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TalkingData 推出的数字化营销平台，提供了一套从人群构建、客群洞察，再到同步投放、客观监测的一体化解决方案，帮助企业构建完整的数字化营销闭环。SMC 服务多个行业的广告主和广告代理，帮助他们对目标受众人群进行分析、洞察和触达。这对数据的处理分析提
纯学术的机器学习模型的训练与建立端到端数据科学解决方案与实际企业问题之间存在巨大差异。本文总结了我们团队与来自不同行业的数十家企业客户合作两年后所吸取的经验教训。如何扩展到大型数据集？为什么特征工程如此重要？如何从生产中的模型转变为功能完备的系统？如果在开
今天，想为数据科学的内容以及如何不学习它提供一些指导。让我们从最基础的开始。数据科学不仅要懂一些编程语言、数学、统计，还需要拥有"领域知识"。首先，我们创建了一个新的领域，或者类似的东西。在这个领域有很多事情要说和研究。我将重点讨论与业
仅仅了解业务本身是不够的，除非你能清晰地表达自己的想法，并向其他同事或利益相关者提供他们能在业务环境中理解的术语。更糟糕的是，缺乏沟通技巧会导致业务利益相关者在理解分析结果时面临挑战。可能现在还是不太不明显，数据科学不仅仅是数据处理和模型构建，以向利益相关
在Sklearn Python库中，有一组可以导入的几个数据集。在这些数据集中，这其中有一个二元分类乳腺癌数据集。我选择处理这个数据集，因为它提出了一个我发现有影响力和有趣的主题，我的目标是训练分类模型来识别恶性乳腺癌肿瘤，并达到准确率> 9
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