的无缝支持。你可以使用与开源软件包生态系统相同的工具来安装和管理私有软件包。JuliaCon上展示了新功能设计的详细情况:https://www.youtube.com/watch?v=GBi__3nF-rMJulia有了一个新的规范表示缺失值(https://julialang.org/blog/2018/06/missing)。能够表示和处理缺失的数据是统计和数据科学的基础。与Julian的一贯风格相符,这个新的解决方案具有通用性、可组合性和高性能。任何泛型集合类型都可以通过让元素包含missing的预定义值来有效地支持缺失值。在以前的Julia版本中,这种“联合类型”集合的性能会太慢,但编译器的改进现在使得Julia可以跟上其他系统中自定义C或C++缺失数据表示的速度,同时也更加通用和灵活。内置的String类型现在可以安全地保存任意数据。你的程序数小时甚至数天的工作不再会因为一些无效Unicode杂乱字节而失败。保留所有字符串数据,同时标记哪些字符有效或无效,可以使你的应用程序安全方便地处理不可避免具有缺陷的真实数据。语法简单的广播(Broadcasting)已经成为核心语言功能,现在它比以往任何时候功能都更强大。在Julia1.0中,将广播扩展到自定义类型并在GPU和其他矢量化硬件上实现高效优化计算变得更简单,为将来提高性能提升铺平了道路。命名元组是一种新的语言特性,它使得通过名称表示和访问数据变得高效快捷。例如,你可以将一行数据表示为row=(name=“Julia”,version=v“1.0.0”,releases=8),并将版本列作为row.version访问,其性能与不甚快捷的row[2]相同。点运算符现在可以重载,让类型使用obj.property语法来获取和设置结构字段之外的含义。这对于使用Python和Java等基于类的语言更顺畅地进行互操作是个福音。属性访问器重载还允许获取一列数据以匹配命名元组语法的语法:你可以编写table.version来访问表的version列,就像row.version访问单行的version字段一样。Julia的优化器在很多方面变得比我们在这里提到的更聪明,但有一些亮点值得一提。优化器现在可以通过函数调用传播常量,可以更好地做到死码消除和静态评估。另外,编译器在避免在长生命周期对象周围分配短期包装器方面也要好得多,这使得程序员可以使用便利的高级抽象而无需降低性能成本。现在使用声明相同的语法调用参数类型构造函数。这消除了语言语法的模糊和令人困惑的地方。迭代协议已经完全重新设计,以便更容易实现多种迭代。现在是一对一定义一个或两个参数方法,而不是定义三个不同泛型函数的方法——start,next,和done。这通常使得使用具有开始状态的默认值的单个定义可以更方便地定义迭代。更重要的是,一旦发现无法生成值就可以部署迭代器。这些迭代器在I/O、网络和生产者/消费者模式中无处不在;Julia现在可以用简单直接的方式表达这些迭代器。范围规则简化。无论名称的全局绑定是否已存在,引入本地范围的构造现在都是一致的。这消除了先前存在的“软/硬范围”区别,并且意味着现在Julia可以始终静态地确定变量是本地的还是全局的。语言本身非常精简,许多组件被拆分为“标准库”软件包,这些软件包随Julia一起提供但不属于“基础”语言。如果你需要它们,它可以给你方便(不需要安装),但不会被强加给你。在未来,这也将允许标准库独立于Julia本身进行版本控制和升级,从而允许它们以更快的速度发展和改进。我们对Julia的所有API进行了彻底的审查,以提高一致性和可用性。许多模糊的遗留名称和低效的编程模式已被重命名或重构,以更优雅地匹配Julia的功能。这促使使用集合更加一致和连贯,以确保参数排序遵循整个语言的一致标准,并在适当的时候将(现在更快)关键字参数合并到API中。围绕Julia1.0新功能的新外部包正在构建中。例如:正在改进数据处理和操纵生态系统,以利用新的缺失支持Cassette.jl(https://github.com/jrevels/Cassette.jl)提供了一种强大的机制,可以将代码转换传递注入Julia的编译器,从而实现事后分析和现有代码的扩展。除了用于分析和调试等程序员的工具之外,甚至可以实现机器学习任务的自动区分。异构体系结构支持得到了极大的改进,并且与Julia编译器的内部结构进一步分离。英特尔KNL只能用Julia工作。NvidiaGPU使用CUDANative.jl(https://github.com/JuliaGPU/CUDAnative.jl)软件包进行编程,GoogleTPU的端口正在开发中。另外,Julia1.0还有无数其他大大小小的改进。有关更改的完整列表,请参阅文件:https://docs.julialang.org/en/release-0.7/NEWS/。在2012年的文章《为什么我们创造Julia》这篇博客文章中(https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia),我们写道:它不完整,但现在是1.0发布的时候——我们创建的语言叫做Julia。现在,我们提前叩响了1.0版本发布的扳机,但它发布的时刻已然到来。真诚地为这些年来为这门现代化编程语言做出贡献的人们感到骄傲。原文链接:https://julialang.org/blog/2018/08/one-point-zero(本文经授权转载自AI前线,ID:ai-front,点击阅读原文查看原文。)

作者:CDA管理员

在最新的Kaggle用户排行榜上,排名第一位的ID是Bestfitting,他本人叫ShubinDai。ShubinDai在两年前加入Kaggle,目前生活在中国湖南省长沙。他是一名数据科学家、工程师,目前领导一家为银行提供软件解决方案的公司。在工作之余,除了Kaggle,Dai还是一名狂热的山地车手,喜欢户外运动。最近ShubinDai接受了Kaggle团队的专访,分享了他在参加Kaggle竞赛时的心得与体会。Q1:可以介绍以下自己和相关背景吗?我的专业是计算机科学,在软件开发方面有超过10年的经验。目前我负责领导一个团队,专门为银行提供数据处理和分析的方案。自大学以来,我对利用数学知识构建程序,从而来解决问题十分感兴趣。我一直在阅读计算机科学方面的书籍和论文,并且很高兴见证了过去十年中机器学习和深度学习方面的进展。Q2:你是如何开始参加Kaggle比赛的?正如之前所说的,我一直在阅读大量机器学习和深度学习方面的书籍和论文,但发现很难将我学到的算法应用于小型数据集。我发现Kaggle是一个很棒的平台,当中有各种有趣的数据集、算法和精彩的探讨。我迫不及待想进行尝试,我第一个参加的比赛是“预测红帽商业价值”(PredictingRedHatBusinessValue)。Q3:在参加新的比赛时,你首先会做什么?在比赛开始的第一个星期,我会创建一个解决方案文档,在比赛进行中,我会不断对文档进行更新。为此,首先我需要了解比赛和手上的数据,然后研究类似的Kaggle比赛和相关论文。Q4:在比赛时,你会做哪些步骤呢?1.仔细阅读比赛的概述和数据的描述;2.查找类似的Kaggle比赛。作为刚加入Kaggle社区不久的新手,我对所有的Kaggle比赛进行了搜索和分析;3.研究类似比赛的解决方案;4.阅读相关论文,确保我跟进该领域的最新进展;5.分析数据,并构建可靠的交叉验证;6.进行数据预处理、特征工程、模型训练;7.进行结果分析,包括预测分布、错误分析、困难样本等;8.根据分析,精心设计模型或设计新模型;9.基于数据分析和结果分析,通过设计模型增加多样性,或解决困难样本;10.模型集成;11.必要时返回前面某个步骤。Q5:你最喜欢的机器学习算法是什么?我会逐个选择算法,但在进行集成时我更喜欢用简单的算法,如岭回归(ridgeregression)。在深度学习的比赛中,在开始我总是喜欢使用resnet-50或设计类似的结构。Q6:你最喜欢的机器学习库是什么?在计算机视觉比赛中,我非常喜欢用pytorch。在自然语言处理或时间序列比赛中,我喜欢用TensorFlow或keras。在进行分析时,我会使用seaborn,以及scipy库。很多情况下scikit-learn和XGB都是不错的选择。Q7:你会如何进行超参数调整呢?我根据对数据和算法的理论理解来调整参数,如果我无法解释结果变好或变坏的原因,我不会轻易使用。在深度学习比赛中,我经常会搜索相关论文,查找在类似情况下其他人会怎么做。而且,我会比较参数更改前后的结果,例如预测分布、受影响的样本等。Q8:你是如何确定交叉验证方法和最终的提交模型?有了好的交叉验证方法就成功了一半。在找到好的方法来评估模型前,我不会进入下一步。为了构建可靠的交叉验证方法,你必须很好地理解数据和所面临的挑战。我还会检查,并确保验证集与训练集和测试集有类似的分布,我会确保我的模型本地交叉验证和公共排行榜上都有不错的改进。在时间序列比赛中,我会留出数据作为验证集。通常,我会以一种保守方式来选择最终的提交模型。我会选择对可靠模型进行加权平均后的集成模型,并确定出其中相对冒险的模型。在我看来,更多的参数意味着更多的风险。但我不会选择我无法解释的模型,即使它的公共排行榜得分很高。Q9:简而言之,怎样才能赢得比赛?需要良好的交叉验证方法。以及从其他比赛中学习,阅读相关论文,还需要自律和心里承受力。Q10:你最喜欢哪类Kaggle比赛?为什么?我最喜欢自然保护和医疗相关的比赛。我觉得我有必要为改善我们的生活和保护地球做些什么。Q11:机器学习中,你对哪个子领域最感兴趣?我对深度学习的各种进步都很感兴趣。我想利用深度学习解决除计算机视觉和自然语言处理之外的问题,因此在我参加的比赛和日常工作中,我会使用到深度学习。Q12:对你而言,在解决数据科学问题时,专业知识有多重要?老实说,我不认为专业知识会有太多的作用,原因如下:1.Kaggle提供的比赛数据对每个人都很公平;2.仅使用成熟的方法赢得比赛是很难的,尤其是对于深度学习的比赛。因此我们需要更多创造性的解决方案;3.数据本身更重要,尽管我们可能需要阅读一些相关的材料。但是也有一些例外。例如,在PlanetAmazon比赛中,我从我在热带雨林的经历中获得了一些想法,但这些经验并不能称为专业知识。Q13:你认为你最有竞争力的比赛技巧是什么?我认为是在比赛开始时准备解决方案文档。我会列一份清单,包括面临的挑战、应该阅读的解决方案和论文、可能的风险、可能的交叉验证方法、可能的数据增强方法以及加强模型多样性的方式。而且,我会不断更新文档。幸运的是,这些文档在我之后的比赛中都很很大的帮助。Q14:在工作中,你是如何运用数据科学的?Kaggle比赛有所帮助吗?我的团队尝试通过机器学习解决各种银行业务问题,比如预测银行网点的访客;预测ATM应准备的现金;产品推荐;操作风险控制等。Kaggle比赛也改变了我的工作方式,当我为解决问题寻找解决方案时,我会寻找类似的Kaggle比赛,因为那些都是宝贵的资源。同时我还建议我的同事们研究类似的解决方案,从中获得启发。Q15:你如何权衡模型复杂性和训练/测试运行时间?以下是我的看法:1.只有当这方面出现问题时,培训/测试运行时间才值得关注。当正确率很重要时,不用太担心模型的复杂性。如果获得训练数据需要好几个月的时间,那么我们需要充分的利用。2.现在,只对弱模型进行集成很难赢得比赛。如果你想成为第一名,你需要多个很好的单一模型。如果我想在比赛中确保第一名,我会设计几个不同的模型,并且在排行榜上能达到前10名,有时甚至是前3名。3.按照我的经验,我会在比赛中设计模型来探索这个问题的上限,然后选择一个简单的模型使其在实际情况下可行。我总会尽量向组织者提交一个简单模型,并且与他们进行讨论。我发现一些组织者甚至会使用我们的方案来解决他们面临的其他问题。4.当训练/测试运行时间很重要时,Kaggle有很多机制来确保性能:kernel比赛、团队规模限制、增加更多在计分时未计算的数据等。我相信Kaggle也会根据比赛目标改进规则。Q16:你是如何在Kaggle比赛不断进步的?有趣的比赛和Kaggle中强大的竞争对手让我不断进步。Kaggle中有许多优秀的竞争者,因此想赢得比赛并非易事,这不断挑战我的极限。去年,我尽可能多地完成比赛,并且猜测其他竞争者会做什么。为此,我必须阅读大量材料,并构建多功能模型。在比赛之后,我研究了其他竞争对手的解决方案。Q17:你有关注哪些最近或正在进行的机器学习比赛吗?今年我希望能参加Kaggle的深度强化学习比赛。Q18:你仅用15个月就上升到排行榜的第一名,你是怎么做到的?首先,取得第一只是代表我在Kaggle所学到的知识,而且我也幸运。在我的前几次比赛中,我试图将近年来学到的理论转化为技巧,并从其他人那里学到很多。在对Kaggle比赛有一定的了解之后,我开始思考如何用系统化的方式进行比赛,因为我在软件工程方面有多年经验。大约半年后,我获得了首个奖项,并获得了一些自信。我感觉我可能会在一年内成为达到大师级别。在PlanetAmazon比赛中,我试图获得金牌,当发现自己名列第一位时,我非常惊讶。然后我觉得应该继续使用之前提到的策略和方法,从而取得更多的成功。在赢得Cdiscount比赛后,我爬升到了用户排名榜的前列。我从Kaggle平台受益颇多,我从其他人那里学到了很多,Kaggle的用户排名系统也激励着我不断进步。我也感到很幸运,我没想到我能连续获得6次奖项,在许多比赛中取得了前10名或前1%的成绩。我可能很难再重复这个经历了。但是,取得好的排名并不是我的目标。我把每场比赛都视为学习的机会,因此我会选择我不太熟悉领域的比赛,这迫使我去年研读了成百上千篇论文。Q19:你提到过,你喜欢研究之前比赛中评分最高的解决方案。你有什么特别的见解吗?我尊重所有的赢家和出色解决方案的贡献者,我知道他们付出了非常多的努力。我总是以一种可敬的态度研究这些解决方案。

作者:CDA管理员

机器学习的医学数据这是一个机器学习医疗数据的策划清单。此列表仅供参考,请确保您尊重此处列出的任何数据的任何和所有使用限制。1.医学影像数据医学图书馆向13,000名患者注释提供了53,000张医学图像的MedPix®数据库。需要注册。信息:https://medpix.nlm.nih.gov/homeABIDE:自闭症脑成像数据交换:对自闭症内在大脑结构的大规模评估。539名患有ASD和573名典型对照的个体的功能MRI图像。这些1112数据集由结构和静息状态功能MRI数据以及广泛的表型信息组成。需要注册。论文:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23774715信息:http://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/abide/预处理版本:http://preprocessed-connectomes-project。组织/遵守/阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI)MRI数据库阿尔茨海默病患者和健康对照。还有临床,基因组和生物制造商的数据。需要注册。论文:http://www.neurology.org/content/74/3/201.short访问:http://adni.loni.usc.edu/data-samples/access-data/用于血管提取的数字视网膜图像(DRIVE)DRIVE数据库用于比较研究视网膜图像中血管的分割。它由40张照片组成,其中7张显示出轻度早期糖尿病视网膜病变迹象。论文:http://www.isi.uu.nl/Research/Publications/publicationview/id=855.html访问:http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE/download.phpAMRG心脏地图集AMRG心脏MRI地图集是奥克兰MRI研究组西门子Avanto扫描仪采集的正常患者心脏的完整标记的MRI图像集。该地图集旨在为大学和学校的学生,MR技术人员,临床医生提供...先天性心脏病(CHD)地图集先天性心脏病(CHD)地图集代表成年人和患有各种先天性心脏病的儿童的MRI数据集,生理临床数据和计算机模型。这些数据来自几个临床中心,包括Rady...通过磁共振成像评估确定除颤器降低风险,是一项前瞻性,多中心,随机临床试验,用于冠心病和轻中度左心室功能不全患者。主要目标......MESA多种族动脉粥样硬化研究是一项在美国的六个中心进行的大规模心血管人群研究(>6,500名参与者)。它的目的是调查亚临床到临床心血管疾病的表现之前......OASIS开放获取系列影像研究(OASIS)是一项旨在使科学界免费提供大脑核磁共振数据集的项目。两个数据集可用:横截面和纵向集。年轻,中老年,非痴呆和痴呆老年人的横断面MRI数据:该组由416名年龄在18岁至96岁的受试者组成的横截面数据库组成。对于每位受试者,单独获得3或4个单独的T1加权MRI扫描包括扫描会话。受试者都是右撇子,包括男性和女性。100名60岁以上的受试者已经临床诊断为轻度至中度阿尔茨海默病(AD)。此外,还包括一个可靠性数据集,其中包含20个未删除的主题,在其初次会议后90天内的后续访问中成像。非痴呆和痴呆老年人的纵向磁共振成像数据:该集合包括150名年龄在60至96岁的受试者的纵向集合。每位受试者在两次或多次访视中进行扫描,间隔至少一年,总共进行373次成像。对于每个受试者,包括在单次扫描期间获得的3或4次单独的T1加权MRI扫描。受试者都是右撇子,包括男性和女性。在整个研究中,72名受试者被描述为未被证实。包括的受试者中有64人在初次就诊时表现为痴呆症,并在随后的扫描中仍然如此,其中包括51名轻度至中度阿尔茨海默病患者。另外14名受试者在初次就诊时表现为未衰退,随后在随后的访视中表现为痴呆症。访问:http://www.oasis-brains.org/SCMR共识数据SCMR共识数据集是从不同的MR机(4个GE,5个西门子,6个Philips)获得的混合病理学(5个健康,6个心肌梗塞,2个心力衰竭和2个肥大)的15个心脏MRI研究)。主要目标......Sunnybrook心脏数据Sunnybrook心脏数据(SCD)也被称为2009年心脏MR左心室分割挑战数据,由45个病人和病理混合的电影-MRI图像组成:健康,肥大,伴有梗塞和心脏的心力衰竭。..访问:http://www.cardiacatlas.org/studies/肺图像数据库联盟(LIDC)初步的临床研究表明,螺旋CT扫描肺部可以提高高危人群的肺癌早期发现率。图像处理算法有可能有助于螺旋CT研究中的病变检测,并评估连续CT研究中病变大小的稳定性或变化。这种计算机辅助算法的使用可以显着提高螺旋CT肺部筛查的灵敏度和特异性,并且通过减少解释所需的医师时间来降低成本。肺成像数据库联盟(LIDC)倡议的目的是支持一个机构联盟制定螺旋CT肺部影像资源的共识指南,并建立螺旋CT肺部影像数据库。根据这项计划资助的研究人员为数据库的使用创建了一套指导方针和指标,并为开发数据库作为实验台和展示这些方法的指南和指标。该数据库通过互联网向研究人员和用户提供,作为研究,教学和培训资源具有广泛的用途。具体而言,LIDC倡议的目标是提供:用于图像处理或CAD算法的相对评估的参考数据库一个灵活的查询系统,将为研究人员提供评估各种技术参数的机会,并取消确定该数据库中的临床信息,这对研究应用很重要。该资源将刺激进一步的数据库开发,用于包括癌症筛查,诊断,图像引导干预和治疗在内的应用的图像处理和CAD评估。因此,NCI鼓励研究者发起的拨款申请,在他们的研究中利用数据库。NCI还鼓励研究者发起的赠款申请,这些申请提供了可以改进或补充LIDC使命的工具或方法。访问:http://imaging.cancer.gov/programsandresources/informationsystems/lidcTCIA集合跨各种癌症类型(例如癌,肺癌,骨髓瘤)和各种成像模式的癌症成像数据集。“癌症成像档案”(TCIA)中的图像数据被组织成特定目标的主题集合。受试者通常具有癌症类型和/或解剖部位(肺,脑等)。下表中的每个链接都包含有关集合的科学价值的信息,关于如何获取任何可用的支持非图像数据的信息以及查看或下载成像数据的链接。为了支持科学研究的可重复性,TCIA支持数字对象标识符(DOI),允许用户共享研究手稿中引用的TCIA数据的子集。访问:http://www.cancerimagingarchive.net/白俄罗斯结核病门户结核病(TB)是白俄罗斯公共卫生的一个主要问题。最近的情况与MDR/XDR结核病和HIV/TB需要长期治疗的出现和发展相关。许多和最严重的病例通常在全国各地传播到不同的结核病药房。通过使用包含患者放射影像,实验室工作和临床数据的共同数据库,领先白俄罗斯结核病专家关注这些患者的能力将大大提高。这也将显着改善对治疗方案的依从性,并且更好地记录治疗结果。纳入门诊患者入选临床病例的标准-入住肺结核和肺结核的RDSC耐多药结核病部门,诊断或怀疑患有耐多药结核病,访问:http://tuberculosis.by/DDSM:用于筛选乳腺摄影的数字数据库乳腺摄影数字化数据库(DDSM)是乳腺摄影图像分析研究社区使用的资源。该项目的主要支持来自美国陆军医学研究和装备司令部的乳腺癌研究计划。DDSM项目是由马萨诸塞州综合医院(D.Kopans,R.Moore),南佛罗里达大学(K.Bowyer)和桑迪亚国家实验室(P.Kegelmeyer)共同参与的合作项目。华盛顿大学医学院的其他病例由放射学和内科医学助理教授PeterE.Shile博士提供。其他合作机构包括威克森林大学医学院(医学工程和放射学系),圣心医院和ISMD,Incorporated。数据库的主要目的是促进计算机算法开发方面的良好研究,以帮助筛选。数据库的次要目的可能包括开发算法以帮助诊断和开发教学或培训辅助工具。该数据库包含约2,500项研究。每项研究包括每个乳房的两幅图像,以及一些相关的患者信息(研究时间,ACR乳房密度评分,异常微妙评级,异常ACR关键字描述)和图像信息(扫描仪,空间分辨率...)。包含可疑区域的图像具有关于可疑区域的位置和类型的像素级“地面真实”信息。访问:http://marathon.csee.usf.edu/Mammography/Database.html前列腺据报道,前列腺癌(CaP)在全球范围内是第二大最频繁诊断的男性癌症,占13.6%(Ferlay等(2010))。据统计,2008年,新诊断病例的数量估计为899,000,其中不少于258,100例死亡(Ferlay等(2010))。磁共振成像(MRI)提供成像技术,可以诊断和定位CaP。I2CVB提供多参数MRI数据集以帮助开发计算机辅助检测和诊断(CAD)系统。访问:http://i2cvb.github.io/访问:http://www.medinfo.cs.ucy.ac.cy/index.php/downloads/datasets多发性硬化症数据库中的MRI病灶分割紧急远程骨科X射线数字图书馆IMT分割针EMGMUAP时域特征DICOM图像样本集这些数据集专门用于研究和教学。您无权重新发布或出售它们,或将其用于商业目的。所有这些DICOM文件都使用JPEG2000传输语法进行压缩。访问:http://www.osirix-viewer.com/resources/dicom-image-library/SCR数据库:胸部X光片的分割胸部X光片中解剖结构的自动分割对于这些图像中的计算机辅助诊断非常重要。SCR数据库的建立是为了便于比较研究肺野,心脏和锁骨在标准的后胸前X线片上的分割。本着合作科学进步的精神,我们可以自由共享SCR数据库,并致力于在这些分割任务上维护各种算法结果的公共存储库。在这些页面上,可以在下载数据库和上载结果时找到说明,并且可以检查各种方法的基准结果。访问:http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/SCR/医学影像数据库和图书馆访问:http://www.omnimedicalsearch.com/image_databases.html一般类别e-Anatomy.org-交互式解剖学图谱-电子解剖学是解剖学在线学习网站。为了覆盖人体的整个断面解剖结构,选择了来自正常CT和MR检查的超过1500个切片。图像使用TerminologiaAnatomica标记。用户友好的界面允许通过结合交互式文本信息,3D模型和解剖图绘制的多切片图像系列进行摄影。医学图片和定义-欢迎访问互联网上最大的医学图片和定义数据库。有许多网站提供医疗信息,但很少提供医疗照片。就我们所知,我们是唯一一家提供医学图片数据库的关于每个术语的基本信息的图片。编者按:好的网站可免费访问,无需注册1200多种健康和医疗相关图像,并带有定义。核医学艺术-医学插图,医学艺术。包括3D动画。“NucleusMedicalArt,Inc.是美国和海外的出版,法律,医疗,娱乐,制药,医疗设备,学术界和其他市场的医疗插图,医疗动画和交互式多媒体的领先创造者和分销商。注意:伟大的网站。互联网上的医学图像数据库(UTHSCSALibrary)-指向具有主题特定医疗相关图像的网站的链接目录。手术视频-国家医学图书馆MedlinePlus收集100和100s不同外科手术的链接。您必须在电脑上安装RealPlayer媒体播放器才能观看这些免费的视频。带插图的ADAM医学百科全书。也许今天互联网上最好的插图医学着作之一,ADAM医学百科全书收录了4000多篇有关疾病,测试,症状,受伤和手术的文章。它还包含一个广泛的医学照片和插图库,用于备份这4,000篇文章。这些插图和文章免费向公众开放。哈丁医学博士-医学和疾病图片,是一个由爱荷华大学提供的相当一段时间的免费和已建立的资源。主页处于目录风格,用户将不得不深入查找他们正在查找的图像,其中许多图像不在现场。尽管如此,哈丁医学博士是一个很好的门户,可以查看数千种详细的医疗照片和插图。健康教育资产图书馆(HEAL)-网络健康基金会媒体库总部位于瑞士的(HON)是一个国际机构,旨在鼓励在线健康信息的道德提供。“HONmedia(图像库)是一个超过6,800个医学图像和视频的独特库,涉及1,700个主题和主题。这个无与伦比的数据库由HON手动创建,新图像链接不断从全球范围添加HON鼓励用户通过提交图片链接制作自己的图片链接。“图书馆包括解剖图像,疾病和条件以及程序的视觉影响。公共卫生图像库(PHIL)由疾病控制和预防中心(CDC)的工作组创建,PHIL为CDC的图片提供了一个有组织的通用电子网关。我们欢迎公共卫生专业人员,媒体,实验室科学家,教育工作者,学生和全球公众使用这些材料作为参考,教学,演示和公共卫生信息。内容被组织成人物,地点和科学等级分类,并以单幅图像,图像集和多媒体文件形式呈现。医学史图片-该系统提供了美国国家医学图书馆(NLM)医学史分部(HMD)的印刷品和图片集中近6万幅图片的访问权限。该系列包括各种媒体的肖像,机构图片,漫画,流派场景和平面艺术,展示了医学的社会和历史方面。Pozemedicale.org-以西班牙语,意大利语,葡萄牙语和意大利语收集医学图像。旧医学图片:从19世纪末和20世纪初,数百个迷人而有趣的旧,但高品质的照片和图像。学科专业图像库和集合亨利·格雷的人体解剖-格雷的人体解剖学Bartleby.com版以经典的1918年出版物中的1,247幅鲜艳的雕刻-许多颜色为特征。Crookston系列-由JohnH.Crookston博士拍摄的医学幻灯片集合,已经数字化,可供公众和医生使用。DAVE项目-涵盖广谱内窥镜成像的胃肠内窥镜视频剪辑的可搜索库。Dermnet-可收集超过8000种高品质皮肤科图像。交互式皮肤科Atlas-常见和罕见皮肤问题的图像参考资源。多维人类胚胎是由国家儿童健康与人类发育研究所(NICHD)资助的一项合作,旨在通过互联网制作并提供基于磁共振成像的人类胚胎的三维图像参考。GastroLab内窥镜档案于1996年发起,目标是保持内窥镜图库免费供所有感兴趣的医护人员使用。MedPix是放射学和医学图片数据库资源工具。主页界面很混乱,整个网站设计不友好,并且在20世纪90年代中期给它留下了印象。但是,如果你有时间(耐心),它可能被证明是一些重要的资源。OBGYN.net图像库-本网站致力于提供对女性健康感兴趣的图像。除了为您提供访问OBGYN.net图像外,我们还指出了互联网上其他女性健康相关的图像。由于材料的图形性质,有些人可能不喜欢看这些图像。它们仅用于教育目的。威盛集团公共数据库记录图像数据库对于定量图像分析工具的开发至关重要,特别是对于计算机辅助诊断(CAD)的任务。与I-ELCAP小组合作,我们建立了两个公共图像数据库,其中包含DICOM格式的肺部CT图像以及放射科医师的异常记录。请访问下面的链接了解更多详情:访问:http://www.via.cornell.edu/databases/CVonline:图像数据库访问:http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/Imagedbase.htmUSC-SIPI图像数据库USC-SIPI图像数据库是数字化图像的集合。它主要用于支持图像处理,图像分析和机器视觉方面的研究。USC-SIPI图像数据库的第一版于1977年发布,并且自那时以来增加了许多新图像。数据库根据图片的基本特征分为多个卷。每个卷中的图像具有各种尺寸,例如256x256像素,512x512像素或1024x1024像素。所有图像的黑白图像均为8位/像素,彩色图像为24位/像素。目前提供以下卷:TexturesBrodatztextures,texturemosaics,etc.AerialsHighaltitudeaerialimagesMiscellaneousLena,themandrill,andotherfavoritesSequencesMovinghead,fly-overs,movingvehicles访问:http://sipi.usc.edu/database/2.挑战/比赛数据放射学中的视觉概念提取挑战手动注释来自几种不同成像模式(例如CT和MR)的几种解剖结构(例如肾,肺,膀胱等)的放射学数据。他们还提供了一个云计算实例,任何人都可以使用它来根据基准开发和评估模型。访问:http://www.visceral.eu/生物医学图像分析中的重大挑战通过标准化评估标准,为了便于在新解决方案和现有解决方案之间进行更好的比较,收集生物医学成像挑战。您也可以创建自己的挑战。截至撰写本文时,有92个挑战提供可下载的数据集。访问:http://www.grand-challenge.org/梦想的挑战梦想的挑战提出了关于系统生物学和转化医学的基本问题。我们的挑战由来自各种组织的研究人员社区设计和运行,邀请参与者提出解决方案-促进协作并在此过程中建立社区。SageBionetworks提供专业技术和制度支持,以及通过Synapse平台应对挑战的基础设施。我们共同拥有一个愿景,允许个人和团体公开合作,使“人群中的智慧”对科学和人类健康产生最大的影响。数字乳腺摄影梦想挑战。ICGC-TCGADREAM体细胞突变称为RNA挑战(SMC-RNA)梦想的挑战这些是在增加时面临的积极挑战,还有更多过去的挑战和即将到来的挑战!访问:http://dreamchallenges.org/

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GitHub托管了大量的软件代码,成为了开源繁荣的注脚。它被称为全球最大同性交友网站……陪伴我们已经走过10年时间本文作者:光谱1999年上线的SourceForge,因为免费一度是世界上最受欢迎的开源软件代码托管网站。然而Google担心它一家独大,上线了自家的代码托管网站GoogleCode。2005年,Linux的缔造者LinusTorvalds对现有的代码托管工具效率不满意,便自己做了一个名叫Git的版本控制工具。Git颇具革命性,允许大量开发者同时为源代码贡献新代码,彼此间并不影响,最重要的在于它是开源的。三个来自旧金山的年轻人认为Git的潜力巨大,在2008年正式推出了GitHub,一个基于Git的代码托管网站。他们没想到,GitHub后来击败了元老SourceForge和背景强大的GoogleCode,成为了全世界最受欢迎的代码托管网站。Google的开源代码经理ChrisDiBona对GitHub给予高度评价:2008年4月10日,GitHub正式上线。今天,GitHub终于10岁了!去年5月底,GitHub完成了第1亿个pullrequest(PR合并请求)命令。截至今天,GitHub上已经拥有超过8000万个repo(代码仓库),活跃用户达到2700万人,超过150万家公司和机构进驻。由于程序员群体里缺少女性,拥有高纯度男性用户的GitHub,也被戏称为全球最大的同性交友网站……GitHubrepo按照语言划分的男女用户比例,最上面的绿色是确认的女用户(2014年数据)“10年前的今天,GitHub正式上线。最一开始,我们只有一个特别简单的目标:连接所有的开发者,让他们用Git更轻松地进行项目协作,”联合创始人ChrisWanstrath在博客里写道,“10年过去了,我们作为公司,作为平台都有了很大的变化,但GitHub存在的意义从未改变。”作为对十周年的纪念,GitHub团队并没有选择回顾公司历史,而是整理了在他们眼中过去10年间的几大里程碑事件。这很GitHub——这份光荣,其实不止属于平台自己,更属于那些为了让这个世界变得更好,通过Git、GitHub,用JS、Python和各种语言贡献代码的人们。以下,就是这些曾在计算机业界和GitHub的发展中创造历史的事件。20080403:Rails转移至GitHubRubyonRails(Rails),是一个用Ruby语言编写的开源web应用框架。它提高了开发复杂网页的效率,是计算机界最受欢迎的开源项目之一。2008年4月,Rails做出了表率,将版本控制从SVN换成了Git,并成为第一个进驻GitHub的大型开源项目。当时,GitHub还处在内测阶段,没有正式上线。GitHub本身就是用Rails写的,这件事为GitHub带来了不小的影响力。20090103:比特币诞生2009年诞生后,比特币于2010年正式开源,并托管在了GitHub上。比特币是世界上第一个去中心化的数字货币,它的诞生和开源更是引发了一场同时波及金融和科技,甚至更多行业的革命。至今,比特币项目接受了超过500名用户贡献的代码。比特币的底层技术“区块链”被广泛视为下一个革命性的计算机技术,比特币项目已经被fork(代码库复制)逾1.8万次,大量的区块链、数字货币项目在GitHub上开源,其中很多都来自比特币源代码。20090521:Node.js发布你可能听说过网络开发分前端后端之说,前端管网页呈现,后端管数据输出。然而这两者不是孤立的,前端开发也会涉及到确保后端数据能够正确呈现出来,所以大量采用JavaScript(JS)语言的前端人士需要学习后端PHP、Ruby之类的后端语言,很麻烦。Node.js的主要意义是让前端用JS即可完成前端需要的大量开发任务,开发适配多种操作系统的复杂服务器端应用。简单来说,它同时把前端和后端工程师从各自不熟悉的领域内解放了出来。2009年5月底,Node.js正式在GitHub上发布,收到了不少前端和后端人士的追捧,被认为是未来趋势。2014年,Node.js主要贡献者对这个项目的官方管理公司不满,于是自立门户,fork原版代码做了一个社区驱动而不是公司化运营的替代品,名叫io.js。这个项目一度比Node.js更受欢迎,但后来Node.js在开源治理上有了改善,两个项目再次合并。在整个过程中,GitHub的开放机制确保了社区拥有自主权力,不必服从于开源项目的所有者。在必要的时候,fork是一种力量,也是一种态度。20101126:RailsGirls第一次线下聚会2010年,一群用Rails做开发的女程序员在芬兰赫尔辛基举办了第一次线下聚会。三年后,他们专为女性和LGBTQ人士开设了一个夏令营RailsGirlsSummerofCode。这个开源培训项目帮助开源社区改善了性别多样性,为解决女性在科技行业内受到的结构性歧视做出了贡献。20110101:TravisCI持续集成的第一个PR持续集成(CI)从像GitHub这样的代码库里按照频率提取最新的代码,自动构建项目并进行测试。持续集成并不能消除bug,而是让它们非常容易发现和改正。比如下面这个buildpassing就是持续集成工具显示的,它的大概意思是当前版本测试通过,没有出现bug。而TravisCI是最受欢迎的,开源的持续集成工具。2011年元旦那天,它完成了第一个PR。TravisCI和GitHub的整合,让代码投入生产环境的整个过程变得更高效了20120101:JS成为GitHub第一大语言最一开始是一种网页脚本语言,JS和HTML、CSS并列网页开发三大语言。被JS坑过的程序员经常讽刺它是一种不完整的语言,有一个很古老的段子:写C的看不起写C++的,写C++的看不写Java的,写Java的看不起写JS的,写JS的看不起美工,周末大家都在加班,美工带着女朋友旅游去了。然而编程语言的鄙视链,总是和受欢迎程度相反。从2012年开始,JS超越了Ruby、Java和Python,成为了GitHub上最受欢迎的语言,直至今天仍霸占王座。2013:GitHub用户破百万开源社区的发展使GitHub获得了惊人的增速,在用户数和repo数上实现了两座里程碑:2013年,用户数突破了100万;同年12月,GitHub的repo总数超过了1000万,其中超过一半是当年创建的,仅11月就增加了100万个。别光看数字多,这一年里增加的repo质量也很不错:白宫的ProjectOpenData、Docker等等。亚马逊AWS、Facebook、Google、微软、Twitter、Netflix等知名公司也上传了自家的项目。20140609:Docker1.0发布被视为革命性技术的开源容器引擎Docker,2013年在GitHub上创建了repo,一年时间里下载量超过275万份。2014年,Docker1.0终于正式发布了。像Docker和Kubernetes(K8S)这样的开源项目开启了一场容器化运动。开发、投产和运维的难度降低,小型公司不再需要花费精力在基础架构上,可以更专注于核心业务开发。​20140721:DjangoGirls第一次线下聚会交友平台不是开玩笑……GitHub的程序员社交特性使得很多开发者通过它实现了线下聚会。它让程序员们更容易结识彼此,而这对于女生尤为重要。2014年德国柏林,Django女性开发者第一次在线下举办聚会,她们的组织仍在为改善性别多样性而努力着。20140723:微软开源.NET虽然随着移动互联网的快速发展,没跟上时代的.NET已经走向衰落,微软向开源社区示好,仍然被视为开源业界的一个历史性事件。微软创立了一个开源行动,然后把所有的开源代码包括.NET都在GitHub上开源。数千名工程师也让微软成为了GitHub上最为活跃的公司。.NET的开源带起了一波节奏,随后越来越多的大公司迁移到了GitHub,放弃了自己的代码托管网站或过时的代码库。​2015:虚幻引擎4免费和大量游戏相关开源2015年3月2日,虚幻引擎4完全免费了。EpicGames放出了百分之百的C++原始代码,虽然独立开发者想要开发AAA级别大作还是需要资金,但至少现在他们手上的虚幻引擎4和大厂手里的没有任何区别。EpicGames对社区的恩惠得到了报答。在虚幻引擎最近一次4.19版本发布,包含了128个来自社区的贡献。除了虚幻引擎,还有不少游戏引擎、库和游戏代码在2015年上了GitHub,比如《毁灭战士》和《波斯王子》。最有趣的应该是2048,它的开源带来了上百款类似的消除游戏……总的来说是件好事。20150922:GitHubClassroom发布除了工业界,学术界,包括大学和高中也可以利用GitHub进行教育了。GitHubClassroom改进了编程课代码管理、分发和作业收集。看上去是在做慈善,其实此举很聪明:GitHub普及要从娃娃抓起,尽管它已经碾压了其它一切竞争对手。20151203:苹果开源Swift苹果的新编程语言Swift具有函数式编程和面向对象编程的诸多特性,也兼容苹果平台之前的开发语言C、Objective-C,也是一个强类型语言而非脚本语言,也很注重安全性……对于苹果开发者而言,Swift是件大好事,而有什么比Swift开源更让人大快人心呢?如果说微软带起了一波节奏,那么苹果Swift编程语言的开源才真的让其它科技公司都信服。老大哥都开源了,我们还有什么理由不跟随呢?20160709:阿波罗11号代码开源60年代的程序员也有幽默感,不信就去GitHub上看看阿波罗11号的代码。比如这个:临时代码一直用到了月球上。你可能会感兴趣,50年前的程序员和代码是什么样的?隆重向你介绍阿波罗11号计算机系统工程师,MIT的MargaretHamilton:阿波罗11号代码开源地址:https://github.com/chrislgarry/Apollo-112017:Python进驻GitHubPython因数据科学和深度学习的爆发重新开始受到关注,在2015年它成为了GitHub上第三受欢迎的语言,2017年升至第二。当各大公司和人工智能专家开始倡导“人工智能普及化”(democratizeAI)时,Python也终于来到了GitHub。这使得Python在GitHub上的流行越发势不可挡,使用Python语言的新repo数量,环比增长达到了70%。20170215:TensorFlow1.0发布革命性的深度学习库,就连非专业人士都听说过TF——主要可能因为AlphaGo击败了李世乭和柯洁。2016年,TensorFlow成为了整个GitHub上fork最多的项目。除了TF,Caffe2、DeepSpeech等大量深度学习工具也都相继开源。使用这些工具,研究者可以创建面向不同领域的深度学习模型,包括并不限于电子游戏、弈类游戏、音乐、绘画、医疗、金融等等,带来新的技术范式和商业模式,显著改善人们的生活。20180410:十周年,再出发在2017年,用户提交了超过2.9万亿条代码,GitHub也合并的PR终于突破了1亿。2018年,GitHub用户总量达到2700万,项目总数超过了8000万。人工智能、区块链、量子计算……许多全新的计算机技术和全新的计算范式已经或正在赶来,代码和数据在某种程度上已经取代了石油,成为了人类的新血液。在这样的大背景下,GitHub太重要了,但它也面临着和10年前SourceForge等前辈相同的命运:全世界的开源代码都在这里,过度的中心化会否增加风险?在享受GitHub带来便利的同时,越来越多人都会多一个心眼——代码上传之后,本地还是不要rm留个底吧。最后,给一些GitHub整理的资料。首先,按照PR统计的受欢迎语言,JS、Python、Java、Ruby、PHP:热门关键字,机器学习、游戏、iOS、API、博客、网站、深度学习、Ardiono:fork最多的项目,TF、Bootstrap、gitignore;贡献者最多的项目,VSCode、ReactNative、NPM:review最多的项目,DefinitelyTyped、K8S、Homebrew;讨论最多的repo,K8S、Origin、CMSSW注册用户最多的国家:中国排第二

作者:CDA管理员

2018年3月21日《教育部关于公布2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》,结果显示2017年度有247所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。本次申报高校分布于29个省份,其中工学182所,理学68所。各省获批的高校数量如下图所示。序号省份地区学校数量1安徽省142北京市143福建省104甘肃省55广东省136广西壮族自治区67贵州省88海南省39河北省1310河南省2111黑龙江省512湖北省1113湖南省414吉林省715江苏省1216江西省717辽宁省818内蒙古自治区1019宁夏回族自治区220山东省1321山西省1222陕西省823上海市624四川省625天津市326新疆维吾尔自治区127云南省928浙江省929重庆市8数据科学与大数据技术专业(专业代码:080910T)发源于北京大学。北京大学、对外经济贸易大学和中南大学为首批获批高校。截至目前,我国共计282所高校成功申报此专业。根据《教育部关于公布2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》,第三批新增高校详细名单如下:2017年新增“数据科学与大数据技术”专业学校名单序号学校学位授予门类1中国人民大学理学(16年已申报工学专业)2北京化工大学工学3中国农业大学理学4北京师范大学理学5中国传媒大学工学6南开大学理学7同济大学工学8上海财经大学工学/理学9中国矿业大学工学10厦门大学工学/理学11中国石油大学(北京)工学12中国地质大学(武汉)工学13武汉理工大学工学14华中农业大学工学15华中师范大学理学16中南财经政法大学理学17华南理工大学工学18西南财经大学理学19兰州大学工学20哈尔滨工业大学工学21西北工业大学工学22中央民族大学工学23北方民族大学工学24大连海事大学工学25防灾科技学院工学26北方工业大学工学27北京石油化工学院工学28首都经济贸易大学理学29北京城市学院工学30北京吉利学院工学31天津财经大学理学32天津财经大学珠江学院工学33河北地质大学工学34河北工程大学工学35北华航天工业学院工学36河北农业大学工学37河北北方学院理学38河北民族师范学院工学39保定学院工学40河北经贸大学工学41河北外国语学院工学42河北大学工商学院理学43燕京理工学院理学44河北工程技术学院理学45河北东方学院理学46山西大学理学47太原理工大学工学48山西农业大学工学49忻州师范学院工学50太原师范学院工学51长治学院工学52运城学院工学53山西财经大学工学54山西工商学院工学55山西农业大学信息学院工学56太原工业学院理学57山西工程技术学院工学58内蒙古大学工学59内蒙古工业大学工学60内蒙古医科大学理学61内蒙古师范大学工学62赤峰学院理学63集宁师范学院工学64内蒙古民族大学理学65内蒙古财经大学工学66呼和浩特民族学院工学67鄂尔多斯应用技术学院工学68辽宁大学工学69沈阳大学工学70沈阳工业大学工学71辽宁科技学院工学72沈阳工程学院工学73沈阳师范大学工学74大连东软信息学院工学75长春大学工学76吉林师范大学理学77吉林工程技术师范学院工学78吉林财经大学理学79长春工业大学人文信息学院工学80吉林动画学院工学81吉林师范大学博达学院理学82黑龙江大学工学83牡丹江师范学院理学84哈尔滨华德学院工学85黑龙江工业学院工学86上海电机学院工学87上海对外经贸大学理学88上海体育学院理学89上海健康医学院工学90常熟理工学院工学91南京信息工程大学理学92南京工程学院工学93淮阴工学院工学94南通大学工学95江苏师范大学理学96南京审计大学工学97金陵科技学院工学98南京理工大学泰州科技学院工学99南京师范大学中北学院理学100江苏师范大学科文学院工学101昆山杜克大学理学102浙江工业大学工学103浙江科技学院理学104杭州师范大学理学105温州大学工学106浙江万里学院工学107浙江工商大学理学108嘉兴学院工学109浙江大学宁波理工学院工学110上海财经大学浙江学院理学111安徽理工大学工学112安徽工程大学工学113阜阳师范学院工学114池州学院工学115滁州学院工学116安徽科技学院工学117淮北师范大学工学118安庆师范大学工学119安徽财经大学理学120铜陵学院理学121安徽三联学院工学122安徽新华学院工学123安徽信息工程学院工学124合肥师范学院工学125福州大学工学126集美大学工学127闽江学院工学128厦门理工学院工学129厦门华厦学院工学130闽南理工学院工学131福建江夏学院理学132阳光学院工学133集美大学诚毅学院工学134南昌大学工学135新余学院工学136南昌航空大学工学137江西师范大学工学138上饶师范学院工学139江西财经大学理学140南昌理工学院理学141山东交通学院工学142齐鲁工业大学工学143山东农业大学工学144山东中医药大学工学145曲阜师范大学工学146泰山学院理学147聊城大学理学148济宁学院工学149枣庄学院理学150德州学院工学

作者:CDA管理员

谈到数据科学家、数据工程师、软件工程师和统计学家之间的区别,这可能会令人感到困惑。虽然都与数据有关,但他们的工作内容却存在着根本性差异。数据的发展及其在整个行业的应用是显而易见的。特别是最近几年,我们可以看到处理和管理数据的角色中有明显的分工。数据科学无疑是一个正在发展的领域。由于收集和处理数据会带来许多复杂的问题,该领域现在细分为许多不同的职位和角色。如今数据科学家会具体分为数据工程师、数据统计学家和软件工程师等。但除了名称上的不同之外,有多少人真正了解他们所从事工作的区别呢?在本文中我将解读数据行业中这些不同的角色,当中我主要列举出以下四个角色予以区分。统计学家统计学家位于整个数据处理过程的最前沿,运用统计理论解决许多与众多行业有关的实际问题。他们能够独立决定哪些查找和收集数据的方法是可行的。统计学家通过有意义的方法来部署数据收集,比如设计调查、问卷调查、实验等方法。他们对数据进行分析和解释,之后将得出的分析见解提供给上级。统计学家需要具备分析和解读数据的能力,并用简单易懂的方式解读复杂的概念。统计学家通过研究得出的数字,并将这些数字应用到现实生活中。软件工程师软件工程师是数据分析过程中的重要组成部分,负责构建系统和应用程序。软件工程师的工作涉及开发测试以及审查系统和应用。他们负责创建最终会产生数据的产品。软件工程是本文提到的四种角色中最老的一种,在数据繁荣发展之前他们就已成为重要的一部分。软件工程师负责开发前端和后端系统,从而帮助收集和处理数据。这些网络、移动应用通过完美的软件设计实现操作系统的发展。由软件工程师开发应用生成的数据之后会交给数据工程师和数据科学家。数据工程师数据工程师致力于开发、构建、测试和维护体系结构,比如大型处理系统或数据库。数据工程师和数据科学家经常混淆的主要区别在于,数据科学家主要负责清洗、组织和查找大数据。在上文你可能会注意到“清洗”这个词,通过这个词能帮助你更好地理解数据工程师和数据科学家之间的区别。总体来说,这两类专家所付出的努力都是为了用简单易用的格式获取数据,但两者涉及的技术和责任是不同的。数据工程师负责处理涉及众多机器、人员或仪器错误的原始数据。数据可能包含可疑记录,甚至无法验证。这些数据不仅是非格式化的,而且还包含适用于特定系统的代码。这时就需要数据工程师的介入。他们不仅提供了提高数据效率、质量和可靠性的方法和技术,还需要实施这些方法。为了处理这种复杂情况,他们需要使用大量工具并掌握各种语言。数据工程师要确保工作架构对于数据科学家是可行的。完成了初始流程后,数据工程师需要将数据交给数据科学家团队进行进一步分析处理。简单来说,数据工程师通过服务器确保数据流的不间断传输,他们主要负责数据所需的架构。数据科学家我们现在已经知道,数据科学家将获得已经由数据工程师处理过的数据。数据已经过清洗和处理,数据科学家可以用这些数据进行分析,以及预测建模。为了构建这些模型,数据科学家需要进行广泛的研究,并从外部和内部数据源积累大量数据,以满足所有业务需求。一旦数据科学家完成最初的分析阶段,他们必须确保所做的工作是自动化的,所有的分析见解会提供给相关人员。确实值得注意的是,数据科学家和数据工程师所需的技能实际上有点类似。但是这两者在行业中区别逐渐变得明显。数据科学家需要了解与统计数据、机器学习和数学相关的知识,以确保能够构建准确的预测模型。此外,数据科学家还需要了解关于分布式计算的内容。通过分布式计算,数据科学家将能够获得工程团队处理的数据。数据科学家还需负责将分析结果汇报给公司上级,因此也需要掌握可视化相关内容。数据科学家利用其分析能力,从输入机器的数据中得出有意义的分析结论。数据领域是正在不断发展,当中涵盖了超过我们想象的可能性。

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