数据挖掘

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数据科学课数学
特征

什么是数据科学家？关键的数据分析角色和有利可图的职业

数据科学家从海量数据中发现见解，以帮助塑造或实现业务目标。随着企业依靠数据分析来推动决策，数据科学家的角色变得越来越重要。这里有...

金融科技与金融技术
数据经济 通过

数据，元数据和AI视野

作为工厂乐队而不是作为乐队进行互动的需求。

大数据数据科学家人工智能机器学习
特征

AI最大的风险因素：数据出错

坏数据是人工智能的大问题，而且随着企业越来越多地接受AI，风险将越来越高。这是不被烫伤的方法。

趋势分析增长热和冷图表
特征

数据分析的意外好处

如以下六个实际示例所示，数据分析可以发现令人惊讶的见解，这些见解会导致出乎意料的新程序或产品构想。

数据分析图表钱财务便携式计算机
特征

揭穿数据分析的12个神话

从数据问题到人员需求再到技术组合，数据分析误解无处不在。这是关于如何利用数据科学来交付真正的业务成果的一瞥。

键盘编程开发人员代码上的数据越来越少
特征

为什么您的BI策略需要通用语义数据层

通用语义数据层是所有公司数据的单个业务表示，旨在帮助用户通过他们选择的BI和分析工具使用通用业务术语访问数据。

错过目标。
特征

数据分析失败的7种可靠方法

数据分析正迅速成为成功业务战略的关键。但是，如果没有正确的方法，技能和策略，您的数据计划可能永远不会加起来。

商业智能
如何

如何为您的企业选择最佳的自助服务BI工具

自助式BI已成为敏捷，灵活的业务决策的首选工具。以下是为您的业务选择合适的平台的方法。

情绪智力技术经理灯泡的想法
正念的CIO 通过

掌握新技术：数据智能之舞

您需要将来自不同部门和业务部门的团队召集在一起，以开发一种更具凝聚力的实施方法并达成团队共识。这个过程在我的书《四个...》中被称为“数据智能”。

14检查您的设备管理员
数据申尼根 通过

数据管理的三道防线

公司在其团体风险偏好表中考虑数据风险。这是为数据管理和数据风险构建三道防线的方法。

统计大数据股票分析
特征

10大热门数据分析趋势-5个趋冷

大数据，机器学习，数据科学-数据分析革命正在迅速发展。借助最新的数据分析技术和策略，让您的BA / BI专业人士和数据科学家保持领先地位。

工作场所的人工智能
在数字第一世界中竞争 通过

三种利用暗数据的方法

为了应对黑暗数据的挑战，请使用人工智能来解锁非结构化数据，部署模块化和可互操作的数字技术，并将可追溯性构建到核心设计原则中。

大数据认证

14个大数据认证将获得回报

数据科学家和数据分析师以及具有与大数据技术一起工作的技能的工程师和开发人员受到追捧并得到了良好的补偿。想要寻找下一份工作的额外优势吗？获得大数据认证。

医疗科技健康
特征

数据科学家竞相创建癌症检测算法

最近，近10,000名数据科学家参加了“数据科学碗”竞赛，以开发可以更准确地在CT扫描中检测癌性病变的机器学习算法。

技术活动家 通过

Maplight数据分析有帮助'follow the money' in politics.

“跟随金钱”是记者调查水门事件的建议。研究人员现在使用技术来分析货币对政府的影响。

大数据支出
新闻

Jethro自动化Hadoop上BI的数据工程任务

通过在Hadoop上自动化与商业智能相关的昂贵且耗时的数据工程任务，Jethro旨在加速BI查询。

初级农业
小费

人工智能，机器学习在农业和害虫防治领域的发展

为了避免使用AI和机器学习工具来执行诸如自动化客户服务之类的任务，一些公司正在将这些技术应用于种植更好的玉米作物并消除虫害和害虫。

云数据仓库
新闻

Adobe着眼于客户体验，与Microsoft合作

通过其新的Experience Cloud产品，Adobe寻求帮助企业优化客户体验。并将与Microsoft和其他合作伙伴合作，创建一个标准的语义数据模型，以使自定义应用程序变得更加容易，...

allstate Analytics Primary2
新闻分析

DataStax着眼于客户体验

随着公司越来越将客户体验项目作为头等大事，DataStax正在整理其资源，以帮助其客户构建支持它们的数据基础架构。

首席数据官[CDO]
特征

为什么很难找到优秀的首席数据官

Heidrick＆Struggles说，首席执行官和董事会正在寻找能够使用数据分析来转变其业务的首席数据官，该公司已经确定了八种CDO原型，以帮助公司找到这些紫色的松鼠。

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