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详解特征工程与推荐系统及其实践
11月13日,云脑科技机器学习训练营正式开营,本期训练营由科赛 Kesci联合云脑科技打造,中美大咖导师授课,精心指导学员解决机器学习中的实际问题,为人工智能行业培育高潜力人才。 K-Lab在线数据分析协作平台为本次训练营提供全程支持,训练营学员可在浏览器中方便、快捷地进行数据…
大家都较熟悉之 Kubernetes API 分析
以下是 k8s 的整体架构,在 master 节点上主要是 kube-apiserver(整合了 kube-aggregator),还有 kube-scheduler,以及 kube-controller-manager,包括后端存储 etcd。 kube-apiserver …
Python可视化:Seaborn(三)
时间序列模型决定了预测的准确性,良好的可视化展示能为模型效果增益。Seaborn因其高兼容性和交互性,在时间序列数据可视化设计中独占优势。 我们选取科赛网上公开的1965-2016全球重大地震数据集,分享Seaborn中heatmap、timeseries以及regressio…
NBA理性分析:30年最强夺冠阵容
无数据的分析不过一场嘴炮。本篇内容为科赛网用户AK_47基于科赛网明星数据集《NBA数据集》,进行的全面理性分析。30年最强夺冠阵容谁说了算,数据里见分晓。 既然是找寻史上最XX总冠军,那么 team_season.csv 和 team_playoff.csv这两个数据集便是我…
99%的数据工作者不曾知道的一款利器
如果你是个资深的互联网人,一定不会对数据分析、人工智能这样的年度关键热词感到陌生。近一两年内冒出的新锐互联网科技公司、包括行业巨头,为了抢占未来竞争优势、构建商业壁垒,都纷纷押注人工智能赛道。 这波浪潮的背后潜伏着一群人,现今逐渐浮现在大众眼前。业界对他们的称谓有很多,如商业数…
Python可视化:Seaborn(二)
Seaborn是一个很棒的可视化库,尤其是当数据维度很大时,它可以让我们用最少的代码去绘制一些描述性统计的图,便于找寻各维度变量之间的特征。 继上篇Python可视化:Seaborn(一),分享过用Seaborn做Distribution Visualization,本篇我们将…
Python可视化:Seaborn(一)
进行数据分析&挖掘时,描述性统计必不可少。比如,我们需要看下各个quantitative变量的分布情况,良好的分布可视化效果能为之后进一步做数据建模打下基础。 其中,Seaborn便是个功能强大的库,可以用它做出很棒的数据可视化效果。我们此处结合科赛网上公开的链家二手房数据集,…
数据分析|上海的星巴克门店竟比纽约还多
忙碌的一天从一杯咖啡开始,可能这是很多大城市上班族的生活方式。 来上海工作生活一个多月,走在街头发现咖啡店的确很多,出于习惯做个「关于咖啡店」的数据分析项目。首选从星巴克入手,kaggle上有星巴克门店信息数据集(更新于2017.2)。 发现有非常多有意思的数据值得推敲,并用科…
用Python强势分析伦纳德和詹姆斯的差距
「DATA CHAT」是科赛网打造的品牌活动。拥有最强大脑、最独特视角的数据分析狂热者,将针对体育、影视、音乐、财经四大领域内最生活的话题,开展有趣又烧脑的数据分析探索之旅。 首期我们从NBA话题切入,在官网发布了超全的NBA数据集(所有球员&球队的常规赛、季后赛,教练执教、球…
浅谈数据分析入门
数据分析接下来将会作为一门通识技能,进入越来越多的不同工作岗位中。掌握数据分析,一方面可以提升自己相应的业务能力,另一方面也可以让自己建立一种data-driven的视角,去思考各种问题。 本文由科赛网首席数据分析师@保一雄 原创,将主要从「基本技能+动手实践」两个角度谈谈如何入…
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