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【大数据分析】纷繁复杂的数据越多越好

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 传统的样本分析师们都很难容忍错误数据的存在,因为他们一生都在研究如何防止和避免错误的出现。 在收集样本的时候,统计学家会用一整套的策略来减少错误发生的概率。 在结果公布之前,他们也会测试样本是否存在潜在的系统性偏差。这些策略包括根据协议或通过受过专门训练的专家来采集样本。但是,即使只是少量的数据,这些规避错误的策略实施起来还是耗费巨大。 尤其是当我们收集所有数据的时候,这就行不通了。不仅是因为耗费巨大,还因为在大规模的基础上保持数据收集标准的一致性不太现实。就算是不让人们进行沟通争吵,也不能解决这个问题。 大数据时代要求我们重新审视精确性的优势。如果将传统的思维模式运用于数字化、网络化的21世纪,就会错过重要的信息。 执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。在那个信息贫乏的时代,任意一个数据点的测量情况都对结果至关重要。所以,我们需要确保每个数据的精确性,才不会导致分析结果的偏差。 如今,我们已生活在信息时代,我们掌握的数据库越来越全面,它不再只包括我们手头现象的一点点可怜的数据,而是包括了与这些现象相关的大量...

如何进阶成为一名数据科学家?

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 数据科学家-21世纪最性感的工作-可以说是每个数据分析师的最终目标,既然拿到的Stack Overflow调查问卷中含有数据分析师和数据科学家的数据,那本次报告的任务就是横向对比一下数据分析师与数据科学家,让大家对自己的未来的技能树选择能有多一点的数据支持。 假设问题 目前处在或者即将处在数据分析师职位的朋友应该打磨自己的哪项技能? 数据分析师为自己未来的数据科学家之路应该如何扩充自己的技能树? 问题解析 本次报告尝试横向对比数据分析师与数据科学家,将在两个职业的比较中回答假设问题,这样做的好处是使两种职业更饱满的展现在读者面前,因为问题的针对性比较强,对比的过程中也可以很清晰的解答问题,所以本次报告以这样的形式展现出来 数据分析师与数据科学家 人物画像 上图中的语言与学历均以占比从高到低排列 薪资 首先拿到这个数据,自然要从大家最关心的工资说起: 首先可以看出来,两个职业在接触编程人员中都有中等的工资水平,数据科学家更是挤进了前十,总的来说是相当不错的薪资水平了 更细致的来看数据分析师与数据科学家的工资情况,科学...

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