数据科学、机器学习和人工智能有什么区别?


当我作为数据科学家介绍自己的时候,我经常会遇到像“数据科学和机器学习有什么区别”或者“这是否意味着你在从事人工智能研究?”这样的问题,我已经回答了无数遍,这些回答已经符合了我的 “三次准则”:

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  • 当你写相同的代码写了三遍时,你就应该去写一个函数
  • 当你给出相同的个人建议三次时,你就应该将建议写在博客里


AI经典书单:入门人工智能该读哪些书?


在招聘网站上搜索人工智能相关的岗位,这些岗位的涉及到的技术领域包含:算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、spider开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、贝叶斯方法、概率编程、计算机数学、数据仓库、matlab建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。

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将上面的岗位涉及到的岗位和技术划分为四大类,就形成了五份书单:


国务院印发《新一代人工智能发展规划》


国务院2017年7月8日印发《新一代人工智能发展规划》。

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《新一代人工智能发展规划》提出新战略目标,到瞄准自动驾驶、城市大脑、医疗影像和智能语音等领域建设“国家队”,从创新重点任务“揭榜挂帅”机制到加快研究起草治理准则防范风险,人工智能发展蓝图愈发清晰,“新智慧”的发展动能也日益强劲。


16种常用的数据分析技术汇总


数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。将数据分析商业化、信息化,从而实现商业价值的企业信息化建设过程称为商业智能

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数据分析驱动的决策管理是优秀管理者必备的竞争优势,进而成为下一步运营战略规划的基础。本文整理十六种常用的数据分析技术,更多详尽信息需深入统计学及商业智能课程,并请区别数据分析方法