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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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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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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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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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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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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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