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大数据 数据本地人 数据科学 数据科学101 特色 技术趋势

要在数据驱动的项目中取得成功,您需要回答三个问题

数据驱动项目的成功有很多挑战和障碍。 这里介绍了如何通过简单地问自己三个问题来克服它们。 数据可能已成为当今公司拥有的最有价值的资产。 它可以让您深入了解客户的行为

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非线性回归
数据科学 数据科学101 资源

在R中执行非线性最小二乘和非线性回归

线性回归是基本工具。 它假设在因变量和自变量(也称为解释变量)与输出之间存在线性关系。 但是,并非所有问题都具有这种线性关系。 实际上,我们今天看到的许多问题是

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大数据 数据科学101 了解大数据

每个人都应该知道的75个大数据术语

本文是我第一篇文章(每个人都应该知道的25个大数据术语)的延续。 由于它得到了压倒性的积极回应,我决定在列表中增加50个字词。 为了让您快速回顾一下,我在第一篇中介绍了以下术语

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数据科学 数据科学101 资源

在数据科学中创建可再现结果的10条规则

近年来,越来越多的证据表明科学研究的可重复性结果出现了危机。 对心理学和癌症生物学领域论文的评论发现,分别只能复制结果的40%和10%。 大自然发表了一项调查结果

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数据科学 数据科学101 机器学习

错误数据如何破坏您的机器学习过程

本文是与PyData Berlin媒体合作的一部分,PyData Berlin是一个帮助支持开源数据科学库和工具的小组。 要了解有关此主题的更多信息,请考虑参加我们于2017年6月30日至7月2日举行的第四届PyData柏林年度会议。Miroslav Batchkarov和其他专家将进行演讲

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数据科学 数据科学101 资源

使用R增强您的数据整理

R语言通常被认为是统计学家和数据科学家使用的语言。 很久以前,这基本上是正确的。 但是,多年来,R通过包提供的灵活性使R成为一种更加通用的语言。 R于1995年开源。

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