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从原始数据到洞察的7个步骤
数据科学家通常将“机器学习过程”归因于在进行数据科学项目时应遵循的路线图，本文末尾的信息图提供了详细的工作流程，它的一般性足以涵盖几乎所有数据科学项目，让我们深入研究“从原始数据到洞察的7个步骤”中的每一个，以了解如何执行此重要过程。2020-06-18 -
将大数据迁移到云端是企业的选择
尽管有针对大数据分析的多种架构，但我们传统上一直专注于化专用硬件和强大的处理能力。但是，在过去的几年中，大数据和云的融合正在快速增长，特别是在数据集没有简单数据模型的情况下，这是技术特别关注的领域。2020-06-18 -
经过验证的数据支持准确的决策制定和快速的ROI
数据中心经理如何验证数据的准确性，增强公司对提高能源效率的承诺以及跟踪关键基础设施投资的ROI的承诺。2020-06-18 -
通过自然语言处理解决大数据的五个步骤
使用自然语言处理（NLP）处理大数据项目的前5个基本步骤，以及NLP工具和技术如何帮助企业处理，分析和理解所有这些数据，以便有效主动地进行操作。2020-06-17 -
将机器学习与健康数据结合使用：挑战与陷阱
将机器学习（ML）应用于生理数据提出了许多挑战。虽然ML可以有效地用于对定义明确的系统进行建模，但将其应用于像人体一样复杂的系统需要更谨慎的方法，重要的是，人体是复杂而微妙的，过分简化（常识有时会促使我们去做）可能危害您的健康”2020-06-17 -
从先进的BI工具到机器学习和人工智能
随着数据科学家和商业都将注意力集中在机器学习和AI等技术的巨大潜力上，我们冒着忽视重要的东西：数据本身的风险，毕竟如果没有正确的数据为它们提供支持，精美的可视化和预测分析就无关紧要。2020-06-17