近日，两个外国小哥Kartik Godawat 和 Deepak Rawat 开发了一个 Jupyter 插件Text2Code，可以将自然语言查询转换成相关的 Python 数据分析代码。如果能创建一个桌面软件，将自然语言直接转换成相关的 Python

使用Python进行数据分析是一件专业领域的事情，所以要想强化数据分析的技能，需要大家不断练习。同时，我们也需要向有经验的数据分析师学习他们的专业技巧。这篇文章我们介绍来自数据分析大师分享的七个可以提升分析能力的方法。这个工具的好处是显而易见的。使用这个工

根据机器学习和人工智能任务的执行方式以及如何在其环境中收集数据的方法，组织需要了解应该购买哪些人工智能存储产品。产生良好的人工智能模型意味着处理PB规模的数据，这可能导致高昂的成本。组织必须意识到需要管理机器学习和人工智能平台的总体成本。在深度学习中，机器

本文列举了一些使用Python和Jupyter Notebook的技巧，讨论了如何轻松分析数据以及如何进行格式化编码、输出和调试等操作。在编程领域，有时一个小技巧就能节省大量时间，甚至能起到救命的效果。这些“必杀技”往往能在未来的数据分析中发挥重大作用。

在百度时多次被邀为百度对外培训讲师，拥有百度认证金牌讲师证书。以下内容仅供大家会心一笑，与现实无关，如有对号入座者，我也不认账……

社会热词“大数据”实在是太火了，从2015-2016年 大数据与云计算元年后，站在互联网“风口”上的大数据，直接催热了大学里的大数据专业。国家级人才储备战略为其站台。可见，该专业备受高校青睐，与国家大力支持大数据产业发展及该产业人才奇缺相关。此次248所高

大数据并不是一种概念，而是一种方法论。大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。随着大数据的愈演愈热，相关大数据的职业也成为热门，给人才发展带来带来了很多机会。数据工程师、数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位。一般来讲，数

而信息技术的应用也在各行各业全面展开，可以说无论是哪一个行业，哪一个公司，都积累了大量而丰富的原始数据，数据的作用确实不容忽视的，在这个信息对称的时代，数据分析师的工作将为领导决策提供重要的价值，在企业的地位备受重视。因此，这个职业也吸引了越来越多的人，那

想必大家都听说过敏捷开发，敏捷开发是以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。随着敏捷概念的深入人心，数据分析方法论也发生了革新，敏捷数据分析逐渐进入主流视野。本文将简要介绍到底何为敏捷数据分析。营 销数据包括投入产出的投资回报率，更多

昨天分享了以前学习的聚类分析算法K-Means的部分知识，其实这个主要是了解一下这个算法的原理和适用条件就行了，作为应用而不是作为深入研究，能够很好的将业务和算法模型紧密结合的又有几人呢？所以一些基本知识还是很必要的，这里就是简单把看过的一些知识点列举一下