图说丨数据科学从业者，你值多少钱？

O'Reilly 近日发布了数据科学从业者薪酬报告(2016 Data Science Salary Survey),分析了来自45个国家的近千份调查报告后,针对数据科学从业者使用的工具.薪酬待遇等问题进行了详细分析解读,并从调查结果中得到一些有趣的结论. 比如,Python和Spark成为了对从业者薪酬贡献最高的两大工具;在所有的编程从业者中,每周编程时间越久的人薪水越高;SQL,Excel,R和Python成为了调查者中被使用频度最高的工具. 按照国家地区来看,哪里的数据科学家薪酬最高? 对

今年,Kaggle有史以来第一次对人工智能领域进行了深度调查,旨在全面了解数据科学和机器学习的概况.本次调查收到了 16000 多份答卷,庞大的调查数据为我们提供了有关从业者.业界最新动态以及如何进入该行业的数据支撑.以下报告包括本次调查的几个主要结果,其中包括: 尽管Python很可能是机器学习最常用的编程语言,但统计学家使用最多的是 R 语言. 数据科学家的平均年龄在 30 岁左右,但是这个数字在不同的国家有所不同.例如,印度受访者的平均年龄要比澳大利亚的小 9 岁. 被调查者教育程度最多是

未来属于那些知道如何把数据变成产品的企业和个人. --麦克·罗克德斯(Mike Loukides) 据哈尔·瓦里安(Hal Varian)说,统计学家是下一个性感的工作.五年前,在<什么是Web 2.0>里蒂姆•奥莱利(Tim O'Reilly)说"数据是下一个Intel Inside".但是这句话到底是什么意思?为什么我们突然间开始关注统计学和数据? 在这篇文章里,我会检视数据科学的各个方面,技术.企业和独特技能集合. 互联网上充斥着"数据驱动的应用"

本文简介:数据科学家的常用工具与基本思路,数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述,包括开源的技术平台相关工具.挖掘分析处理工具.其它常见工具等几百种,几十个大类,部分网址.为数据科学教育和知识分享,提高数据科学人员素质. 数据科学融合了多门学科并且建立在这些学科的理论和技术之上,包括数学.概率模型.统计学.机器学习.数据仓库.可视化等.在实际应用中,数据科学包括数据的收集.清洗.分析.可视化以及数据应用整个迭代过程,最终帮助组织制定正确的发展决策数据科学的从业者称为数据科学家.数据科学家有其独

未来属于那些知道如何把数据变成产品的企业和个人.     --麦克.罗克德斯(Mike Loukides) 据哈尔•瓦里安(Hal Varian)说,统计学家是下一个性感的工作.五年前,在<什么是Web 2.0>里蒂姆•奥莱利(Tim O'Reilly)说"数据是下一个Intel Inside".但是这句话到底是什么意思?为什么我们突然间开始关注统计学和数据? 在这篇文章里,我会检视数据科学的各个方面,技术.企业和独特技能集合. 互联网上充斥着"数据驱动的应用&q

Python是一门通用的编程语言,在过去十年中被数据科学领域广泛使用.事实上,Python在数据科学领域是仅次于R的第二热门的编程语言. 本篇文章的主要目的在于向大家展示使用Python学习数据科学有多么的容易.你可能以为自己要先成为一名高级Python程序员,然后才能进行通常与数据科学相关的复杂任务,然而事实并非如此.Python附带了很多有用的工具库,它们可以在后台为你提供强大的支持.你甚至不需要知道程序在运行什么,你不必关心这些.唯一你真正需要知道的是,你需要执行一些特定的任务,而Pyth

Q: 可以推荐一本完全零基础的python书看一下吗?我没有数据基础. A: <简明Python教程> Q:在校生,想搞明白未来的职业发展. A:我看数据科学相关的岗位有,比如:数据分析,数据挖掘,机器学习,自然语言处理,计算机视觉,深度学习工程师等等,还有推荐算法.搜索算法. 我觉得咱们的培养目标和数据挖掘.机器学习这两个岗位的要求更贴近.当然,像数据分析.自然语言处理.计算机视觉.深度学习,推荐算法等等这些岗位,就是更专业一点,或者说更垂直一点. 我一直觉得机器学习目前还不是一种通用技术,

引言:数据科学存在于生产和生活的各个方面,贯穿于人类社会发展的始终.数据科学作为科学,首先应该满足科学的基本定义.在此基础上,数据科学兼具数据本身的一些特性. 本文内容整理自<数据科学家养成手册>认知篇. 数据科学是一个巨大而抽象的概念,要想清晰地认识这样一个概念,就需要对其进行拆解. 什么是科学 科学是一种泛指的领域,包括数据科学.计算机科学.社会科学.经济科学.语言科学.生物科学等都是小.窄而深的认知领域,这些领域的科学有各自的体系.规范及认知特性.科学,不管是某个领域的科学,还是泛指的科

在上一篇中,我概括地解释了一些主要的人工智能概念,包括机器学习,神经网络和深度学习.也概述了当前人工智能背后的基本原理,提及了从大量样本中学习的机器学习系统,解释了深度学习系统能够更丰富地展现这些样例.那接下来我们就来说说利用这些人工智能系统我们今天可以做些什么,有哪些用途,以及现在的研究领域与方向. 总的来说,我们可以从两个方面来利用当前的人工智能系统: 完成更出色的数据科学工作 我们长期以来使用传统统计方法或软件工程来处理下面这些数据科学领域的工作.但是在有了机器学习系统以后,我们可以做得更