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“Gartner提出，到2024年底，75%的企业机构将从人工智能试点转为AI运营，基于流数据的分析基础架构的数量将因此增加5倍。【详细】
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意料之外 情理之中：解读Gartner 2020年数据科学和机器学习平台魔力象限
最近Gartner发布了数据科学和机器学习（DSML）平台魔力象限报告。数据科学、机器学习和人工智能的市场格局极为分散，竞争激烈且难以理解。Gartner尝试根据明确定义的标准对厂商进行了排名。【详细】
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数据如今已经体现出巨大的价值——企业通过数据分析来为包括市场支出、员工决策到产品开发等所有事情提供参考性建议，而这也意味着，数据科学家在工作中的价值正变得越来越突出。【详细】
数据科学 2020-01-13
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随着2020年美国大选即将到来，竞选活动采用科技可以比政策发挥更大的作用。【详细】
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什么是信任和安全？它们在当前世界中扮演什么角色?我们经常在许多网站和平台上遇到“信任与安全”这个词。它被要求规范访客和平台之间的交互，以此促使用户的权益得到保障。【详细】
数据科学 2019-12-05
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就数据科学的关键目标是将数据转化为可操作的洞察而言，为了获得更高的盈利，营销领域不能忽略这些洞察的应用。大数据技术，为在营销中更好地了解目标受众提供了机会。【详细】
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2019年11月，我们拿到了晨兴资本的A轮投资。这意味着，作为国内唯一以“数据科学协同平台”作为自身定位的厂商【详细】
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现在，随着GDPR的生效，企业在保护数据时必须格外小心。传统匿名通常不是真正的匿名，最终个人身份是可以识别的。对数据添加额外级别匿名化的一种方法是引入合成数据。【详细】
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数据科学影响了来自不同行业的许多企业。尽管数据科学已经成为“21世纪最吸引人的工作”，但还有一项技术正变得越来越突出。【详细】
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在本文中，我将深入探讨数据科学中的统计学习概念。首先，我将定义什么是统计学习。然后，我们将深入研究统计学习中的关键概念。【详细】
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近年来，数据分析、集成、可视化的价值日益重要，许多企业最近在数据分析领域的收购也凸显了这一点。企业的首席信息官应优先考虑团队教育、现代工具集和流程，以利用数据分析市场的所有变化。【详细】
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数据科学家与DevOps工程师相互协作可以获得更好的业务成果，但了解他们的不同需求是关键。【详细】
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一般来说，数据科学社区包括“数据库管理员”、“商业智能专家”、“数据仓库专家”、“机器学习专家”、“数据科学家”和“具有统计或数学背景的开发人员”。本文分析了全球不同国家、不同行业和不同规模...【详细】
数据科学 2019-05-22
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调研机构Gartner公司将数据科学和机器学习平台定义为“具有凝聚力的软件应用程序，它提供了创建多种数据科学解决方案以及将这些解决方案合并到业务流程、周围基础设施和产品中所必需的基本构建块的混合体...【详细】
数据科学 2019-05-06
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利用DevOps、人工智能和数据科学的新功能，使企业能够在每一个现代化步骤之前、期间和之后对基础设施性能进行无与伦比的可视性，从而真正了解每一项改进所产生的影响，以及仍有改进空间的地方。【详细】
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51CTO联合发起，中国首批数据科学与大数据技术本科教材即将发布
北京无忧创想信息技术有限公司（以下简称51CTO）联合北京大数据协会、北京大学出版社、首都经济贸易大学出版社共同发起编著的《数据科学与大数据技术本科专业系列教材》（以下简称系列教材）编撰完毕，将...【详细】
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在充斥着数据的世界中，数据科学家为企业产生洞察力提供帮助，并进行预测，以实现更明智的业务决策。通常，这些数据科学家是统计分析和数学建模方面的专家，并且精通编程语言，例如R或Python。【详细】
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数据正在彻底改变企业的运营方式。专家估计，到2020年，全球将创建多达270万个与大数据和分析相关的职位。【详细】
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TIOBE 最新发布的 9 月编程语言排行榜中，Python 凭 4.67% 的增速以 0.26% 的优势力压 C++，逆袭成功进入 Top 3.【详细】
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随着大数据时代的到来，军事数据正在成为举足轻重的战略资源，“数据战”作为一种崭新的作战样式逐步显现，这将是一种以数据攻击与防护为基本手段的全新作战。敌对双方围绕夺取“制数据权”，瞄准“数据红...【详细】
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当下，区块链技术正在慢慢地改变相关行业及企业组织机构的工作方式。在这一过程中，企业的数据科学专家们是否有可能从中受益呢？ 【详细】
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大多数失败可以追溯到四个主要的陷阱：从错误的问题开始;使用错误的数据;缺乏利益相关者的认同;以及缺乏多样化的专业知识。预先认识到这些常见的危害，会让首席信息官和IT主管更好地领导数据科学项目，这...【详细】
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大数据，数据科学，以及分析的发展与演变在今年的Strata数据会议上得到全面展示，其中包含了一个重要的信息：人们需要获取大数据的价值。【详细】
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随着我们进入2017年下半年，是时候看看那些使用数据科学和机器学习的公司面临的共同挑战。假设你的公司已经在大规模收集数据，需要用到分析工具，而且你已经认识到数据科学可以发挥重大作用（包括改善决策...【详细】
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AI适合数据科学？作者不认为AI真的是有形的，我想很难说它适合任何地方。但，一些数据科学和机器学习相关领域，人工智能可以提供助力，有时与实体一样有价值;计算机视觉肯定会引起注意，现代深度学习研究...【详细】
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筹划开发一个产品，建议优先考虑一下这几个初创企业。也许就会发现一个产品新视角，那就是通过机器学习和预测分析法使产品性能更强大【详细】
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这是一个好消息，如果你希望在2016年找一份数据科学的工作—在该领域职位空缺的数量正在不断增加，企业希望利用大数据来获得竞争优势。但事实上，找一份梦寐以求的数据科学工作就意味着你要具备一些技能的...【详细】
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