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2018年,电子游戏行业收入达到434亿美元,再创新高,同比增长18%。这一蓬勃发展的领域孕育了更为复杂和广泛...

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分析和数据科学行业对人才的需求急剧增长,为该行业求职者提供了很多工作机会。无论是500强还是初创企业,每个团队都在使用分析来从数据中获得有价值的信息。然而,在人才、客户定位和收集数据等方面,这个行业仍

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调查:2019年数据分析市场面临的挑战有哪些?

要实现数据治理的效果,您必须将其视为一个持续的过程。 这可能很棘手,因为这意味着您必须获得管理层的支持,不仅要进行初始差距分析和政策制定,还要进行持续的评估和调整,因为您的组织会更改其技术或添加新的云

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如何在多云环境中管理数据?

事实上,为了让数据分析发挥最大的作用,游戏公司应该不懈地朝着建立数据驱动文化的方向前进。收集、统一、可视化、清理和分析数据本身就是一项巨大的任务。不过,那些已经在向基于数据的决策迈进的企业应该保持耐心

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数据分析是如何推动游戏行业发展的?

科技从未像现在这样与人类生活的方方面面紧密相连。我们家里的设备都是联网或声控的。智能虚拟助理可以独立预订餐厅和安排约会,还有无人驾驶汽车和无人机等等。   然而,最显着的变化是我们工作方式的彻底

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企业如何最大限度发挥人工智能和自动化的影响?

很多数据科学的失败都是由于对分析功能的误解造成的。数据科学的有效性取决于强大的分析,或许你会在错误的地方一直前进。所以更需要投资数据分析师和统计学家,以对数据进行更全面的分析,得出更有洞察力的结论。

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分析和统计的区别是什么?

目前我们没有办法完全摒除ETL以及应用它的麻烦。在完全使用相同一致数据格式的系统之前,仍然需要从一个地方获取数据并为其应用做好准备,然后加载数据。但是,数据转换的新方法可以帮助避免ETL应用过程中的问

07日更新??
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我们可以不再使用ETL了吗?

随着越来越多的企业开始采用机器学习技术以实现流程的自动化,人们也逐渐开始质疑计算机决策中的伦理含义。我们如何处理计算机系统中潜在的偏见?相对较少被提及但同样重要的,是人类本身的偏见,它与分析和商业决策

07日更新??
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如何避免人类偏见对数据分析产生影响

一个多世纪以前,政治经济学教授维弗雷多·帕累托发表了他对于社会财富分配的研究结果。他所观察到的严重的不平等,例如20%的人拥有80%的财富,令经济学家、社会学家和政治科学家感到惊讶。

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数据科学中的“帕累托法则”

人工智能(AI)和机器学习(ML)如今已经十分常见。AI指的是机器模仿人类进行认知的概念,ML是一种用于构建AI的方法。如果AI是指计算机可以根据指令执行一组任务,那么ML就是机器从数据中摄取、解析和

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制定机器学习训练数据策略的6个技巧

直播行业火热发展,不断壮大,产业链趋于成熟的同时也对行业提出了更高的要求。在刚刚过去的第十届中国数据库技术大会(DTCC2019)中,来自陌陌的专家就做过陌陌直播推荐算法的相关分享,而在今年的SACC

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人工智能给陌陌直播带来的变革与挑战

随着近几年业务量不断扩大,需要选择一个性能更强、功能更完善的流式引擎来逐步升级我们的流式服务。调研从2016年底开始,主要是从Flink、Heron、Spark streaming中作选择,最终,我们

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两年Flink迁移之路:从standalone到on yarn,处理能力提升五倍

虽然,做到极致并不能代表不败,但帆软人“顺风不让,逆风不怂,极致不停”的数据追求,使得帆软能够在国内市场遥遥领先,在BI道路上不断追求极致,精益求精。

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灵魂三问,帆软主赛道上的极致追求

10年间,百分点经过多次转型,逐步形成了目前的企业级(To B)、政府级(To G)和SaaS服务三大业务体系,服务着国内、外上万家企业。2017年,百分点实现盈利,过去三年中保持着高质量、规模化增长

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媒体开放日,探秘百分点认知智能战略!

在未来,移动应用程序开发生态系统将会有大量的活动。随着移动应用程序用户关于对应用程序的取舍的思考越来越深刻,大数据确实可以成为移动应用程序开发人员的有力武器。如果企业想让应用程序开发过程现代化,利用大

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大数据对移动应用开发的影响

这个标题可能有点奇怪,毕竟在2019年,数据科学家本身就已经是一个非常有市场的职业了。由于数据科学对当今的业务产生了巨大影响,因此对数据科学专家的需求正在增长。截至本文发布之前,仅LinkedIn就有

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如何成为一名更有“市场”的数据科学家?

NVIDIA日前宣布在语言理解方面取得了突破性成果,令企业能够以更加自然的方式,使用实时会话 AI与客户进行互动。

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NVIDIA宣布在语言理解方面取得突破,有望实现实时会话 AI

当下的数据分析需求给现有的数据基础设施带来了前所未有的压力。跨操作和存储数据执行实时分析通常是成功的关键,但这些操作实现起来却充满挑战。

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如何跨历史数据和实时数据进行实时分析?

第一种是在远程办公室部署边缘计算,比如部署在沃尔玛(Walmart)或星巴克(Starbucks)门店的分销中。第二种例子是电信公司为移动计算部署具有多层基础设施的无线网络。第三是在企业边缘使用物联网

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如何合理部署边缘计算?

近年来,很少有科技行业的工作像数据科学家这样受到如此热烈的追捧,随着越来越多的公司收集数据、分析数据以获得竞争优势,数据科学家被评为过去四年来美国最好的工作。

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数据科学家与数据分析师的三个区别

如今,很多公司的领导者基本都可以认定一个事实:你的公司有很多数据。但有一个非常重要问题是,任何组织内部,可能都会有大量数据从来没有被收集、处理或使用过,当然造成这种现象的原因有很多。

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你公司所拥有的数据,真正被使用的有多少?