课外天地 李树青学习天地信息检索原理课件 → [转帖]2015-2018大数据与数据科学领域68篇推荐文章


  共有4695人关注过本帖树形打印复制链接

主题:[转帖]2015-2018大数据与数据科学领域68篇推荐文章

帅哥哟,离线,有人找我吗?
admin
  1楼 博客 | 信息 | 搜索 | 邮箱 | 主页 | UC


加好友 发短信 管理员
等级:管理员 帖子:1843 积分:24846 威望:0 精华:34 注册:2003/12/30 16:34:32
[转帖]2015-2018大数据与数据科学领域68篇推荐文章  发帖心情 Post By:2018/3/1 16:07:11 [只看该作者]

精彩内容


本文为您推荐2015年-2018年国内外大数据与数据科学领域的68篇精选短文,供您参考:

  • 理论与观点:26篇 

  • 应用与实战:21篇

  • 国内外动态:21篇



【理论与观点】篇
  • 01 数据科学研究的现状与趋势     [阅读全文]

  • 02 大数据的形与神——到底谁发明了术语“大数据”[阅读全文]

  • 03 2/3的癌症是因为运气差 ?《Science》 |大数据分析的套路与陷阱  [阅读全文]

  • 04 数据科学的10大名言   [阅读全文]

  • 05 为什么《数据科学》是现代人才的“必修课”[阅读全文]

  • 06 开源课程(Open-source course)的倡议——点亮MooC灯下的黑  [阅读全文]

  • 07 大数据时代的10个重大变革  [阅读全文]

  • 08 你的读书方法有问题吗?关于如何正确阅读的一点建议  [阅读全文]

  • 09 Analytics Vidhya| 如何用Python学习数据科学  [阅读全文]

  • 10 算法经济|一个值得关注的新领域是以身作则的教育家  [阅读全文]

  • 11 Gartner|一张高清图看懂《数据科学的现状与趋势》数据科学家是“科学家”吗? —— 三问三答  [阅读全文]

  • 12 数据科学家是“科学家”吗? —— 三问三答  [阅读全文]

  • 13 为什么学过C/Java/C#...,还需要学习R或Python?  [阅读全文]

  • 14 一张图看懂数据科学的知识体系  [阅读全文]

  • 15 一张图告诉你如何轻松学习《数据科学》[阅读全文]

  • 16 未来的数据科学家们都在玩什么? | 世界一流大学的数据科学专业开设哪些“好玩”的课程?  [阅读全文]

  • 17 大数据时代测谎器 之【第一数字定律】[阅读全文]

  • 18 数据科学家的“小抄” |+附原图  [阅读全文]

  • 19 轻松学习《数据科学》的8个步骤     [阅读全文]

  • 20 解读《一张图看懂R语言(V2.0)》[阅读全文]

  • 21 【让数据说话】人类性别只有两种?不,Facebook数据分析显示  [阅读全文]

  • 22 数据科学的争论——R vs. Python(全景解读,附高清全文下载)   [阅读全文]

  • 23 你真的懂“大数据”吗?一分钟之内,给你“鉴定”结论  [阅读全文]

  • 24 如何成为数据科学家  [阅读全文]

  • 25 2016 大数据技术全景图  [阅读全文]

  • 26 大数据时代,我们应如何做科学研究? [阅读全文]



【应用与实战】篇




【全球动态】篇
  • 01 未来的数据科学家们都在玩什么? | 世界一流大学的数据科学专业开设哪些“好玩”的课程?  [阅读全文]

  • 02 Gartner|2018数据科学与机器学习平台比较研究报告  [阅读全文]

  • 03 国内外大数据与数据科学相关资格认证盘点  [阅读全文]

  • 04 2018年|数据科学、机器学习、人工智能领域的重要会议&活动  [阅读全文]

  • 05 大数据产业的人才视角——谁在做什么  [阅读全文]

  • 06 白宫数据科学家DJ Patil谈大数据人才  [阅读全文]

  • 07 Top 10| 大数据、数据科学及机器学习领域前10位LinkedIn影响人物  [阅读全文]

  • 08 2018年人工智能、大数据及分析的10大预测  [阅读全文]

  • 09 【核心教材】数据科学理论与实践:序言&目录&全套教学资源  [阅读全文]

  • 10 开源课程≠课程资源共享,一图看懂【开源课程】的设想  [阅读全文]

  • 11 开源高校课程的倡议及《数据科学导论》的开源  [阅读全文]

  • 12 《数据科学理论与实践》出版——国内外顶级大咖推荐  [阅读全文]

  • 13 2016-2017 Python首次超越R成为数据分析、数据科学和机器学习领域的No.1  [阅读全文]

  • 14 【Gartner】一张高清图看懂《数据科学的现状与趋势》  [阅读全文]

  • 15 数据科学平台哪家强?全方位解读《Gartner 2017数据科学平台魔力象限》  [阅读全文]

  • 16 人类历史上的5次“人机大战"  [阅读全文]

  • 17 图解|2017年十大技术工作【数据科学家问鼎榜首】 [阅读全文]

  • 18 2016年度“中国大数据创新百人榜单”发布  [阅读全文]

  • 19数据科学》书评 ——IBM资深数据科学家谢晋璟博士[阅读原文]

  • 20 2016: A Big Data Year in Review     [阅读全文]

  • 21 数据科学领域本体诞生 ——小编以5W1H方式采访研发团队(附送互动游戏)[阅读全文]



【声明】

    本文及本文涉及的68篇论文均系微信公众号《数据科学DataScience》的原创文章,版权归属中国人民大学朝乐门老师所有,转载请注明出处。

[此贴子已经被作者于2018-03-01 16:08:00编辑过]

 回到顶部