数据科学教程

信息检索 (IR) 是针对给定问题或查询从可用资源集合中获取相关资源的过程。查询基本上是一组用于在任何平台上搜索资源的关键字。您向 IR 系统提出查询，您将获得一个排名匹配的资源列表作为搜索结果。 我们有多种方法可以解决这个问题。下面列出了一些方法

Netflix 撰写了有关 Metacat 的文章，这是一个充当所有数据存储的联合元数据访问层的系统。各种计算引擎的集中式服务可以用来访问不同的数据集。Metacat 采用了一种有趣的架构模式，其中各个元数据存储仍然是模式元数据的真实来源，而 Metacat 并未在其存储中实现它。

麦肯锡发布了 2022 年的 AI 状态以及过去五年的回顾。几个亮点 63%的受访者表示，他们预计他们的组织在未来三年内会增加对 AI 的投资。 如今，报告的收入影响最大的领域是营销和销售、产品和服务开发以及战略和企业财务，受访者报告称人工智能在供应链管理中的成本效益

当时Hortonworks的Apache Atlas项目加入了Apache孵化器项目，专注于为企业提供开放的元数据管理和治理能力，以建立其数据资产的目录，对这些资产进行分类和治理，并为数据科学家、分析师和数据治理团队提供围绕这些数据资产的协作能力。Apache Atlas于2017年

一个强大的想法已经慢慢建立了很多年，最初被称为语义网，后来又被称为关联数据。随着知识图谱的出现，这个想法终于迎来了它的时代。这些技术网络允许一个组织释放束缚在混乱的数据库中的 "自由能量"，并将这种能量直接导入人工智能。 正确构建的组织性知识图谱可

内部通知是在线商务的重要潜在客户。优步写了问题陈述的复杂性以及它如何采用线性程序（线性优化）来实现最佳结果。推送通知是 Uber Eats 优食客户发现新餐厅、有价值的促销活动、杂货和酒类等新产品以及成为会员的好处等的一个不可或缺的渠道。推送通知由内部各个团队发送，例如营销、城市运营

Expedia 撰写了关于其使用无监督学习对客户反馈进行分类的方法。我的一部分想知道，云提供商可以开箱即用地提供这些解决方案，难道不应该是一个已解决的问题吗？ 在Expedia Group ，我们努力为旅客提供无摩擦的方式来提出他们的疑问、投诉或反

如何将组织中的所有数据连接在一起，同时将数据还能留在原处？ 什么是数据目录？Gartner 将数据目录定义为“通过发现、描述和组织数据集 [构建] 的数据资产清单。目录提供上下文，使数据分析师、数据科学家、

在过去的十年中，数据工具有了 "寒武纪大爆炸"。每个数据工具都在不同的层面上解决了一个新的问题--但在我看来，"数据驱动的决策 "这个最终的问题与其说是由BI工具解决的，不如说是由人和流程解决的。 Creation > Ingestion > Wa

在处理数据和分析用户与我们今天的产品的互动时，必须通过跟踪他们过去的行为来了解他们的行为，如打开通知、与博客互动或在平台上创建新的登录。在这种情况下，归因研究指的是将所有这些行为按特定模式组合在一起，以产生一个预期的最终结果的方法。 在本文的范围内

需求是发明之母，我预测2023年将是技术的辉煌一年，这些技术可以帮助团队保存数据运维方面的时间、收入和资源

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聚合数据能简化它，但让我们失去了信号和我们需要理解我们所看到的内容的上下文。 聚合是分析时间序列数据的标准最佳实践，但它会通过剥离关键上下文而产生问题，以至于您甚至不知道自己失去了多少潜在洞察力。在这篇文章中，我将首先讨论聚合如何成为问题，然后通过

Google发布了数据卡，这是一个数据集文件框架，早在提供高数据集生命周期的透明度。数据卡包包括以下内容：

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ODD 是面向数据团队的开源数据发现和可观察性工具，有助于通过现代用户友好的环境有效地实现数据民主化、加强协作并减少数据发现时间。关键特点： 缩短数据发现阶段 对数据的使用方式和使用者保持透明 通过持续的合规性和数据质量监控来培养数据文化 加速