拿起一本杂志浏览科技博客，或者在行业会议上和同行聊天。你很快就会注意到，几乎所有来自技术领域的东西都或多或少涉及人工智能或机器学习。而他们讨论人工智能的方式，听起来几乎像是在宣传：人工智能可以解决所有

如今，自动化不仅应用于机器人领域，它还与其他领域相结合，使技术人员的工作变得更容易，其中一个领域就是数据科学。有很多公司正在为数据科学领域开发工具和产品。在本文中，我们将研究数据科学专业人员可以使用的

我们知道，人工智能也可能存在偏差，随着大家对这一点的关注度越来越高，企业越来越需要能够对其模型产生的预测进行解释，了解模型本身是如何工作的。好的一点是，有越来越多的Python库正在开发中，试图解决这

对于许多企业而言，尽管拥有一流的架构，但他们公司的前端和后端仍然是整个企业的两个独立的部分。前端是客户交互的地方，但是，与后台的集成很少，甚至没有集成，后台是系统运行和数据存储的地方。

分析和数据科学行业对人才的需求急剧增长，为该行业求职者提供了很多工作机会。无论是500强还是初创企业，每个团队都在使用分析来从数据中获得有价值的信息。然而，在人才、客户定位和收集数据等方面，这个行业仍

要实现数据治理的效果，您必须将其视为一个持续的过程。 这可能很棘手，因为这意味着您必须获得管理层的支持，不仅要进行初始差距分析和政策制定，还要进行持续的评估和调整，因为您的组织会更改其技术或添加新的云

事实上，为了让数据分析发挥最大的作用，游戏公司应该不懈地朝着建立数据驱动文化的方向前进。收集、统一、可视化、清理和分析数据本身就是一项巨大的任务。不过，那些已经在向基于数据的决策迈进的企业应该保持耐心

科技从未像现在这样与人类生活的方方面面紧密相连。我们家里的设备都是联网或声控的。智能虚拟助理可以独立预订餐厅和安排约会，还有无人驾驶汽车和无人机等等。 　　然而，最显着的变化是我们工作方式的彻底

很多数据科学的失败都是由于对分析功能的误解造成的。数据科学的有效性取决于强大的分析，或许你会在错误的地方一直前进。所以更需要投资数据分析师和统计学家，以对数据进行更全面的分析，得出更有洞察力的结论。

目前我们没有办法完全摒除ETL以及应用它的麻烦。在完全使用相同一致数据格式的系统之前，仍然需要从一个地方获取数据并为其应用做好准备，然后加载数据。但是，数据转换的新方法可以帮助避免ETL应用过程中的问

随着越来越多的企业开始采用机器学习技术以实现流程的自动化，人们也逐渐开始质疑计算机决策中的伦理含义。我们如何处理计算机系统中潜在的偏见？相对较少被提及但同样重要的，是人类本身的偏见，它与分析和商业决策

一个多世纪以前，政治经济学教授维弗雷多·帕累托发表了他对于社会财富分配的研究结果。他所观察到的严重的不平等，例如20％的人拥有80％的财富，令经济学家、社会学家和政治科学家感到惊讶。

人工智能(AI)和机器学习(ML)如今已经十分常见。AI指的是机器模仿人类进行认知的概念，ML是一种用于构建AI的方法。如果AI是指计算机可以根据指令执行一组任务，那么ML就是机器从数据中摄取、解析和

直播行业火热发展，不断壮大，产业链趋于成熟的同时也对行业提出了更高的要求。在刚刚过去的第十届中国数据库技术大会（DTCC2019）中，来自陌陌的专家就做过陌陌直播推荐算法的相关分享，而在今年的SACC

随着近几年业务量不断扩大，需要选择一个性能更强、功能更完善的流式引擎来逐步升级我们的流式服务。调研从2016年底开始，主要是从Flink、Heron、Spark streaming中作选择，最终，我们

虽然，做到极致并不能代表不败，但帆软人“顺风不让，逆风不怂，极致不停”的数据追求，使得帆软能够在国内市场遥遥领先，在BI道路上不断追求极致，精益求精。

10年间，百分点经过多次转型，逐步形成了目前的企业级（To B）、政府级（To G）和SaaS服务三大业务体系，服务着国内、外上万家企业。2017年，百分点实现盈利，过去三年中保持着高质量、规模化增长

在未来，移动应用程序开发生态系统将会有大量的活动。随着移动应用程序用户关于对应用程序的取舍的思考越来越深刻，大数据确实可以成为移动应用程序开发人员的有力武器。如果企业想让应用程序开发过程现代化，利用大

这个标题可能有点奇怪，毕竟在2019年，数据科学家本身就已经是一个非常有市场的职业了。由于数据科学对当今的业务产生了巨大影响，因此对数据科学专家的需求正在增长。截至本文发布之前，仅LinkedIn就有

NVIDIA日前宣布在语言理解方面取得了突破性成果，令企业能够以更加自然的方式，使用实时会话 AI与客户进行互动。