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SACC2019报道

就数据科学的关键目标是将数据转化为可操作的洞察而言,为了获得更高的盈利,营销领域不能忽略这些洞察的应用...

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在不算太遥远的过去,业界对数据科学家的评判主要依据于他们发现、理解、管理和综合信息的能力。随着数据环境的不断发展和计算能力的不断提高,编码技能变得越来越重要。随着时间的推移,又出现了更加细致入微的技能

03日更新  
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数据科学家的高级能力:“讲故事”

在这篇文章中,我们将介绍一些数据科学在营销领域的关键用例。

30日更新  
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数据科学在市场营销领域的8个最佳用例

今年六月份,联想数据智能业务集团正式成立,全面支撑行业智能战略的落地和执行。基于联想多年的智能化转型经验与技术,联想数据智能业务集团早已积累了丰厚硕果。近期,笔者有幸采访了联想数据智能业务集团机器智能

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“自下而上”的联想LeapAI平台:让AI落地不再艰难

双11的挑战从商务侧来看是商品和消费者最优化匹配的问题,技术层面是大数据和AI能力的挑战。

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千人一面到千人千面,新零售人货场的AI推荐

数据是最重要的生产要素,是数字经济的“石油”,如何挖掘、提炼这些“石油”,成为世界共同关注的话题。各地政府都在尝试积极拓展、推广应用新技术。而无论企业还是城市,数字化转型都需要顶层设计与多方参与。

25日更新  
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数字化治理是城市数字化转型的主阵地

对于多数企业来说,数据的采、建、管、用每一个环节都阻碍重重。

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数字化转型路上,数据智能为何需要向云端迁移?

数据湖的概念起源于大数据的出现——且数据已成为企业的核心资产,Hadoop则是作为存储和管理数据的平台而出现。但是,盲目地投入Hadoop数据湖建设并不一定会使您的企业进入大数据时代——至少不是以一种

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合理建立Hadoop数据湖的7个步骤

构建深度强化学习(DRL)系统仍然是一个非常大的挑战——作为深度学习领域的一门新兴学科,可用于实现DRL模型的框架和工具仍然处于起步阶段。此外,DRL领域的关键创新大多来自大型人工智能实验室,如Dee

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FaceBook强化学习“武器库”中的新成员——ReAgent

围绕消费者,有几组数据值得注意,良品铺子天猫双11领卡会员数突破1130万、品牌认知率从32%提升到53%、招募会员32.8万人,服务用户239万人... ...这背后,离不开云徙的助跑:新一代会员中

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云徙助力良品铺子「双11」:成为5.6亿背后的技术力量

近日,胡润研究院发布首份《2019胡润全球独角兽榜》,共有494家企业入榜,总部位于张家口的秦淮数据位列第224名,在中国大数据行业独角兽企业中并列第一名,并成为河北唯一进入该榜单的企业。

06日更新  
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秦淮数据入选胡润全球“独角兽”榜单 排名国内大数据行业独角兽并列第一

如今,对机器学习潜力感兴趣的程序员都在讨论如何使用人工智能和基于人工智能的软件开发工具构建应用程序。例如PyTorch和TensorFlow之类的解决方案。

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可自动生成代码,5款基于AI的顶级开发工具

作为一名数据库技术人员,一直以来都有个梦想,希望有一个数据库能够弹性扩展(分布式)到成百上千节点的规模,易于学习和理解,可以运行在私有云,公有云,multi-cloud, kubernetes, 也能

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让数据库运行在浏览器里?TiDB + WebAssembly 告诉你答案

机器学习是一个不断发展的领域,因此对于很多人来说,时刻跟踪这一领域的最新进展是很难的。GAN(生成式对抗网络)是最近引起广泛关注的新兴领域之一,为了让大家能够更好地跟上技术发展的脚步,我们安排了一个简

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一篇文章读懂“GAN”——生成式对抗网络

毫无疑问,推进智慧城市建设是一个全球化趋势。云计算、人工智能(AI)、大数据、物联网以及5G等技术的发展提供了巨大的驱动力,为城市赋予智慧大脑已经驶入快车道。IDC在几个月前发布的《全球半年度智慧城市

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如何用中台解决智慧安防的数据治理之痛?

10月25日,云徙科技在北京举办以“因数智·而云徙”为主题的数字中台灯塔计划暨B轮融资发布会。数字中台灯塔计划是云徙以数字中台3.0为数字商业底座和引擎,投入近亿元专项资金启动的未来3年重要战略部署计

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云徙获3.5亿B轮融资,发布“灯塔计划”力推中台进展

在大型企业中保证业务数据的一致性是一个非常棘手的问题。一般来说,如跨国型公司的客户或产品相关数据,往往有多个来源。这就导致了,有时即使是最简单的问题也很难回答。在此情况下,数据集成可能是成为一种解决办

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大数据时代下的数据集成,与跟不上脚步的ETL技术

最近,谷歌研究人员发表了一篇论文​,并在RecSys 2019(丹麦哥本哈根)的论坛上公布,论文中对他们的视频平台Youtube用户视频推荐方式进行了阐述。在这篇文章中,笔者将试着总结我阅读这篇论文后

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YouTube 的视频推荐是如何实现的?

想要开始作为数据科学家的自由职业生涯吗?无论你是想要从事业余项目的经验丰富的数据科学家,还是想要开启自由职业生涯的新晋数据科学家,通过本文,你都将看到最佳的自我营销和吸引客户的方法。除此之外,我们还将

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给自由数据科学家的5个入门建议

随着越来越多的企业希望采用综合数据策略,毫无疑问,所有行业都将产生连锁反应。 配备有必要的工具才能释放其数据潜力,组织将可以利用他们的客户数据,同时避免风险和承担责任

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数据科学:合成数据如何解决匿名化问题?

  虽然它们在某些方面是相似的,但是数据管理和数据转换之间有重要的区别。数据转换是数据集成过程中的第一步,其目标是将异类数据转换为通用的全局模式,组织可以提前制定该模式。自动脚本通常用于将美元转换成欧

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机器学习如何帮助解决大数据转换和管理问题