2018年2月必读的八篇数据科学文章

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数据科学继续彻底改变着全世界的行业和工作场所。随着企业意识到分析的力量,他们已经开始大规模雇用数据科学家,以便他们能够做出准确的、由数据驱动的决策。医疗保健和食品等行业正开始大张旗鼓地纳入人工智能和机器学习--从使用预测性诊断到翻转汉堡的机器人。Gmail和Snap都已经开始为用户提供分析,而Arm宣布了Project Trillium,这是一个机器学习项目,可以帮助智能手机检测物体并提供智能反馈。以下是2018年2月在分析、人工智能和ML领域的一些最佳读物。

1. 2018年的数据科学。你需要知道的三个趋势

Tripp Smith, 数据中心杂志

2. Arm正在改变机器学习体验。Trillium项目

杰姆-戴维斯,手臂社区

3. 机器学习彻底改变营销的10种方式

路易斯-哥伦布,福布斯

4. 不要担心人工智能变坏--其背后的思想才是危险所在

约翰-诺顿,《卫报》

5. Gmail现在有了分析功能,而且非常棒

Larry Alton, The Next Web

6. 2018年数据科学家需要学习的首要技能

Daniel Gutierrez, insideBIGDATA

7. Snapchat终于为创作者提供分析服务

Josh Constine, TechCrunch

8. 人工智能在大数据分析后诊断出眼部疾病

电子周刊》网站的Steve Bush

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Ramya Sriram在世界最大的科学家自由职业平台Kolabtree(kolabtree.com)负责管理数字内容和通信。她在出版、广告和数字内容创作方面有超过十年的经验。

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不,谢谢,我现在不打算雇用。