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数据科学

尽管数据科学领域并没有直接与大数据联系在一起,但一个方面的进步往往会在另一个方面产生进步。 大数据增强了我们收集和处理数据的能力,而数据科学使我们能够对其进行深入研究以获取见识。

人工智能 商业智能与分析 大数据 贡献者 数据本地人 数据科学 精选

Data Natives 2019的AI趋势精选

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我们从Data Natives 2019(欧洲最酷的Data Science聚会)中为您挑选了一些AI趋势。 我们即将进入2020年,这是一个新的十年,预计人工智能将在我们生活的几乎所有方面(我们的生活方式,

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数据科学 数据科学101 特色 技术趋势

对数据科学家的需求远远超过供应。 这是您的公司可以应付的方式

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数据科学被描述为“未来的职业”,但是为您的公司寻找数据科学家可能是一个重大挑战。 这是为公司找到一个的方法。 随着对具有管理,分析和安全存储越来越多的专业知识的人的需求不断增长

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人工智能 BI和分析 数据原生 数据科学 精选

这是IBM的数据科学家如何看待数据驱动的未来

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创建数据驱动的未来的愿望催生了庞大的数据湖,即使是最有经验的数据科学家也可以淹没其中。今天,一切取决于您如何使用数据来决定您的成功。 而IBM拥有解决方案。 继续阅读。 “没有数据,您根本无法

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人工智能 数据科学 精选 访谈 机器学习 初创企业

这家位于纽约的AI初创公司希望Amy&Andrew负责会议时间表。 您愿意注册吗?

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以下是一家AI初创公司的信息,该公司筹集了4,430万美元的风险投资资金,并开发了一种产品,该产品的愿景不仅是安排会议的“时间”,还应照顾到随之而来的每一个小细节。 了解这些AI助手的智能程度

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人工智能 数据本地人 数据科学 特色 医疗

改变患者的健康状况:药物数据科学的力量

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通过利用数据科学,人工智能和其他数字技术,医疗保健行业可以构建针对患者特定需求的个性化补充健康解决方案。 这是方法和原因。 根据联合国2017年的一份报告,世界人口每年以超过8000万的速度增长。

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人工智能 数据本地人 数据科学 特色 机器学习

MLOps可以帮助克服AI和ML项目中的风险

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InterSystems的销售工程师AleksandarKovačević分享了公司如何结合使用MLOps和中央多模型数据库来充分利用其机器学习计划。 人工智能(AI)和机器学习(ML)是当前的热门话题。 但是,要产生可量化的结果,

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BI和分析 大数据 贡献者 数据科学 精选

数据科学家与建立预测模型的关系

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如果您是数据科学家,则可能已经花费了几个月的时间认真开发并部署了单个预测模型。 事实是,一旦您的模型建立好了,那只是胜利的一半。 数据科学家四分之一的工作生活通常是这样的:

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人工智能 大数据 数据科学 精选

为什么96%的企业面临AI培训数据问题

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最近对参与主动AI和机器学习(ML)项目的225多位企业数据科学家,人工智能技术人员和业务利益相关者的调查表明,对于大多数组织而言,人工智能技术仍处于起步阶段。 到2025年,人工智能市场规模预计将达到1900亿美元(

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BI和分析 数据科学 特色 专业服务

为什么分析平台使您的数据科学家失败

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随着分析和商业智能(A&BI)市场的饱和,为什么我们仍在努力使分析平台适用于数据科学家? 也许更重要的是,为什么我们未能看到昂贵的数据科学计划的回报? 这不是因为缺乏努力,缺乏

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大数据 数据科学 数据科学101 精选 新闻 专业服务 技术趋势 技术与IT

您应该知道的数据科学工作的三个趋势

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如果您是一名数据科学家,想知道哪些公司可能拥有最多的职业机会,或者您的雇主希望聘用最好的数据科学人才,但不确定在您的工作清单中使用哪些职称-最近使用Diffbot的Knowledge Graph的报告可能会保留一些的答案

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