資料科學文章列表

• 【Python資料科學】之Numpy
  2019-04-29
  Python資料科學
• 從全方位為你比較3種資料科學工具的比較：Python、R和SAS（附連結）
  2019-04-28
  資料科學Python
• 資料科學從業者常見的不良小習慣
  2019-04-28
  資料科學
• 資料科學家必知的五大深度學習框架！（附插圖）
  2019-04-25
  資料科學深度學習框架
• 做資料科學領域的「召喚師」，組織一場人人可參與的資料科學比賽
  2019-04-20
  資料科學
• 除了Kaggle，這裡還有一些高質量的資料科學競賽平臺
  2019-04-16
  資料科學
• 程式碼排名前1%的資料科學家揭露我們容易犯的十大編碼錯誤！
  2019-04-12
  資料科學
• 除Kaggle外，還有哪些頂級資料科學競賽平臺
  2019-04-09
  資料科學
• Github 2019 年最值得關注的資料科學專案 Virgilio(維吉爾) 中文版
  2019-04-03
  Github資料科學
• ApacheCN 程式設計/大資料/資料科學/人工智慧學習資源 2019.4
  2019-04-03
  Apache程式設計大資料資料科學人工智慧
• Windows的Linux子系統搭建資料科學環境
  2019-04-02
  WindowsLinux資料科學
• 資料科學的下一個「超能力」：模型可解釋性
  2019-03-27
  資料科學模型
• 機器學習和資料科學領域，推薦幾本學習書單
  2019-03-23
  機器學習資料科學
• 資料科學難在實踐，有哪些彎路可以不走？
  2019-03-22
  資料科學
• 免費！資料科學及機器學習必備書單下載！
  2019-03-20
  資料科學機器學習
• 成為資料科學家應該知道的10種機器學習演算法
  2019-03-16
  資料科學機器學習演算法
• 噓！這有幾條沒人會告訴你的資料科學求職祕密
  2019-03-15
  資料科學求職
• “老司機”劃重點！搞定這120個真實面試問題，殺進資料科學圈
  2019-03-06
  面試資料科學
• 資料科學家的必備讀物：從零開始用Python構建迴圈神經網路（附程式碼）
  2019-03-06
  資料科學Python神經網路
• 被擠爆的資料科學行業！五年前“最性感的職業”怎麼了？
  2019-03-04
  資料科學行業
• [譯] 初創公司的資料科學：簡介
  2019-03-04
  資料科學
• 【譯Py】資料科學麵試終極指南（一）
  2019-03-04
  資料科學
• Python資料科學（八）- 資料探索與資料視覺化
  2019-03-02
  Python資料科學視覺化
• 為什麼資料科學家應該開始學習Swift？
  2019-03-02
  資料科學Swift
• 進階指南：如何從資料分析師轉型為資料科學家？
  2019-02-28
  資料科學
• 資料科學和機器學習面試問題
  2019-02-28
  資料科學機器學習面試
• 網際網路金融風控中的資料科學
  2019-02-27
  資料科學
• 資料科學、機器學習、人工智慧的區別到底是什麼？
  2019-02-27
  資料科學機器學習人工智慧
• 5個免費工具，讓資料科學更加簡單
  2019-02-26
  資料科學
• 【譯Py】資料科學麵試終極指南（七）
  2019-02-26
  資料科學