第26天提升我的数据科学技能
第26天提升我的 Data Science 技能的封面图片 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A...
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除了编写代码之外,这些是设计层面的决策、权衡和习惯,悄然将资深数据科学家与其他人区分开来。The post 6 Te...
在本文中,我将向您展示如何使用两个流行的 Python 库,对英国的交通事故数据进行一些地理空间分析。我是一个…
在 Author Spotlight 系列中,TDS Editors 与我们社区的成员聊天,讨论他们在 data science 和 AI 领域的职业路径、他们的写作以及他们的来源……
在本文中,我们直接在 Excel 中一步一步重建 Logistic Regression。帖子《Machine Learning “Advent Calendar” 第 12 天:Excel 中的 Logistic Regression》
为什么要比较这些角色?在现代数据团队中,Data Engineering、Data Science 和 Data Analytics 是三个核心支柱——但很多人会混淆它们。- Knowin...
我在经历了太多慢速 notebook 和冻结会话后,对加速 Pandas 的经验总结——《每位数据科学家都应该了解的 7 个 Pandas 性能技巧》。
DBSCAN 展示了我们仅凭一个非常简单的想法可以走多远:统计每个点附近有多少邻居。帖子《机器学习 “Advent Calendar” 第一天》……
招聘人员在机器学习作品集中寻找的内容。文章《不要在没有这些项目的情况下构建机器学习作品集》首次发表于 Towards Data Science。
介绍 在过去的一个月里,我决定认真投入数据科学,目标明确:像专业人士一样学习使用 R 分析真实数据。
Isolation Forest 可能看起来很技术化,但其思想很简单:使用随机划分来隔离数据点。如果一个点被快速隔离,它就是异常;如果需要…
让你晋升的行为 文章《How to Climb the Hidden Career Ladder of Data Science》首次发表于 Towards Data Science....