“理解数据科学”系列文章

发布于:2017 年 1 月 25 日 06:46

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引言

数据科学快速成为各个开发人员和管理人员的关键技能,它看上去也十分有趣。但它也是相当复杂,因为存在很多的工程分析技术,你很难知道自己做得对不对或者哪里会有陷阱。在这一系列文章中,我们将探讨如何利用数据科学,即从已经采用并成功实施数据科学的人那里,了解数据科学的适用场景,以及如何让它成为你的资产。

内容

借助数据科学解决业务问题

“理解数据科学”系列文章企业愈发意识到,只要稍微运用一点数据科学就可以解决许多紧迫的问题。

此文是该系列文章中的第一篇。 Francine Bennett在文中着眼于那些成功的面向业务的数据科学项目。

案例研究:在大型金融组织中选择大数据和数据科学技术

“理解数据科学”系列文章将大数据和数据科学技术应用到企业组织里是变革性的项目,它有点类似向敏捷转型,同样充满了挑战。

在此文中, Christian Prokopp阐述了某个 FTSE100 金融服务公司的一个数据科学应用项目。

机器学习入门

“理解数据科学”系列文章 Rafael Fernandes对机器学习领域做了简明扼要的介绍,并探讨了有监督学习和无监督机器学习方法。

从原始数据到数据科学:使非结构化数据结构化,以推动产品开发

“理解数据科学”系列文章随着Cassandra 和MongoDB 这样的非结构化数据库技术的出现,以及PostgreSQL 对JSON 的支持,非结构化数据已经变得相当易于存储和处理。很多情况下,软件工程师和数据工程师可以从数据建模中解脱出来,数据建模不再是采集数据并从数据中挖掘价值的先决条件。在此文中, Rishi Nalin Kumar介绍了数据的结构化及其它相关内容。

数据科学穿行于各个抽象层次

“理解数据科学”系列文章虽然Clojure 在工具和社区方面对深受欢迎的数据科学语言R 和Python 的支持并不好,但是它为发展统计思维和实践数据科学提供了良好的环境。作为一名主要使用Clojure 编程语言的数据科学家, Henry Garner常被问及为什么他不选用其它应用范围更广的编程语言。在此文中,他给出了自己选择 Clojure 的理由。

书评: Cathy O’Neil的《Weapons of Math Destruction》

“理解数据科学”系列文章Cathy O’Neil写道:“大数据有很多推崇者,但我不是。”O’Neil是一个博主 (mathsbabe.org),也是 DE Shaw 对冲基金的前量化策略分析师,她因为对冲基金模型大失所望,参加了占领华尔街运动。

该系列文章的策划人

“理解数据科学”系列文章Francine Bennett是 Mastodon C 的联合创始人兼 CEO。Mastodon C 专注敏捷大数据,为大型组织提供基于 Hadoop 和 Cassandra 的开源技术和分析技能,帮助他们挖掘数据的潜力。

Bennett是一名公认的分析应用程序和“数据科学”技术专家。她是英国皇家学会的特邀发言人,同时也为英国内阁办公室提供关于如何更好地使用数据的建议。她拥有数学和哲学学位,曾在谷歌担任分析主管。此外,她还是 DataKind UK 的理事。

查看英文原文: Getting a Handle on Data Science

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