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如果你对数据科学感兴趣，那么可能对这个工作流程很熟悉：通过运行Jupyter notebook开启一个项目，然后开始编写python代码、运行复杂的分析甚至训练模型。随着notebook文件的函数、类、图和日志的大小不断增长，你会发现自己面前堆积了巨大的
数据科学、机器学习和分析被认为是最热门的职业之一。工业界、学术界和政府对熟练数据科学的从业人员的需求正在迅速增长。IBM预测到2020年，对数据科学家的需求将飙升28%：。数据科学是一个非常广泛的领域，包括几个分支，比如数据准备和探索、数据表示和转换、数据
本文将对如何构建数据科学作品集进行深入介绍。写作是一个很好的媒介，因为通过写作能够实现分享想法的激情。所有机器学习项目的首要任务之一就是花时间检查和分析数据。第一步，创建一个非机器学习基线。对于评估第一个基于机器学习的模型，这是关键的一步。第三步，建立第二
本文的作者是 Jamie Beach，在自学人工智能 100 天以后，他分享了自己对人工智能的 5 个感悟，以下是他的全文。2019 年 1 月底，我突然意识到，我对人工智能的理解不足。但我是一个专业的技术人员，却对人工智能的真正含义知之甚少。那天下班回家
本文作为Jerry最近正在做的一个项目的工作思路的梳理。此时技师掏出自己的手机，给零件拍摄一张图片，这张图片通过手机上安装的SAP某智能解决方案，传送到SAP Leonardo平台，通过那里的人工智能服务，自动识别出这张图片上面零件的准确型号，返回给技师。
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