2017年9月に掲載されたデータサイエンス関連の必読記事10選

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The data サイエンス industry is quickly finding applications in a variety of disciplines ranging from バイオテクノロジー にしています。 社会科学. It’s revolutionized the way we make decisions both as businesses and researchers. Data science is currently the ‘best job in America’, according to Glassdoor. The amount of data that we collect is mind-boggling, not only through traditional ways but also through digital platforms and ソーシャル メディア. Data analysis, visualization and interpretation are skills that are in high demand — and experts often specialize in specific disciplines such as computer science or even astrophysics. At Kolabtree, we’ve helped プロジェクト owners find highly qualified freelance データサイエンスの専門家 これは、組織がこの分野でのスキルやリソースのギャップに苦しんでいることを証明しています。

Data scientists need to keep themselves updated on the latest リサーチ and developments in the field to stay on top of their game. Here is a curated list of the top 10 articles from September 2017 that we think is necessary 読書.

1. データサイエンティストになるために必要な10のスキルをご紹介します。アメリカでNo.1の仕事
(Alison DeNisco, TechRepublic)

2. アナリティクスの深淵 
(Jon Evans, TechCrunch)

3. 機械学習と人工知能を用いてIT運用を改善する新ツール
(Bernard Marr, Forbes)。

4. 機械学習、データサイエンス、AI、ディープラーニング、統計学の違い
(Vincent Granville, Data Science Central)

5. データビジュアライゼーションのためのウィキペディアが登場
(Katharine Schwab,  Co.デザイン)

6. データ分析のスキルを向上させたい場合、どのプログラミング言語を学ぶべきでしょうか? [R vs Python]について (Dan Kopf, Quartz)

7. データサイエンス、機械学習、深層学習に必要な30のチートシート
(Matthew Mayo, KDNuggets)

8. A.I. "Gaydar "研究とビッグデータの本当の危険性
(アラン・バーディック『ニューヨーカー』誌)

9. 機械学習で競争力を確保する
(Ronald van Loon, Dataconomy)

10. Raiders of the storm:天気予報を支えるデータサイエンス
(George Anadiotis, ZDNet)

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著者について

Ramya Sriramは、科学者のための世界最大のフリーランス・プラットフォームであるKolabtree (kolabtree.com)で、デジタルコンテンツとコミュニケーションを管理しています。出版、広告、デジタルコンテンツ制作の分野で10年以上の経験があります。

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