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Kaggle精选:6门精品数据科学课程

本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery)。 很多网站都提供数据科学在线课程,而笔者最钟爱的就是Kaggle平台,使用它的次数最多,比如查看代码、下载数据和查看其他Jupyter笔记本等。领英也提供课程,但笔者更愿意在已有学习经历的网站上参加课程。 根据Kaggle上的示例和数据,笔者已经在这个网站上练习了大量的机器学习算法及对应的代码。老司机带路,为你筛选一些 Kaggle上可学习的精品数据科学课程。 Kaggle Kaggle是可以了解数据科学的网站,你可以在上面查看其他数据科学家们开发的机器学习模型,也可以查看数百行代码,参加机器学习竞赛,从大量有用的数据集中下载资源,最终修炼成更优秀的数据科学家。 其上有许多直击重点的好课,不同于其他常见的数据科学课程,你不必花上数周或数月,可以在几小时或几天内就完成整套课程。 课程 这些课程中有些非常简单,而有些则在学习数据科学和实践技能方面具有独特性和优势,能让你成为与众不同的数据科学家。这些课程由数据科学、机器学习和人工智能的领军者教授或创建。向下拉动课程列表就可以在开始新课程之前看到所需要的必备技能。 其他平台上的许多...

如何为数据爆炸性增长做好准备

组织必须为收集、处理、分析和处理TB级的安全数据做好准备。 “情报是我们的第一道防线,我们必须提高收集和分析情报的能力。”-Saxby Chambliss CISO们应该将这位前乔治亚州参议员的这句话内化,将其重点放在网络安全的防御上面。换句话说,包括所有关于网络安全策略、项目优先级、投资等的决定都应该根据实时数据和历史数据来进行分析。什么类型的数据?EDR数据、网络元数据、云日志、身份数据、威胁情报等。 这种数据爆炸的某些方面其实已经发生了。ESG的研究表明: 75%的企业组织在收集、处理和分析比两年前更多的安全数据。近三分之一(32%)的组织声称收集、处理和分析的数据比2018年“多得多”了。 52%的组织在线保留安全数据的时间比过去更长了,另有28%的组织也希望在线保留安全数据,但由于成本或运营原因而无法保留。 为了适应更长的数据保留期,83%的公司使用了离线或冷存储。这有助于控制基础设施成本,但会使追溯调查变得更加麻烦。 在2020年初,不断增长的安全数据分析和操作要求已经是一个优先事项了。通过引入新的数据分析用例、流量模式、行为分析需求和盲点,COVID-19也变相增加了紧迫...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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