本文首发于微信公众号:新金融见闻。文章内容属作者个人观点,不代表和讯网立场。投资者据此操作,风险请自担。    拥有超过六位数的比特币,从一个“疯狂”购入的买方,到自己募资建立区块链投资基金,成为投资者,在2、3年时间里投出7个独角兽,自己做出1个独角兽。  李笑来的背后是一部“比特币首富”成长史。...
随着大数据时代的到来,企业管理者对数据价值的重视度越来越高,他们渴望从企业内外部数据中获得更多的信息财富,并以此为依据,帮助自己做出正确的战略决策,数据分析技能被应用在诸如互联网、金融、电商、市场、运营等各行各业。因此,掌握数据分析相关技能已经成为大数据时代的重要加薪砝码。 -摘自《CDA数据分析研...
数据是非常强大的。当然,如果你能真正理解它想告诉你的内容,那它的强大之处就更能体现出来了。Data can be very powerful. If you can actually understand what it's telling you, that is.通过观察数字和统计数据的转换以获...
知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从 2012 年 Google 推出自己第一版知识图谱以来,它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内,互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其...
「A+」金玉其质,关于这份产品的6点奇思妙想 A+的“+号”亦为“十字”,从IT到DT再到未来的智能时代,人才的进步也从“1”字型人才到“T”字型人才再进化到“十”字型人才。所谓“1”字型人才是指具备某个领域的专业深度,但往往会一条路走到头,在其他领域没有竞争力。 而“T”字型人才是指同时具备专业深...
深度解读:大数据时代的意图搜索意图搜索起源于互联网搜索引擎,是基于互联网上海量的无组织、异构、动态的数据与信息环境下搜索引擎不能准确理解用户的搜索意图而提出的,利用如神经网络算法等机器学习方法实现智能化的自动搜索,从而更加精准、主体的提供个性化的服务。  一、目的意义 大数据时代,任何网络行为所留下...
Kaggle机器学习大调查:中国从业者平均25岁,博士工资最高,最常使用Python笔者按:Kaggle 是互联网上最著名的数据科学竞赛平台之一,用户数量超过了100 万人。最近,这一社区首次进行了机器学习/数据科学现状调查,向我们提供了有关从业者人群、业界最新动态以及如何进入该行业的洞见。在超过 ...
详谈数据科学与大数据技术专业从IT时代进入DT时代,高校在大数据方向上设置了哪些专业,具体学什么,就业怎么样,作为新兴专业,考生如何报考?具体内容:专业名称:数据科学与大数据技术;人才培养目标:以大数据为核心研究对象,利用大数据的方法解决具体行业应用问题。学制:四年;学位:工学或理学学位。目前已有3...
你的企业离数据驱动业务还有多远互联网、云计算、移动计算等新兴技术拓展了人类创造和利用信息的范围和模式。联合国在2012年发布的大数据白皮书《大数据促发展:挑战与机遇》中指出,大数据时代已经到来,大数据的出现将会对社会各个领域产生深刻影响。2013年被称为中国大数据元年,各行各业开始高度关注大数据的研...
大数据和实时分析的算法分类如今,大数据技术的发展和进步开辟了收集和传输大量的数据更有效的新方式。这场革命促进了实时算法和方法的研究和发展。传统上,机器学习算法并不是专为实时处理而设计的。事实上,数据的科学竞赛(如Netflix,Kaggle)由于算法昂贵,并且不切实际的使用,并且计算量很大,这往往屡...
数据挖掘涉及到公司运营的方方面面,这包括对企业部门经营情况的评估、内部员工的管理、生产流程的监管、产品结构优化与新产品开发、财务成本优化、市场结构的分析和客户关系的管理。其中,关于客户与市场的数据分析是“重头戏”。  1.发掘潜在客户(市场细分):  关于这个主题的分析,更多的是基于地区、性别和年龄...
我们都熟悉“人工智能”这一概念。毕竟,这个词常常在热门电影中出现,如《终结者》、《黑客帝国》、《机械姬》。 但最近你也可能常常听到其他术语,如“机器学习”和“深度学习”,这些词有时与人工智能交替使用。 首先我将简单介绍一下人工智能( Artificial Intelligence ),机器学习( M...
TensorFlow是谷歌研发的开源框架。本讲座介绍了如何使用TensorFlow创建深度学习应用程序,以及与其他Python机器学习库进行比较。我叫Ian Lewis,我是谷歌云平台团队的开发者大使(Developer Advocate)。来自日本东京,我在东京居住了大约10年。如果你们有任何问题...
数据挖掘中针对缺失值的处理一、缺失值产生的原因缺失值的产生的原因多种多样,主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失,比如数据存储的失败,存储器损坏,机械故障导致某段时间数据未能收集(对于定时数据采集而言)。人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐...
重要消息:由经管之家举办的《第七届CDA数据分析师等级认证考试》将于12月30-31日在全国21所城市举办,今日(12月4日)报名最后一天,欲报从速!当你还想着2017只剩下最后1/12的时候,其实已经2018了;当你还觉得数据分析是一个新概念的时候,其实已经发展5、6年了。在这样一个从新兴到发展迅...
大数据、人工智能、哲学您从什么时候开始关注人工智能哲学的?徐英瑾:差不多从2004年左右开始吧,我在翻译王浩文集的同时,读到玛格丽特·博登的《人工智能哲学》这部论文集。当时人工智能远远没有现在这么热门,但是我觉得,这是未来哲学应该处理的问题。博登的书只是一部入门之作,从此书开始,我找了大量相关资料阅...
数据清洗是一项复杂且繁琐(kubi)的工作,同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。有人说一个分析项目80%的时间都是在清洗数据,这听起来有些匪夷所思,但在实际的工作中确实如此。数据清洗的目的有两个,第一是通过清洗让数据可用。第二是让数据变的更适合进行后续的分析工作。换句话说就是有”脏”数据要洗,...
数据科学家:站在大数据金字塔尖的人现在的互联网行业,越来越多的企业对数据科学家求贤若渴。虽然数据科学家的需求一直在快速增长,但事实是在业内还没有对数据科学家的准确定义。有人开玩笑说,「数据科学家就是住在硅谷的数据分析师」,甚至有人画了这样的漫画:没错,找到一位优秀的数据科学家和找到一个理解数据科学家...
李飞飞丨谷歌在 AI 领域的强势举措李飞飞在谷歌 Cloud Next 17上发表主旨演讲。她在会上发布了谷歌云面向机器学习和人工智能的一系列新API 以及收购机器学习竞赛平台 Kaggle 的消息。主旨演讲中,她提到了自己加入谷歌云的初衷,强调了“AI 民主化”概念。CDA字幕组对该视频进行了汉化...