2020-01-02 14:58:25

百香果nlp(nlp.100xg.cn):欢迎提交人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)、大数据(big data)、机器学习(ML)、数据挖掘(DM)、知识图谱、智能硬件、工业互联网、工业机器人、云计算、5G网络、物联网、边缘计算(MEC)、机器人流程自动化(RPA)、前沿科技相关的公司、术语、API接口、项目、解决方案、开放平台产品、ai算法、ai模型、源码、sdk\模块、软件系统、在线/离线工具等领域词条。快速提交,并将在这里展现。

数据科学(Data science)是结合统计、信息科学、计算机科学的科学方法、科学系统和科学过程的交叉学科,通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。

介绍

数据科学,能够读懂数据,挖掘数据中信息,发现数据中的问题,对数据敏感,能够绘制数据地图。精通Python和Java。了解TensorFlow,Café和Torch等主流人工智能库。 能够从HDFS数据湖或数据库中提取正确的数据。 知道如何使用过滤器。 数据的质量很重要。 了解如何策划和准备数据。

通过各种渠道获取理论基础知识(比如Coursera上的相关课程)。 开始为一家人工智能公司工作或在现有工作中进行一些人工智能方面的实践。 我们只是让开发人员使用神经网络来构建应用程序,以了解图像何时被完全正确呈现。了解人工智能框架和Spark。

数据科学家要具备计算机科学,分析部署,ETL等知识。注重可用数据,掌握训练系统的方法,从而获得最佳的训练结果。通过相关培训或黑客马拉松提升自身技能。 如果从事机器学习算法研究,与语言学团队合作对机器学习数据进行预处理。

能够灵活熟练地使用开源工具,专注于业务问题解决。通过R和Python进行迭代建模,并使用Scala进行分布式计算。



计算机语言:Java、JavaScript、PHP、Python、C#、Android、Objective-C、Go语言、c/C++、NodeJS、Swift、R语言。

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