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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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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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数据如何影响您的约会生活?

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约会应用程序使用什么算法来找到下一个匹配项? 您的个人数据如何影响您约会的决定? AI如何影响您的约会生活? 在下面找到。 技术改变了我们的沟通方式,移动方式和消费方式

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如何吸引和保留重要但难以捉摸的数据科学家

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作为一个相对较新的角色,“数据大师”是一项具有挑战性的工作规范。 组织正在寻找技能娴熟且受过良好教育的人员来担任这一职位,但事实是,组织所需的数据科学家不是专家,而是同事。 大多数组织忘记了招聘合适的人

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数据科学团队和软件工程团队之间的真正区别是什么?

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尽管软件开发和数据科学之间有很多相似之处,但它们也有三个主要区别:流程,工具和行为。 找出。 在上一篇文章中,我谈到了模型治理和整体模型管理。 我收到了很大的反响,还有一些关于两者之间差异的问题

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BI和分析 大数据 贡献者 数据科学 特色 营销和销售 技术趋势 了解大数据

行为科学塑造数据科学并推动变革

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这就是为什么数据科学家在交流或讲述自己的见解时需要像行为经济学家或心理学家那样思考的原因。 这有助于公司做出具体,无偏差的决定来获取客户,留住员工并与组织内的经理打交道。 想象一下这种情况:有两项投资

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总结:Data Natives 2018的亮点

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在数据驱动决策方面,您如何将数据科学家,企业家,投资者,学生和CTO的观点融合在一起? 您如何将Google和IBM之类的人士与学者和大学联系在一起,以找到世界上最相关的问题的答案

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AI只是流行语吗? 4位专家权衡AI的未来

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也许甚至比大数据或区块链更重要,人工智能正迅速成为每个人的口头禅。 多年来,机器学习一直是一个有前途的领域,但是随着深度学习技术的惊人成功,我们正迅速被推进到自动化的未来。 但是AI能承受得住炒作吗?

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生态科技的伦理:2018年Data Natives上不可错过的5场演讲

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生活和工业的步伐正以前所未有的速度加快。 相互联系的技术,难以想象的快速数据处理能力以及使用这些数据的复杂方法,都意味着我们生活在快速发展之中。 2018年Data Natives Conference将以更快的速度探索生活,以及如何快速创新

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人工智能 贡献者 数据原生代 数据科学 特色 了解大数据

数据科学项目中的先驱:回到基础

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马车前? 我们在说什么:您面前有一个完美的场景。 您或您的团队刚刚了解了一种令人兴奋的数据分析方法,发现了一个看起来很有前途的新数据源,或者对新的数据可视化工具印象深刻。 可以理解

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