周帆

周帆[私信]

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天秤爱自由

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如何用python在工作中“偷懒”?

  作者|A字头来源|数据札记倌有些朋友在工作中会有这样的困惑:明明我从早忙到晚,为什么得到的评价还不高?要知道,企业对一个员工的评价是出于“产出”而非“付出”。所以,如果把大量时间花在机械重复的工作上,不但工作效率不高,对个人发展来说也无甚帮助。而这些工作,如果对于会点编程的人来说,往往通过几行代…

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一文讲解机器学习算法中的共线性问题

  作者|宋老师来源|JSong的数据科学小站多重共线性是使用线性回归算法时经常要面对的一个问题。在其他算法中,例如决策树和贝叶斯,前者的建模过程是逐步递进,每次拆分只有一个变量参与,这种建模机制含有抗多重共线性干扰的功能;后者干脆假定变量之间是相互独立的,因此从表面上看,也没有多重共线性的问题。但…

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数据科学家的高级进修:学会如何“讲故事”

来源:IT168  在不算太遥远的过去,业界对数据科学家的评判主要依据于他们发现、理解、管理和综合信息的能力。随着数据环境的不断发展和计算能力的不断提高,编码技能变得越来越重要。随着时间的推移,又出现了更加细致入微的技能要求,包括人工智能方法的专业知识、判断数据真实性以及许多其他的能力。最近,随着许…

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数据分析实践入门(一):数据预处理

作者|CDA数据分析师从菜市场买来的菜,总有一些是坏掉的不太好的,所以把菜买回来之后要做一遍预处理,也就是把那些坏掉的不太好的部分扔掉。现实中大部分的数据都类似于菜市场的菜品,拿到手以后会有一些不好的数据,所以都要先做一次预处理。常见的不规则数据主要有缺失数据、重复数据、异常数据几种,在开始正式的数…

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数据分析师的核心竞争力在哪里?

 作者|李梅花来源|玩转数据分析不知不觉,我已经做数据分析相关工作已经有9年时间了。经常有被问到,数据分析师的核心竞争力在哪里,好像入门的工具都挺好掌握的呀。是的,知识跟技能都是可以通过时间跟努力来学会的,但是有5大能力是数据分析师更应该具备且持续提升的,也是我们的核心竞争力。1  解决问题的能力这…

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机器学习的数据准备:为什么它如此重要,我们应该怎么做?

作者|NandhiniTS编译|CDA数据分析师DataPreparationforMachinelearning:Whyit’simportantandhowtodoit编码是成功的业务模型的前提。建立成功的AI/ML模型有3个方面:算法,数据和计算。虽然建立准确的算法和计算技能的应用是过程的一部…