大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队|寒小阳 owen 我们收集、处理、分析和使用大量数据的能力对社会的各个方面都产生了深远的影响。这种转变导致了新兴学科数据科学的出现。诸多领域对数据科学的兴趣呈现爆炸式的增长，包括社会科学、自然科学和物理学等领域，涉及空前的规模和多样性的数据，通过集聚大量的操作和行为的信息来产生新的服务或收入来源的产业以及需要利用数据更好地造福社会的政府、社会服务和非营利机构。 这一新兴学科依赖于数学和统计建模，计算思维和方法，数据表示和管理和被研究领域专业知识的新的融合。虽然计
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是当今科技和商业领域最热门的话题，数据科学是AI技术发展的基础。当今很多数据科学课程都包含AI知识，并且一些高等教育机构已经提供了特设的AI本科学位。
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，还是泛指的科学认知体系，都有最基本的要求——精确性和体系性。
随着如今5G时代来临，大数据技术和人工智能逐渐成为现代社会的主流技术，因此也有越来越多的人想去了解和学习大数据技术，一方面是为了紧跟时代步伐把握未来发展趋势，另一方面是为了自身利益谋求发展。随着近些年互联网科技的快速发展，大家不难发现学习大数据技术的发展前景确实未来可期。那么今天就带大家盘点一下，有哪些国内高校开设了大数据专业。
考虑从事数据科学职业？好消息：美国劳工统计局估计，数据科学家的就业率将 增长 36% 2021 年至 2031 年期间，预计届时将创造 40,500 个以上的就业岗位。随着全球产生的数据量快速增长，对数据科学专业人员的需求也在增长，他们可以帮助组织分析所有这些数据、改善内部运营并增加收入。
据说数据科学家是“ 21世纪最勤奋的工作”。为什么？因为在过去的几年中，公司一直在存储他们的数据。每家公司都在这样做，它突然导致了数据爆炸。数据已成为当今最丰富的东西。
大数据文摘出品 编译：杨威、蒋宝尚 如今，在伯克利加州大学，新开设的数据科学课程（introduction to data science）已经成为了全校最火爆课程，每次课程参与人数都有尽1300人
数据科学是一门交叉学科，主要研究如何利用科学的方法、过程、算法或系统，从结构化的或非结构化的数据中提炼知识、洞察规律、获得见解。
编译|SW 黄念 校对|姚佳灵 前言 如果你对大数据了解不足，可能会惊讶地发现数据科学家和商业分析师提供不同的结果。即便这种情况发生了，你也不会是唯一的一个，因为这两种职业经常被混为一谈。今天我们将呈
如果你是一个数据科学的求职者，那么你一定想知道在你的简历上应该写些什么技能会有更大的概率接到面试。如果你想进入这个领域，你可能已经多次想要知道哪些技术可以成为一个有吸引力的候选人。
1.优秀的数学家可以成为顶尖的数据科学家，但光是会在笔记本上写公式可不行，他们还必须熟练地运用计算机来处理数据。 2.如果他们的所有经验都来自学术机构，当他们面对现实问题时，可能会束手无策。寻找有实
导读：3月31日，2020年图灵奖重磅出炉，颁给了哥伦比亚大学计算机科学名誉教授 Alfred Vaino Aho 和斯坦福大学计算机科学名誉教授 Jeffrey David Ullman。
曾经有人争论过Python或R是否是数据科学的首选语言。显然，市场需求告诉我们Python现在是领导者。同样值得注意的是，R比SAS更少提及。因此，如果你正在考虑进入数据科学领域，请考虑将你的学习重点放在Python上。 SQL作为数据库的语言是数据科学家第二重要的语言。由于数据科学家职业的广泛性，其他语言也扮演着重要角色。
---- 新智元报道 编辑：David 好困 【新智元导读】又一位计算机大牛回归学界！知名数据科学家、ACM和IEEE会士裴健教授加入杜克大学 今天，杜克大学电子与计算机工程系教授、ACM/IEEE Fellow 陈怡然在社交媒体上「官宣」了一件大事。 数据科学领域的国际知名学者、加拿大皇家科学院和加拿大工程院院士、ACM和IEEE会士裴健教授即将加入杜克大学。 陈教授还表示，把裴健请到杜克属实不容易，「前前后后忙活了三年多，几顾茅庐」才成功，并顺便帮打了一波广告：「欢迎大家报考他的博士生」！
来源：机器之心 作者： Vincent Granville 编译： 机器之心 参与：吴攀 、李亚洲 校对：李君 编辑：胡蝶 原文链接：http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/difference-between-machine-learning-data-science-ai-deep-learning 本文共3967字，建议阅读14分钟 本文明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习
作者：高斐、Blake 来源：AI科技评论，已获授权转载 编者注：作者Alec Smith是数据科学领域中资深HR，之所以写这篇文章是因为经常被问到一个问题：“如何才能获得一份数据科学家的职位？” 不仅这个问题经常被问引起了注意，另外问这个问题的人不同的背景也非常很令人感兴趣。作者曾经和以下这些职业的人有过类似对话：软件工程师、数据库开发者、数据架构师、保险精算师、数学家、学术界人士（不同领域）、生物学家、天文学家、理论物理学家—我还能接着往下数。通过和他们的这些谈话，作者发现在这之中有很大的误解存在，很多
01 - 05：DJ Patil, Hillary Mason, Pete Skomoroch, Mike Dewar, Riley Newman 06 - 10：Clare Corthell, Drew Conway, Kevin Novak, Chris Moody, Erich Owen 11 - 15：Eithon Cadag, George Roumeliotis, Diane Wu, Jace Kohlmeier, Joe Blitzstein
摘要：大数据时代的IT发展的基本特点是：应用驱动创新，开源加速创新，硬件助力创新。基于对这些特点的认识，从社会创新发展、人才需求变化、技术发展趋势等方面论述了数据科学与工程这一新兴交叉学科的发展必然性，进一步阐述了数据科学与工程学科的特点、学科内涵与知识体系，最后从科学研究、系统开发和人才培养的角度探讨了数据科学与工程学科的建设思路。 1、 引言 当前，“大数据”这一术语已经远远超越了当初的互联网或信息技术（IT）的技术范畴，变成了一个时代的标志。大数据时代的到来有其必然性，当计算和通信取得长足进步的时候，
在这篇文章中，数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学等领域的区别。这些概念的区别也一直是人工智能领域热烈讨论的一个话题，Quora、多个技术博客都曾有过解答。机器之心之前编译的一篇文章《人工智能、机器学习、深度学习，三者之间的同心圆关系》也对此问题进行了探讨，但似乎业内还未能给出一个权威的、令所有人信服的回答。如果对这篇文章中的观点不认同，欢迎大家留言讨论。
你可能刚刚听说数据科学家这个职业，或者已经从事该行业多年。每当提及“数据科学”这个词的时候，可能总会有一份荣耀在心里面。毕竟这是一个听起来就很高科技的职业，自我介绍的时候会有人投来羡慕的目光。
作者Alec Smith是数据科学领域中资深HR，之所以写这篇文章是因为经常被问到一个问题：“如何才能获得一份数据科学家的职位?” 不仅这个问题经常被问引起了注意，另外问这个问题的人不同的背景也非
本文为你解答数据科学究竟是什么及一个好数据科学家 应具备的品质。 授权转载自：THU数据派 市场营销学者Kevin Gray对肯纳索州立大学研究生院副院长、统计学及数据科学教授Jennifer Priestley做了一个采访，请教数据科学究竟是什么、一个好数据科学家应具备哪些品质以及如何成为一个好的数据科学家，访谈全文如下。 Q：您能否用简单、外行人也能听得懂的话向我们解释数据科学？ A：我认为Slack的数据工程总监Josh Wills给出的定义非常恰当——“（数据科学家是）擅长统计学的软件工程师
虽然学生可以在计算机科学本科时，学习人工智能和数据科学，但只有在研究生阶段，学生才能真正开始发展专业技能。
编者按：谨以此文向著名统计学家、中国人民大学统计学院教授吴喜之教授致敬！ 正文： 继云计算之后，大数据已然成为IT行业的热点。《哈佛商业评论》更是宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家都不知道它干的是什么。这里我不想重复什么是大数据，什么是数据科学，而是直接从数据科学家这样一个神秘的群体开始让大家对大数据和数据科学有个基本的认识。 认识数据科学家 “数据科学家”是舶来语，翻译自英文“Data scientist”，用来描述“一些能综合运用编程和统计技
本文由36大数据翻译组-黄小肺翻译 几年前，哈佛商业评论说数据科学家是“二十一世纪最性感的工作”。但你知道做一个数据科学家意味着什么吗？来，我们先看看这些数据科学专家的名言。 Data scientists “tend to be “hard scientists”, particularly physicists, rather than computer science majors. Physicists have a strong mathematical background, computing
作为专栏的第零篇，编外篇，我们也是考虑到在正式开始强化学习专栏内容介绍之前，给大家树立一些基础知识和学习框架。大部分关注专栏的同学都是具有数据处理、数据分析、数据挖掘、以及算法工程背景的同学。为了让大家能够统一基础认识，加深理论学习深度，我们在这里特此推出：数据科学——从计算到推理。
本文是作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享的记录的第【2】部分。 本次分享第【1】部分：什么是数据科学。 分享主题：Data Science学习分享会 分享时间：2016年4月18日晚8：00-
如果现代工作面试教会了我们什么，那就是关于“你最大的弱点是什么？”这个问题，正确答案是“我工作太努力了。”显然，说出自己的弱点是很可笑的。虽然在个人简历中列出弱点不太好，但是如果不承认自己的不足，我们就无法采取措施改善它们。
数学专业，在大众化的眼光看来，毕业后的就业前景无非是当老师或者搞科研，这个专业似乎太古板且就业道路狭窄。然而，在AI时代，这些都是偏见，数学专业毕业生早已是互联网、金融界、IT界、科研界的“香饽饽”，数学专业的就业前景有你看不见的“前途似锦”! 数学专业的划分主要如下： 专业 基础数学(应用数学)概率论与数理统计(概率与统计精算)数学工程的科学与工程计算系专业概况数学系一般开设基础数学、应用数学两专业，而这两个专业方向基本是相通的，都是为培养数学和其他高科技复合型人才打下基础。基础数学学科较多地涉及：代
<数据猿导读> 如今，数据科学家已是炙手可热，那些曾经对其毫无所知的企业，眼下也开始在全世界搜寻最好的数据科学家。问题在于，优秀数据科学家的标准是什么?和其他东西一样，数据科学家也是良莠不齐，招聘他们
数据科学是通过探索，预测和推断，从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息，对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量化我们的确定程度：我们发现的这些规律是否也出现在新的观察中？我们的预测有多准确？我们用于探索的主要工具是可视化和描述性统计，用于预测的是机器学习和优化，用于推理的是统计测试和模型。
仅仅在几年前，数据科学家还不是一个正式确定的职业，然而一眨眼的工夫，这个职业就已经被誉为“今后十年IT行业最重要的人才”了。 一、数据科学家的起源 "数据科学"（DataScience）起初叫"datalogy "。最初在1966年由Peter Naur提出，用来代替"计算机科学"（丹麦人，2005年图灵奖得主，丹麦的计算机学会的正式名称就叫Danish Society of Datalogy，他是这个学会的第一任主席。Algol 60是许多后来的程序设计语言，包括今天那些必不可少的软件工程工具的原型。
TLDR; 本系列是基于检测以下现实生活代码记录中复杂策略的工作。该系列的代码可以在原文找到。
一、数据科学家的起源 “数据科学”（DataScience）起初叫”datalogy “。最初在1966年由Peter Naur提出，用来代替”计算机科学”（丹麦人，2005年图灵奖得主，丹麦的计算机学会的正式名称就叫Danish Society of Datalogy，他是这个学会的第一任主席。Algol 60是许多后来的程序设计语言，包括今天那些必不可少的软件工程工具的原型。图灵奖被认为是“计算科学界的诺贝尔奖”。） 1996年，International Federation of Classific
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 一年以前，我还只是一个没有任何编程经验的电脑爱好者。在试着上了一些在线课程之后，我深受启发，接着决定开始学习加拿大最好的计算机科学课程之一。 两周后，我意识到我可以通过 edX ，Coursera 和 Udacity 来学习我需要的一切知识，并且更快、更有效、成本更低。所以我退学了。 在不久之后，我开始通过使用在线课程创建自己专属的数据科学硕士学位。并且制定了一份数据科学编程方向的课程清单，
来源Jack Cook 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 想从事数据科学领域的初学者总是很困惑：应该学习哪种编程语言？专业重要吗？需要掌握哪些工具和技能？在这篇文章中，你的这些问题都能得到解答。 几星期前，我发布了我的第二篇Kaggle Kernel( Kernel: Kaggle中用于探索概念、展示技术或分享解决方案的短脚本)。我对Kaggle最近发布的“机器学习和数据科学现状”调查很感兴趣，并认为我可以从中得出一些有趣的见解。我以为大多数写Kernel的人都已经是
何谓数据科学？在wikipedia中你还找不到Data Science的词条，但它将成就你的未来。 谷歌首席经济学家Hal Varian在2009年说，下一个十年最有吸引力的工作就是统计学家。能获取并处理数据，从中得到有用信息并能图形化，并使人们得以理解，这将是非常重 要的技能。在此处他所称的“统计学家”，实际上是能够提取大数据集的信息，然后展现给非数据专家的那些人，我们也可称之为数据极客（Data Geek）或是数据科学家(Data Scientists)。 一、数据科学的构成 数据科学的
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队：蒋宝尚，张礼俊 “—— 如今，数据科学家正取代公司里那些带来新客户和收益的销售人员以及交易员，成为金融界最受追捧的人，他们拥有通向行业未来的钥匙。高盛的首席财务官，技术专家Marty Chavez和高盛首席信息官Eli Wiesel的倡议预示了未来。无论是做销售还是交易，公司将越来越多地使用计算机来分析数据。 我们汇总了一些目前在银行和金融领域工作的顶级数据专家的资料。通过关注数据科学家而不是“数据老大”，我们试图了解实际操作数据的人，而不是管理数据科学家的
来源 | http://analyticsvidhya.com/ 编辑 | 代码医生团队
仅仅在几年前，数据科学家还不是一个正式确定的职业，然而一眨眼的工夫，这个职业就已经被誉为“今后十年IT行业最重要的人才”了。 一、数据科学家的起源 “数据科学”（DataScience）起初叫”datalogy “。最初在1966年由Peter Naur提出，用来代替”计算机科学”（丹麦人，2005年图灵奖得主，丹麦的计算机学会的正式名称就叫Danish Society of Datalogy，他是这个学会的第一任主席。Algol 60是许多后来的程序设计语言，包括今天那些必不可少的软件工程工具的原型。
AI 科技评论按：11 月 15 日，「全球 AI+智适应教育峰会」在北京嘉里中心大酒店盛大开幕，峰会由雷锋网联合乂学教育松鼠 AI，以及 IEEE（美国电气电子工程师学会）教育工程和自适应教育标准工作组共同举办，汇聚国内外顶尖阵容。
仅仅在几年前，数据科学家还不是一个正式确定的职业，然而一眨眼的工夫，这个职业就已经被誉为“今后十年IT行业最重要的人才”了。 一、数据科学家的起源 "数据科学"（DataScience）起初叫"datalogy"。最初在1966年由Peter Naur提出，用来代替"计算机科学"（丹麦人，2005年图灵奖得主，丹麦的计算机学会的正式名称就叫Danish Societyof Datalogy，他是这个学会的第一任主席。Algol 60是许多后来的程序设计语言，包括今天那些必不可少的软件工程工具的原型。图灵
想从事数据科学领域的初学者总是很困惑：应该学习哪种编程语言？专业重要吗？需要掌握哪些工具和技能？在这篇文章中，你的这些问题都能得到解答。 几星期前，我发布了我的第二篇Kaggle Kernel( Ke
导语 随着全国各省高考分数线的公布，考生和家长也投入到了报考志愿的战争中。高薪、市场需求居高不下的数据科学家正在成为众多年轻人的理想职业。那么想要进入大数据领域并成为佼佼者，如何从高考选专业开始科学规划？ 大数据文摘联合数据派（datapi）策划了本期专题，针对“数据科学家”的专业成长路径，采访了清华大学徐葳教授、阿里数据专家刘智勇、哥伦比亚大学数据科学在读硕士王昱森，希望他们从各自不同的角度，给想要走上大数据这条路的年轻人选择专业提供一些参考。 ◆ ◆ ◆ 数据分析师：市场需求增长,五成年薪在50万以
一个资深的数据科学家不会在拿到数据后就直接信任它的。他们会反复查验数据，寻找其中的偏移、丢失的数据、重复数据等等。
为什么数据科学才有科学后缀，而从未听过物联网科学或者是区块链科学？华傲数据创始人贾西贝在这次专访中提出了一个有意思的观点。他认为数据当然是一门科学。从数据求学到数据创业，贾西贝一直在研究数据科学，也在数据科学的分支——数据治理上努力着，“从天上到地上，再踏踏实实地往上爬”，他说这就是他的人生。
这个库的核心是 ndarray 数据结构（Python 的标准库没有数组数据结构），它允许程序员实际做数学和科学的事情。它还对线性代数有一些（但不多）支持。
没错，计算机就是其中之一，并且荣登技术行业薪资最高的10个岗位之一。并且通过调查发现，五分之三的高薪岗位集中于大数据领域。通过对CyberCoders数据库的挖掘分析，我们总结出5个薪资最高的岗位以及所在的城市。
仅仅在几年前，数据科学家还不是一个正式确定的职业，然而一眨眼的工夫，这个职业就已经被誉为“今后十年IT行业最重要的人才”了。 一、数据科学家的起源 “数据科学”（DataScience）起初叫”datalogy “。最初在1966年由Peter Naur提出，用来代替”计算机科学”（丹麦人，2005年图灵奖得主，丹麦的计算机学会的正式名称就叫Danish Society of Datalogy，他是这个学会的第一任主席。Algol 60是许多后来的程序设计语言，包括今天那些必不可少的软件工程工具的原型。图灵
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