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我们关注企业实际业务中数据分析的落地与实施

放下所谓的“大数据”概念,忘掉复杂的算法,抛开艰深的统计理论。我们关注企业在实际业务过程中所产生的数据分析需求,帮助企业完善数据流,以及构建企业数据分析整体流程,为企业进入数据时代铺平道路。

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灵活、精益的数据分析工具构建思维

借助于开源软件,灵活利用已有的计算机工具、数据分析基础工具,如 R、Python、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Hadoop、Spark ,精心整合企业自身业务逻辑,在精益敏捷化的软件服务开发模式下,为企业量身定制数据分析工具。摆脱以往商业软件的重、笨、难、贵、高壁垒等问题,让用户在落地实施与使用成本上做到最大的优化。

自然语言处理在2017年有哪些值得期待的发展?丨数据工匠简报(May. 22)

2017 年 05 月 22 日 2016 年是深度学习的大潮冲击 NLP 的一年,果实丰硕。从底层的 pos tagging, word segmentation, NER,到高级的任务比如 semantic analysis, machine translation, machine reading comprehension, QA system, natural language generation。都是全面开花,Deep learning for NLP 的架构越来越成熟。那么在 2017 年,我们又有什么样的期待呢? 阅读全文...

数据科学家入侵:2016年超越技术员的火热职业

2017 年 05 月 18 日 Pooja Ramesh 两年前辞去了她在Intel公司的工程师工作,随后结婚并搬到了Denver,在这之后她花了一些时间去寻找一份新的工作。事实上,她在去年秋天花十二个星期进行了数据科学家的职业培训,而这份职业现在已经成为 2016 年最热门的职业之一。 阅读全文...

对话《机器学习》作者 Tom Mitchell:人工智能如何颠覆我们的城市丨数据工匠简报(May. 15)

2017 年 05 月 15 日 当下我们在谈论「人工智能」时,其实更多的是在讨论一些「产品化」的内容,例如它将如何影响未来汽车的发展,如何让智能家居变得真正「智能」起来,如何改善搜索、邮件等软件的使用体验…… 阅读全文...
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