对数据科学家来说最重要的算法和统计模型-低调大师

对数据科学家来说最重要的算法和统计模型

2018-05-20 609 89

作为一个在这个行业已经好几年的数据科学家，在LinkedIn和QuoLa上，我经常接触一些学生或者想转行的人，帮助他们进行机器学习的职业建议或指导方面相关的课程选择。一些问题围绕教育途径和程序的选择，但许多问题的焦点是今天在数据科学领域什么样的算法或模型是常见的。

由于可供选择的算法太多了，很难知道从哪里开始学起。课程可能包括在当今工业中使用的不是很典型的算法，而课程可能没有包含目前不是很流行的但特别有用的方法。基于软件的程序可以排除重要的统计概念，并且基于数学的程序可以跳过算法设计中的一些关键主题。

我为一些有追求的数据专家整理了一个简短的指南，特别是关注统计模型和机器学习模型（有监督学习和无监督学习）；这些主题包括教科书、毕业生水平的统计学课程、数据科学训练营和其它培训资源。（其中有些包含在文章的参考部分）。由于机器学习是统计学

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2018-05-21 00:00:00

首席信息官位居企业战略地位，重要性更胜以往

也许这样说与目前整个云计算的潮流有些不同，但在很多情况下，云计算的确让现有的问题变得更复杂，同时又未能实现降低成本和推动创新。云计算为小型企业和大企业内的部门拓展了新的视野，帮助企业领导者解决了预算和组织内的一些的问题，但毫无协调的云采购也带来了更多新的问题。在美观的用户界面和可快速得到结果的诱惑下，即使缺乏技术背景的高管过去经常对传统IT和IT部门感到失望，最终还是选择购买所谓的"业界最佳云应用程序"，而产生了信息孤岛和系统冗余。在布署大多数的这些服务后，虽然无法降低成本，却也没有人试图淘汰现有系统，因此这些系统仍然产生着授权、维护和人力成本等问题。此外，这些云服务都是独立运行的，与其它系统毫无关联和协调，其采购也并非基于全面的战略考量。即使拥有采购决定权的业务经理知道其需要现代化的云技术推动部门发展，他们也没有相关技术背景，能全面地利用这些新工具进行业务变革。想更高效地管控成本，同时持续创新并提供杰出的客户服务，企业要做的不仅仅是把现有业务流程迁移至云端，更需要利用云来深化竞争优势。幸运的是，让首席信息官掌管云，可能会是既简单又合理的解决方案。从"Dr. No"转型的...

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2018-05-21 00:00:00

Gartner：2020年“云转移”将影响超过1万亿美元IT支出

Gartner表示，未来5年向云的转移将会直接或者间接影响超过1万亿美元IT开支。这将让云计算成为自数字化时代早期以来最有破坏性的IT开支力量之一。 “以云为先的战略是在高速成长的世界与时俱进的基础，”Gartner研究副总裁Ed Anderson表示。“云服务的市场已经成长到占整体IT开支显著份额的程度（见表一），有助于迎来新一代初创公司和在云中诞生的云提供商。” 图一：从传统IT开支转向云 IT开支正在稳步从传统IT产品转向云服务（云转移）。2016年云转移的总规模预计达到了1110亿美元，到2020年将增加到2160亿美元。云转移的速度将取决于在相同市场类别中花在云服务与传统非云服务的开支对比。表一：从细分市场看云转移除了云转移的直接影响之外，很多市场还将受到间接影响。发现这些间接性的影响可以帮助那些IT资产和采购经理确保他们从新的支出中实现价值最大化，防范风险，并帮助他们探索云转移带来的新机会。例如，他们不用像以前那样为每个用户购买操作系统，而是给用户提供操作系统图像——尤其是为下一代应用使用容器。另外一个例子就是通过切换到云解决方案而不是采购专有硬件来满足企业存储需求，...

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