数据科学中“专业化”意味着什么-低调大师

数据科学中“专业化”意味着什么

2017-05-01 609

我作为一个数据科学家的经历跟我在书本和博客上所读到的根本不一样。我曾读到过为数字超级新星公司工作的数据科学家，他们听上去像是英雄，可以写出自动化（近乎有感知能力的）算法并不断地大量获取认知结果。我也读到过像百战天龙那样的数据科学家黑客，他们可以通过将他们周围有的任意原始材料拼凑出数据产品来拯救世界。

我的团队创建的数据产品并没有重要到可以评价大型的企业级基础设施。只是我觉得，投资超高效的自动化以及产品控制是不值得的。另一方面，我们的数据产品影响了企业中的重要决策，并且我们的努力是可测量，这一点十分重要。我们负担不起总是将所有的事情人为来做，但我们也需要高效的方法来为成千上万的人们共享结果。

现实中大部分还是 “常规”的数据科学家。我们比黑客们更有组织但是并不需要一个超级英雄般的数据科学老巢。我们一组人聚在一起进行思维碰撞，我们在此对

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Apache Spark机器学习3.1　Spark整体视图

摘要基于Spark的整体视图通过第1章，我们建立起了Spark系统，根据第2章的内容，我们完成了数据准备。现在将进入Spark系统应用的新阶段：从数据中获得洞见。根据Gartner等机构的研究结果，许多公司仅仅是因为缺乏其商业的整体视图而损失了大量的价值。本章我们将回顾机器学习的方法和获得商业整体视图的步骤，然后讨论Spark如何简单、快速地进行相关计算，同时通过一个实例，循序渐进地展示使用Spark从数据到整体视图的开发过程。 Spark整体视图整体视图的方法特征准备模型估计模型评估结果解释部署 3.1　Spark整体视图 Spark能够快速处理大量的数据，易于开发复杂的计算，因此，非常适合机器学习项目，例如获得商业的整体视图。本节，我们首先介绍一个真实的商业案例，然后讨论在Spark上完成项目的准备工作。 3.1.1　例子 IFS公司销

2017-05-02

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本节书摘来自华章社区《Spark核心技术与高级应用》一书中的目录，作者于俊　向海　代其锋　马海平，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看目录前　言基　础　篇第1章　Spark简介 1.1　什么是Spark1.2　Spark的重要扩展1.3　本章小结第2章　Spark部署和运行2.1　部署准备2.2　Spark部署2.3　运行Spark应用程序2.4　本章小结第3章　Spark程序开发3.1　使用Spark Shell编写程序3.2　构建Spark的开发环境3.3　独立应用程序编程 3.4　本章小结第4章　编程模型 4.1　RDD介绍 4.2　创建RDD 4.3　RDD操作 4.4　共享变量 4.5　本章小结第5章　作业执行解析 5.1　基本概念 5.2　作业执行流程 5.3　运行时环境 5.4

2017-05-02

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