本文为大家介绍了在数据科学和机器学习中所需要的基本数学技能，并且分类给出了相应的主题建议。 Jeswin Thomas on Unsplash 尽管已经有许多出色的计算工具可供数据科学家执行其工作，数学技能在数据科学和机器学习

数据科学已经从任意数字发展成为一种有效的管理数据以获取意义的方法。 这项技术正朝着完全数字化的方向发展，未来将产生大量的数据。也就是说，人们需要能够以结构化的方式理解、设计和处理数据的专家来利用数据。

为了对2021年的重要新趋势有所了解，行业媒体采访了各行业厂商的高管，以获取他们的思想和见解，以及对可能发生的事情的预测。2021年数据分析行业将会面临令人兴奋的前景。 Alteryx公司首席数据和分析官Alan Jacobso

数据科学技术如今已在许多组织中占有一席之地，数据科学家正迅速成为以数据为中心的组织最受欢迎的角色之一。数据科学的应用程序利用机器学习等技术和大数据的力量来获取深入的见解和新的功能，其中包括预测分析、图

本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery) 我还记得成功应聘数据科学工作的那一天。在那之前，我主要是进行在线课程学习并从事投资组合项目。在拿到offer后回家的路上，我一边打气，一边为自己拍手叫

本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)。 “这一刻你正在应对什么挑战?”这位前研究学者回应道：“嗯，我好像应聘成为首席数据科学家了，在一个没有数据的公司里。” 这件事

  编译：睡不着的iris 很多人把数据科学(或者机器学习)工作描绘的令人向往，激励自己和别人加入其行列。大家把数据科学想得非常完美，事实上它容易让人感到“枯燥”。一旦感到枯燥，你就容易焦虑。如

数据科学家目前仍很短缺。一些公司通过设立培训计划以重新培训员工去担任数据科学职位，从而填补这一空缺。 那些知道如何帮助组织机构充分利用其信息资源的技术专业人员(尤其是数据科学家)目前需求量很大而供应短缺

计算机视觉可以学习美式手语，进而帮助听力障碍群体吗？数据科学家 David Lee 用一个项目给出了答案。 如果听不到了，你会怎么办？如果只能用手语交流呢？ 当对方无法理解你时，即使像订餐、讨论财务事项，甚至和朋

对数据科学家来说，给数据打上标签并开发出一个准确的机器学习模型是很困难的，而且在生产中管理模型也可能会更加令人生畏。识别模型漂移、通过更新数据集来对模型进行再训练、提高性能以及维护底层技术平台都是重要

  尽管关于这个话题的文章不计其数，但文本作者想要找寻那种为大部分数据科学家所用而又有特色的工具及其认证。这些认证有的是免费的，有的比较便宜，但都值得尝试。 不过，这还是要取决于你在数据科学领域的关