数据科学 – 第12页小小书 XXshu

这是一张图表

使用Python进行数据科学和分析的生产

“使用Python进行数据科学和分析”开始生产我很高兴地告诉您几个星期前我从编辑那里收到的一些消息：我的书《使用Python进行数据科学和分析》已经转移到生产部门，以便他们可以开始发布过程！这本书已分配给项目编辑者，他将负责校对并处理生产过程的各个方面。这是在我一段时间前告诉您的审核流程清除之后。审查时间很长，但是非常积极，而且审查者的评论肯定改进了手稿。审查的结果是，自从我上次发布更新以来，目录有所变化。这是修改后的表格：数据科学家的试验与琐事 Python：完全不同的东西！成为“ Ping”的机器：机器学习和模式识别关系难题：回归寒鸦与野兔：聚类独角兽和马：分类决策，决策：层次聚类，决策树和集成技术少即是多：降维套管下的内核技巧：支持向量机每章均应充分独立。…

傻瓜式机器学习-3分钟内完成解释！

看哪！本文仅供不知道@＃$是什么的读者使用！这是机器学习（ML）吗？对于那些在看到人们谈论此事时感到被排斥的人。您完全不需要来自TECH背景。我向您保证，阅读本文后，您将获得足够的信息，可以参与有关机器学习的随意讨论。从广义定义开始，ML是… 模仿和适应人类行为的机器。例如，让我问你一个测验… 3–9 4–16 8–64 9 —？你怎么来81 这正是我们试图教导机器的一种行为。我们正在尝试教机器“从经验中学习” 。…

我对2017年的读物改变了我

由于我们都准备关闭2017年的页面并翻转2018年的日历，因此我们许多人将这一天用于决议和内省。这次，我只是简单地放下笔纸，写下我在2017年遇到的转型书籍。顺便说一句，由多个来源推荐给我的书籍之间确实有某种联系，从而增进了阅读和进行思想实验。我强烈建议所有有志在知识驱动的分析领域建立事业的人阅读这些读物，在这些领域中，推理，逻辑和清晰的思想胜过其他技能。《清单清单宣言》，作者Atul Gawande ，由一位医生根据他的经验和实验编写，通过采用一种看似简单的方法使用预先设计的清单来减少ICU和手术室的死亡人数；受到航空业确保经验丰富的飞行员安全起飞和降落承运人的实践的启发，这本书揭示了人类的健忘和粗心大意以及如何解决这一问题。与团队之间很少互动的团队相比，它还阐明了团队成员之间在避免致命事故方面的沟通往往会更加成功。对于几乎所有寻求完美关键的专业人员来说，这确实是一本必读的书。看起来似乎通用和通用的检查将确保在大规模应用时在很大程度上确保成功，这一事实会让您感到敬畏智人： Yuval Noah Harari教授撰写的HumanKind的简要历史…

30必读的分析/数据科学书籍

30位必须阅读www.3blades.io的分析和数据科学书籍致力于数据科学的页面如此之多，以至于很难在大量可用内容中找到最好的书。但是，我们已经编制了自己的列表，也许对您来说也是一个很好的参考来源。这并不是您在作为数据科学家的职业生涯中可能必须阅读的所有书的明确列表，但绝对包括经典，初学者的书，专业书籍（与数据科学或团队建设相关的更多书籍）当然，还有一些好的程序可以解释某些程序，语言或过程的复杂性。所以，快来吧！找到适合自己的舒适躺椅或书桌，漂亮的老花镜（如果需要）和安静的思维方式，以培养数据驱动型思维。信号与噪声。为什么这么多的预测会失败-但有些预测却不会，内特·西尔弗（Nate Silver）撰写大数据@工作（作者Thomas H.Davenport）预测分析（作者Eric Siegel）大数据时代的隐私，Theresa M. Payton和Ted Claypoole 做数据科学，凯茜·奥尼尔和瑞秋·舒特…

“如何学习”和“数据科学”硕士

数据可视化跟随：分解弄清楚该做什么，不该做什么设计计划学习实践让我们深入探讨其中的每一个。要非常快速地学习任何东西，您需要将其分解成小部分。为了快速掌握数据科学，您需要将数据科学细分为较小的子学科。此外，这些子学科可以分解为一组技能和技巧。更进一步，所有这些技术都可以分解为可学习的小学习单元（我们将在稍后讨论实践）。在很高的层次上，您可以将基础数据科学细分为以下子学科：数据可视化资料处理数据分析这些类别说明了您需要了解的“基础知识”。将事情分解后，您需要弄清楚该做什么，但又不该做什么。…

基于目标的新系统：《英雄联盟》第5条的科学改进方法

我的问题我为自己设定了一个目标（在“致命死亡”中占90％），但我没有一个系统来跟踪该目标并帮助我实现这一目标。我也无法知道我设定的目标是否是最好的目标，是提高我的VPR从而赢得胜利的最有效方法。太高了吗？太容易了？是关注的正确指标吗？我并不孤单！事实证明，许多Elite用户都在努力解决相同的问题。该平台对于什么是最好的改进方法太含糊。救援科学 Vantage Sports的数据科学和技术团队是不可思议的。 Philip Maymin（博士和全方位的好人，除了他对Teemo的热爱之外）和Kevin Lee（在工程学专家和上个赛季排行榜上排名）开始为我（以及所有Elite用户）开发定制的基于目标的系统。揭示这是它的样子………

在2019年使用Mittmedia的数据-通过创新创造业务和用户价值

Mittmedias数据主管从数据角度展望未来的发展。 2018年的简短回顾，以及未来路线图中的五件事：客户流失预测，内容分类，地理数据，个性化和新的内容API。对于在Mittmedia处理数据的任何人来说，2018年都是繁忙的时期。在这一年中，我们在所有网站，应用程序和新闻通讯中大规模实施了个性化设置，从而使与产品中与内容发布有关的所有内容都实现了自动化。我们调整并标准化了健壮且高度可扩展的元数据结构，该结构更适合于用户和机器学习模型。在付费内容方面，我们更新了付费专区，并对数据科学有了足够的信心，可以飞跃并将所有内容都声明为“付费内容”，并锁定在付费专区的后面。通过专门针对Mittmedia记者撰写内容的计划工具，发布策略变得更好。通过添加商品生产套件，我们使内容创建更接近于供需方法，该方法通过评估商品的性能来建立用户参与度。这种统计信息还有助于我们定义KPI：s。最重要的是，我们还能够使用数据结构将情报构建到第三方工具（例如新闻通讯服务）中。但是去年最重要的是建立基金会。对于数据团队积压的每一项创新和进步的任务，我们都会进行十项更少的创新任务，以建立更好的结构。我们扩展了管道，重新设计了模型，增加了数据库集群，从头开始构建新的数据导入，设置了错误警报，优化了可访问性，集成了API：以及为组织应如何处理数据而定义的策略。我们甚至有机会使Soldr（我们的数据平台，焊接我们的生态系统）的设置过程专业化，到年底，这使一些外部合作伙伴可以建立自己的平台版本。 Mittmedias的开发人员和机器学习研究员JohannesLindén介绍了大学的自动分类的当前状态。展望未来，从Mittmedia数据角度来看，这些是2019年的一些重大而有趣的事业。流失预测寻找能够吸引忠实客户的价值主张，对任何企业来说都是灵丹妙药。…

团队4神盾局

塞德里克·卡瓦（Sedric Khua）3S3（领导人），黄友恩3S3，白泉扬3S2 介绍简要描述;简介： Aegis项目寻求通过在社交媒体平台（例如Facebook，Carousel）上对搜索结果进行网络抓取来识别非法野生动植物贸易，并减少野生动植物的贩运。理由：在新加坡和国际背景下，非法野生动植物贸易一直是一个主要问题。在全球范围内，根据世界野生动物基金会的数据，全球非法贸易的净资产价值约为190亿美元。在当地情况下， 2017年6月至2017年12月在新加坡，当地野生动植物基金会ACRES在网上总共找到459个在线宣传外来宠物的广告。这些例子清楚地表明，新加坡不仅存在非法的野生动植物贸易，而且在当地和全球环境中也很普遍。目标：在我们的项目/拟议的活动结束时，希望： Aegis项目能够通过在Facebook和Carousel等社交媒体平台上在线搜索结果的抓取来识别非法动物的销售减少动物犯罪，更具体地说，减少非法动物贸易，例如野生动植物的贩运背景资料： 2009年，新加坡实际上被评为非法外来动物的十大主要贸易中心之一。…

传授数据科学……错误的方法

当……时，它真的使我的连锁店如虎添翼。现在，我开始参与为公司招募潜在数据科学家和分析师的工作，这是我开始注意到的事情。是的，我们都知道数据科学工作是“性感”和“酷”的，因此出售承诺使人们快速掌握数据科学的程序非常容易。尽管我在这些课程中注意到的一件事是，大多数课程都缺少（数据科学）基础知识。让我们从大多数数据科学专业人士同意的支柱开始：通过Google找到的超人气图片数学和统计知识*黑客技巧*专门知识这是三个最普遍认同的支柱，这些支柱用于高层次确定数据科学到底是什么。当我在那些重点领域内向已通过证书课程学习的候选人提出问题时，我感到失望和震惊，因为他们错过了基本问题。特别是在数学和统计知识方面。是的，可以像其他学科一样学习这些知识，但我对人们无法解释laming项的线性回归这一事实感到好奇。我决定研究这些在线课程，这让我感到非常惊讶，因为我对基础知识的重视程度不高。本质上，他们似乎只是在简短地讨论主题，然后潜入机器学习或更复杂的课程。是的，我的确意识到其中一些程序是假设学生将对这些主题具有基本知识或深入知识。尽管，我敢说，由于完成和获得数据科学证书荣誉的诱惑，人们在追求这些课程时往往会避开坚实的基础！这意味着您已经准备好在统计算法领域内一knee不振，并且将提供有史以来最好的见解！不幸的是，事实并非如此。当您甚至无法描述或正确使用线性回归时，您如何知道您正在应用正确的ML算法？…