标签: 数据科学家
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数据工程师和数据科学家 真的是一山不容二虎?
2016-08-18 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:杨宏玉尽管对于分析与数据科学家来说,还有许多待解决的问题,但这并不影响一个新兴职位的出现:数据工程师,并且数据工程的数量正在逐年上升。
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数据科学家伯乐不好当?听技术大拿怎么讲
2015-10-11 | 作者:Ed Burns | 翻译:Eunice企业要聘请什么样的数据科学家?美国在线家具零售商Wayfair公司数据科学总监、Airbnb数据科学负责人、美国在线食品分销网站OrderUp首席数据官一起支招,分享经验
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客户数据分析团队开始更加注重法律意识
2015-08-09 | 作者:Craig Stedman | 翻译:曾少宁在一些组织中,企业律师承担着保护数据不被滥用于分析。但是,他们需要避免过多地束缚数据科学家。
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我们离“真正理解大数据”还有多远?
2015-04-08 | 作者:Ed Burns | 翻译:Eunice一般大众中,大多数人(包括企业管理层)并不真正了解分析方法。要靠数据科学家们给他们上这节课。
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自服务分析工具挑战数据科学家
2013-12-23 | 作者:Ed Burns | 翻译:陈洪钰对于数据科学,很多公司都面临着这样的困境:对数据分析有着刚性的需求,但又无力聘请优秀的数据科学家。
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BI新世界:数据科学家的崛起
2013-12-04 | 翻译:陈洪钰数据科学家需要开发新的算法,用新的模式和见解处理尘封的数据。除了统计学以外,数据科学家还需要了解经济学,最好是在使用BI工具方面有超过12年的从业经验.
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数据科学家不应该做哪些事
2013-11-19 | 作者:比特币Michael Walker认为数据科学家应该向医生或者律师一样,利用一些道德行为准则严格约束自己的行为。
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企业管理者迫切需要数据科学家
2013-10-23 | 作者:Brian McKenna | 翻译:曾少宁企业CEO们迫切需要数据科学家,有62%的C级别高管认为现在很缺乏数据科学技术人员,这是一个现实问题。
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如何成为数据科学家?
2013-10-14 | 作者:王萌无论是Java程序员还是业务分析师都有机会成为数据科学家,本文对不同人群给出了具体建议
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如何创建一个数据科学部门
2013-09-05 | 作者:问天鼓数据科学部门如何建立的问题一直很棘手,O‘reilly Strata发布的报告 《Analyzing the Analyzers》比较清晰的阐述了数据科学部门所需要的不同角色及其技能。
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《数据价值》2017年9月刊·HR也搭上AI这班“顺风车”
人工智能应用程序为一系列业务流程提供了宝贵的洞察力和帮助,而今天的应用只是冰山一角。而且AI不是人的替代品,AI将补充人类的工作或接管不需要复杂决策技能的重复性任务。
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
随着大数据环境的不断发展,集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。
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《数据价值》2016年10月刊·窥探未来的水晶球
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境,以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。
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《数据价值》2016年8月刊·拉近与数据之间的距离
企业想要从大数据中发掘价值,提升商业洞察,离不开分析软件和云技术的支撑。
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技术指南:从大数据到快数据
NoSQL数据库公司VoltDB副总裁John Piekos结合多年技术经验,论述了快数据给现代企业架构带来的挑战,他认为,相比于数据规模的爆炸式增长而言,数据速度的快速变化和增长才是数据分析行业面临的主要挑战。
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医疗行业BI应用案例集锦
本次技术手册汇总了医疗行业BI用例,包括Oracle EBS部署、惠普Vertica分析平台使用、数据库虚拟化技术、大数据分析技术、物联网技术等。
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可视化指导手册:将数据整合到业务的新方法
可视化需要变成为一种引领成功的战略,而不仅仅是一种制作图表的活动。如何从数据驱动转变为决策可视化驱动呢?本手册将告诉你其中的11个要点。
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零售行业BI应用案例集锦
零售行业销售点(point of sale)多、数据类型复杂、渠道广泛、数据规模巨大,变革传统BI的需求更加强烈。在这本集锦中,我们介绍了可口可乐公司、无印良品、宜家家居和乐购百货的BI应用实践。