2017年9月必读的10篇数据科学文章

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数据科学行业正在迅速发现在各种学科中的应用,从 生物技术社会科学.它彻底改变了我们作为企业和研究人员的决策方式。据Glassdoor报道,数据科学目前是 "美国最好的工作"。我们收集的数据量大得惊人,不仅通过传统方式,而且还通过数字平台和社交媒体。数据分析、可视化和解释是需求量很大的技能--专家们通常专攻特定学科,如计算机科学甚至天体物理学。在Kolabtree,我们已经帮助项目业主找到了高素质的自由职业者。 数据科学专家 以帮助他们分析数据集或编写算法--这证明组织在这一领域存在着技能或资源缺口。

数据科学家需要让自己了解该领域的最新研究和发展,以保持自己的优势地位。以下是我们认为有必要阅读的2017年9月的10大文章的策划清单。

1. 以下是你成为数据科学家所需的10项技能,这是美国的第一大工作。美国的第一份工作
(Alison DeNisco, TechRepublic)

2. 分析的深渊 
(Jon Evans, TechCrunch)

3. 新工具使用机器学习和人工智能来改善IT运营
(Bernard Marr, Forbes)

4. 机器学习、数据科学、AI、深度学习和统计学之间的区别
(Vincent Granville,数据科学中心)

5. 数据可视化的维基百科来了
(Katharine Schwab, Co.Design)

6. 如果你想提升你的数据分析技能,你应该学习哪种编程语言? [R与Python]。 (Dan Kopf, Quartz)

7. 30个基本的数据科学、机器学习和深度学习小册子
(Matthew Mayo, KDNuggets)

8. 人工智能 "Gaydar "研究和大数据的真正危险
(Alan Burdick, The New Yorker)

9. 用机器学习确保竞争优势
(Ronald van Loon, Dataconomy)

10. 暴风雨的突袭者。天气预测背后的数据科学
(George Anadiotis, ZDNet)

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关于作者

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。