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MIT 2019年10大科学突破
以下内容来自麻省科技评论中关于2019年10大科技突破的文章。
85720发布于 2019-08-14 - 来自专栏Python工程师
Python-科学计算-pandas-10-df遍历
Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化
1.4K30发布于 2020-04-26 - 来自专栏闪石星曜CyberSecurity
改变科学的10个计算机代码
因此，科学界也可以在此基础上进一步深度探索。 开源逐渐成为一种趋势，并且越来越普遍。从天文学到动物学，现代每一项重大科学发现的背后，似乎都有计算机的身影。 美国德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家Robert van de Geijn指出，BLAS“可能是为科学计算定义的最重要的接口”。 40多年来，BLAS代表了科学计算堆栈的核心，也就是使科学软件运转的代码。华盛顿大学的机械和航空航天工程师Lorena Barba称其为“五层代码中的机械”。 10 年后，Pérez 和物理学家 Brian Granger、数学家 Evan Patterson 合作，将该工具迁移到 Web 浏览器，创建了 IPython Notebook，掀起了一场数据科学的革命 10 快速学习器：AlexNet（2012） 人工智能有两种类型。一种是使用成文的规则，另一种是通过模拟大脑的神经结构来让计算机“学习”。
68120发布于 2021-03-25 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据科学】数据科学家推荐你必看的10部烧脑电影
如果觉得数据科学和机器学习技术枯燥乏味，那你就错了。在电影中，精密计算推演的是激动人心的故事情节，计算机智能衍生的是感人至深的爱恨情仇。 本文推荐的10部影片经由数据科学家投票产生，让你在欣赏电影的同时深入理解数据科学和机器学习技术。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 来源：36大数据
79690发布于 2018-02-27 - 来自专栏钱塘大数据
蹩脚数据科学家的10种现象
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? 凭借一批出色的数据科学家，Facebook为自己的社交媒体平台注入了富有创造力的新功能，令用户为之兴奋。 过去10年里，数据呈现爆炸式增长。 所以，在寻找优秀的数据科学家时，你也应该警惕蹩脚数据科学家的迹象。如果发现以下10个迹象中的任何一个，你都应该迅速远离。 1. 10. 不会用通俗语言来解释 数据科学家应该能用通俗易懂的日常用语来解释最复杂的问题，不能与现实世界脱节，这会导致你的解决方案无法被人理解，而且你需要花费一定的时间和精力来克服语言障碍。 原文：10 Signs of a Bad DataScientist 来源：Datanami
71470发布于 2018-03-01 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据科学】想学大数据？10条激励人心的数据科学家名言
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。 ’硬科学家’ ，相对于计算机专业的，他们更像物理学家。 ，比统计学家懂更多计算机科学的人。”? 这是我自己关于整个数据科学过程的描绘。 ? 那么， 数据科学家都做些什么呢？简单来说，他收集数据、清洗、创建数据集、分析数据然后提出新观点。 这里有数据科学家最应该具备三个的特质： 1.一个优秀的数据科学家知道如何提出好问题 2.理解他手上的数据的结构 3.能够很好地解读这些数据 简单来说，数据科学就是关于提出合适的问题，然后提出有意义的见解来指导正确的决策
1.5K80发布于 2018-02-27 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
数据科学家常遇到的10个错误
数据科学家是“在统计方面比任何软件工程师都要出色，在软件工程方面比任何统计学家都出色的人”。许多数据科学家都有统计学背景，但很少有软件工程经验。 我是一位高级数据科学家，在Python编码的Stackoverflow上排名第一，并与许多（初级）数据科学家合作。下面是我经常看到的10个常见错误。 1. 由于在学习代码时首先要学习的内容之一就是函数，因此数据科学代码通常被组织为一系列线性运行的函数。这可能会导致几个问题。 x = range(10) avg = sum(x)/len(x); std = math.sqrt(sum((i-avg)**2 for i in x)/len(x)); zscore = [(i-avg 10. 使用jupyter笔记本 让我们以一个有争议的结论来结束：jupyter notebooks 与CSV一样普遍。很多人使用它们，那并不是好事。
1.2K20发布于 2019-09-25 - 来自专栏张俊红
数据科学中的10个重要概念和图表
10、学生 T 分布 T 分布（也称为学生 T 分布）是一系列分布，看起来几乎与正态分布曲线相同，只是更短和更宽/更胖。 当我们有较小的样本时，我们使用 t 分布而不是正态分布。
78220编辑于 2022-08-26 - 来自专栏加米谷大数据
10本机器学习和数据科学必读书
10本机器学习和数据科学必读书（附PDF下载）。 inference for data science 作者：Brian Caffo 链接： https://leanpub.com/LittleInferenceBook 这本书是Coursera数据科学项目 目标读者是有数学或计算机背景的并且希望在统计和数据科学领域中得以运用的学生。这本书在Github上以markdown文档的形式免费提供。
72920发布于 2019-04-19 - 来自专栏智能算法
来自机器学习系统的排名：计算机科学与神经科学大牛TOP10
Science11月11日报道，艾伦人工智能研究院Semantic Scholar的人工智能搜索学术引擎近日推出了神经科学学术领域最有影响力的10位学者。 伦敦大学学院 (UCL)独占鳌头，排名前三的科学家都来自该校，前10名的研究者全部来自英、美和加拿大三个国家。 此前，Semantic Scholar曾对计算机科学领域进行过排名，在前10 的名单中，Jordan 位列第一，吴恩达第二。(文内包含计算机科学领域最有影响力50人名单)。 2015年，吴恩达论文引用次数达到近10年来的峰值 新增神经科学排名：伦敦大学学院 (UCL)独占鳌头 ? 昨日公布的神经科学影响力排行中，伦敦大学学院 (UCL)独占鳌头，排名前三的科学家都来自该校。 前10名的研究者全部来自英、美和加拿大三个国家。 ?
1.1K80发布于 2018-04-03 - 来自专栏目标检测和深度学习
「数据科学家」必备的10种机器学习算法
也就是说，没有人能否认这样的事实：作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。 v=GF3iSJkgPbA ▌10.决策树 例如我有一张有关各种水果数据的Excel工作表，我必须标明哪些是苹果。我们需要做的是提出一个问题“哪些水果是红的，哪些水果是圆的？” 我们之前谈及的10种算法都是模式识别，而非策略学习者。为了学习能够解决多步骤问题的策略，比如赢得一盘棋或玩Atari游戏机，我们需要让一个空白的智能体在这世界上根据其自身面临的奖惩进行学习。 v=2pWv7GOvuf0 我们介绍了可以助你成为数据科学家的10中机器学习算法。
92950发布于 2018-04-18 - 来自专栏CDA数据分析师
最受欢迎的数据科学TED演讲Top10
在这里，我们针对数据科学家，从统计，社交媒体和经济等领域筛选了十个优质演讲。 （以下所有视频均在TED官网可以找到，根据自己的需求还可以选择中文字幕哦） 1. The best stats you’ve ever seen 你见过最好的数据统计 (播放次数：10,406,507) ? 你从未见过这样的数据。 Battling bad science 与伪科学抗争 (播放次数：1,891,208) ? 每天都有新的健康建议出现，但是如何辨别其真伪呢？ language=en) 10. 计算机科学 Jennifer Golbeck 解释了这一点，并指出技术的一些应用不是那么友好，以及为什么她认为我们应该把信息的控制权归还给合法的所有者。
2.1K60发布于 2018-02-26 - 来自专栏大数据文摘
征服数据科学面试的10个小技巧（附资源）
对于一个公司来说，与其雇佣一个不合适的人，不如拒绝一个合适的人（作为数据科学家，我们都知道如何在假阳性与真阳性中作出取舍！）。 如果你是一个数据科学家，SQL（结构化查询语言）的问题很常见。 ◆ ◆ ◆ 掌握常见的技术概念 如果你从事数据科学，你需要了解偏差/方差。你需要知道如何检测和处理过度拟合模型。
61570发布于 2018-05-25 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
带有源代码的 10 个 GitHub 数据科学项目
这就是数据科学快速发展的原因，需要热爱数据和处理数据的熟练专业人士。 如果你正在考虑进军基于数据的职业，最好的方法之一是参与GitHub数据科学项目，建立一个数据科学家组合，展示你的技能和经验。 因此，如果你对数据科学充满热情并渴望探索新的数据集和技术，请阅读并探索你可以贡献的十大数据科学项目。 适合初学者的 10 个 GitHub 数据科学项目列表 1. 如果你是一名有抱负的数据科学家，那么参与 GitHub 数据科学项目并熟悉该平台的工作原理是必要的。 对于所有有抱负的数据科学家和现有专业人士来说，GitHub 是数据科学家展示其工作并向他人学习的首选平台。 这就是为什么本博客为初学者探索了 10 个 GitHub 数据科学项目，这些项目提供了不同的应用程序和挑战。通过探索这些项目，你可以更深入地了解数据科学工作流程，包括数据准备、探索、可视化和建模。
3.3K31编辑于 2023-08-29 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
「数据科学家」必备的10种机器学习算法
也就是说，没有人能否认这样的事实：作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。 v=GF3iSJkgPbA ▌10.决策树 例如我有一张有关各种水果数据的Excel工作表，我必须标明哪些是苹果。我们需要做的是提出一个问题“哪些水果是红的，哪些水果是圆的？” 我们之前谈及的10种算法都是模式识别，而非策略学习者。为了学习能够解决多步骤问题的策略，比如赢得一盘棋或玩Atari游戏机，我们需要让一个空白的智能体在这世界上根据其自身面临的奖惩进行学习。 v=2pWv7GOvuf0 我们介绍了可以助你成为数据科学家的10中机器学习算法。
95050发布于 2018-04-26 - 来自专栏龙行天下CSIEM
科学瞎想系列之一〇五 NVH那些事(10)
1)/2π(r²+1)½]•(E•hj³/12m′•Rj^4)½ ⑷ 以上⑴～⑷式中：r为振型的阶次；Λ为减震器的柔度；E为定子轭的弹性模量，对于叠片轭E=1.777*10 ^11 Pa，对于整块轭E=2.06*10^11 Pa；Rj为定子轭的平均半径；hj为轭厚度；m′为定子轭在平均直径的圆柱表面单位面积上的质量，即： m′=mj/(2πRj•Lj) ⑸ 3.2.1 近似计算法 轴的一阶临界转速(r/min)的近似计算公式为： n=2.65•10^7•Def²/(mg•L³)½ ⑺ 式中：mg为转子的重力(N)；L为两轴承间的距离(m) 3.2.2 精确计算法 对于两点支撑的转子，一阶临界转速的精确计算公式为： n=(4.3•10^7/L²)•(g•J/Q)½ ⑻ 式中：L为两轴承间的距离(m)；g为重力加速度9.8m
3K20发布于 2020-02-13 - 来自专栏新智元
Science | 来自机器学习系统的排名：计算机科学与神经科学大牛TOP10
【新智元导读】Science11月11日报道，艾伦人工智能研究院Semantic Scholar的人工智能搜索学术引擎近日推出了神经科学学术领域最有影响力的10位学者。 伦敦大学学院 (UCL)独占鳌头，排名前三的科学家都来自该校，前10名的研究者全部来自英、美和加拿大三个国家。 此前，Semantic Scholar曾对计算机科学领域进行过排名，在前10 的名单中，Jordan 位列第一，吴恩达第二。（文内包含计算机科学领域最有影响力50人名单）。 2015年，吴恩达论文引用次数达到近10年来的峰值 新增神经科学排名：伦敦大学学院 (UCL)独占鳌头 ? 昨日公布的神经科学影响力排行中，伦敦大学学院 (UCL)独占鳌头，排名前三的科学家都来自该校。 前10名的研究者全部来自英、美和加拿大三个国家。 ?
1.3K110发布于 2018-03-26 - 来自专栏华章科技
10大科学难题，唯大数据能提供解决方案
普拉伯特在2001年获得布朗大学计算机科学硕士学位，1999年在印度新德里理工学院所获得计算机科学与工程学士学位。他目前在加州大学伯克利分校的地球与行星科学系就读博士学位。 在本文中，我的科研合作者和我评论了在科学数据分析中最难的一些问题，希望能够邀请更多的数据科学社区参加到正在发展中的的科学研究工作中。 1为宇宙中所有的天体创建目录 ? 当前的数据集大小约在10兆字节。此外，将来自多个发言人样本的数据组合起来是具有挑战性的，但是也是最后成功的关键所在。 因此，由于海量的计算需求以及拼接大规模基因组和宏基因组的算法复杂度，从头拼接已经不能跟上洪水般的数据（大约在1到10万亿字节）的步伐。 主要合作者：安纳博阿夫·贾恩（Anubhav Jain，劳伦斯伯克利国家实验室），克里斯丁·佩尔松（Kristin Persson，劳伦斯伯克利国家实验室） 10 决定物质的基本成分 ?
1.6K30发布于 2018-08-14 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据】数据科学家喜欢Jupyter Notebook的10个原因
在过去的二十年中，Python越来越多地用于科学计算和数据分析。 今天，Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 IPython是一个Python库，最初旨在改进Python提供的默认交互式控制台并使其对科学家友好。 在2011年，IPython首次发布10年后，IPython Notebook被引入。 该平台为交互式科学计算和数据分析提供了理想的门户。 IPython已经成为研究人员，工程师，数据科学家，教师和学生不可或缺的一部分。 ? 几年后，IPython在科学界和工程界获得了不可思议的盛誉。 作者：Aarthi Kumaraswamy 链接：https://hub.packtpub.com/10-reasons-data-scientists-love-jupyter-notebooks/ 关于更多数据科学内容，请阅读数据科学系列文章。 数据人网是数据人学习、交流和分享的平台http://shujuren.org 。专注于从数据中学习到有用知识。
2K70发布于 2018-04-18 - 来自专栏庄闪闪的R语言手册
数据科学中 R 语言教学的10个简单准则
作者给出了数据科学中 R 语言教学的 10 个简单准则，分别是： 通过数据分析教学 R 语言 使用参与式现场编码 提供大量练习 提供大量反馈 使用可操作的数据例子 使用真实的、丰富的、但可获得的数据集 Slides 截图 来源：https://ttimbers.github.io/10-simple-rules-for-teaching-R-for-Data-Science/10-simple-rules-for-teaching-r-for-data-science.html #1，需要阅读完整版的读者，文末原文自行跳转噢～ 参考资料 [1] GitHub 网站: https://github.com/ttimbers/10-simple-rules-for-teaching-R-for-Data-Science
1.2K20编辑于 2022-10-31
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