数据科学教程

罗伯-派克（Rob Pike）是Go编程语言的设计者之一，也是贝尔实验室Unix团队的核心成员（他与Brian Kernighan合著了《Unix编程环境》）。 他还因其5条编程规则而闻名：你无法知道一个程序将在哪里度过它的时间。瓶

概念图（Concept mapping ）是可视化理解一个概念或系统并理解其实体之间关系的好方法。 正如该工具的作者Joseph Novak和Alberto Caňas所说，它有很多用途。"概念图已经被证明可以帮助学习者学习，研究人员创造新

巴纳姆效应（barnum effect），通常也称为福尔效应，描述了个人何时认为可能适用于任何人的通用信息专门适用于他们自己。为何很多人相信星座？ 巴纳姆效应的例子可以在我们周围看到。你是否在报纸上读过你的每日星座运势，并注意到预测是多么奇怪的准确

30条改变思想的概念： 阅读时间：~7分钟； 价值：一辈子； 1. 利特伍德定律（Littlewood's Law）大约每月一次，我们每个人都会经历一个 "奇迹"（一个概率为百万

避免草率下结论。根据实际情况做出决定。 我们根据得出的结论采取行动并做出决定。但我们倾向于跳到这些结论，跳过推理过程的重要部分。由前哈佛教授克里斯·阿吉里斯（Chris Argyris）开发的推理阶梯是一种工具，可帮助您填补思维空白并根据现

在商业或业务活动中，沟通需要清晰和高效。人们很忙，没有时间阅读长长的文字墙，也没有时间听冗长的演讲，因为关键信息是在最后才分享的。 使用Minto明托金字塔，使你的沟通有一个自上而下的结构，并快速、清晰地传递你的信息。以结论为先导，然后提供关键的论

最准确的Java和JVM自然语言检测库，适用于长文本和短文本 语言检测通常作为大型机器学习框架或自然语言处理应用程序的一部分来完成。如果您不需要这些系统的完整功能或不想了解这些系统的原理，那么一个小型灵活的库会派上用场。到目前为止，为这项任

Spark

不管我们喜不喜欢，排名算法都会影响我们看待世界的方式。它们是信息网站（无论是搜索引擎、新闻聚合器还是社交媒体）最重要的部分之一，因为它们从字面上决定了人们所看到的内容，从而决定了人们的体验和想法。 我是Bear的创建者，这是一个最小的博客平台（主要

在过去的几年里，我一直在用机器学习和数据科学的想法来颠覆传统的软件公司，这些想法直接来自我团队的核心研究。我发现大多数问题来自三个关键领域。 大部分障碍可以归为以下三类之一： 语言 开发过程 预期结果

在这篇文章中，我将展示一些@decorators可能对数据科学家有用的东西： @parallel让我们假设我写了一个非常低效的方法来寻找素数：

Puma公司付给足球运动员贝利12万美元，让他在1970年世界杯开赛前系鞋带。不出所料，摄像机聚焦在贝利和他的彪马上，让人们意识到世界上最好的足球运动员穿的是彪马。 Uber最早的员工在竞争对手的应用程序上订购了5000多辆出租车，并取消了它们，给

Julia 语言存在许多在计算方面并不正确的缺陷： 多年来，我使用Julia编程语言来转换、清理、分析和可视化数据，进行统计，并进行模拟。我发布了一些开源包，用于诸如有符号距离场、最近邻搜索和图灵模式（以及其他），对Julia的概念进行了可

为什么苏打水和冰淇淋都与暴力有关？本文就人们所说的“相关性并不意味着因果性”给出了最终结论。 苏打水和冰激凌与暴力有关？人们还从数据中得出结论：吸烟、巧克力和卷曲的薯条对你有好处。为什么会这样呢？

我经历了几个 "数据科学 "的面试过程，其中非常强调SQL/BI类型的技能。其中一家是T1-2公司，但同样，关于ML/统计学的问题为零，除了中级SQL之外，没有任何技术筛选。这是一个宏观趋势还是我只是找到了边缘案例？ 我已经有几年没有在外面工作了，

我目前是一名数据科学家，我发现我的大部分时间都花在了特征工程上。 我的一般做法是，我创建数据的聚合（通过sql，因为需要处理的数据量很大），如sum，mean，avg，std，median，q25，q75。我需要在几十个特征上做这个工作。另外，我在