資料科學的生命週期離不開分析/研究結果的交流。事實上，資料視覺化是R作為一種資料科學語言相對於最著名的Python具有優勢的領域之一。由於ggplot2是R程式設計師的視覺化DSL(領域特定語言)，現在的競爭

近年來，資料行業不斷湧現的職能和頭銜讓人驚訝。不可否認，這是一個模糊不清的領域，甚至連從業者對這個領域的構成也有不同看法，但有一些趨勢是公認的。隨著資料相關的職位、投資和技術越來越多，機構對資料的重視也達到了前

圖 1 ：資料科學家使用度最高的 10 大演算法 文末有全部演算法的集合列表 每個受訪者平均使用 8.1 個演算法，這相比於 2011 的相似調查顯示的結果有

那裡有數百種程式語言，例如，採用一種字母程式語言的整個字母表。在資料科學領域，有兩大競爭者：R和Python。現在為什麼這個部落格關於R而不是Python？ 我必須坦白：我真的很想要Python。我

PC：Hitesh Choudhary 來自於Unsplash Python 是一個很棒的語言。它是世界上發展最快的程式語言之一。它一次又一次地證明了在開發人員職位中和跨行業的資料科

同樣做 資料科學 ，為什麼有人賺得多，有人賺的少？為了科學地回答這個問題，Kaggle 進行了一項系統的調查。結果表明，行業、經驗、掌握的資料型別等是影響資料科學家薪酬的主要因素。行業是自己選的，經驗是自己攢

維基百科是你在資料科學領域解惑最佳的方式之一，但它所提供的資訊要麼就是特別簡單，要麼就是特別複雜。同樣的，在資料科學職業建議這方面也一樣：有些帖子針對的是初學者，有些則針對的是軟體工程師，亦或者是針對入門後希

至頂網伺服器頻道 12月04日 新聞訊息（文/李祥敬）： 在這個資料無處不在的時代，如何從資料中獲取價值成為企業的重要課題。有資料顯示，面向資料科學和機器學習的伺服器市場每年價值約為200億美元，加上科學分析和深度

AI供應商總是試圖說服公司購買他們的機器學習平臺和工具，原因之一是聲稱它的產品是自動化的。這是一個關鍵的賣點，因為大多數公司都敏銳地意識到他們無法僱用足夠的資料科學家（甚至他們已經設法聘請任何資料科學家）。

編者按：同文章作者一樣許多人對資料科學抱有許多期待或疑問。作者從自身經歷的角度，給出了一個初入職場的資料科學家的感悟。本文作者Abhishek Parbhakar，原文標題A year as a Data Sc

世界變化很快，各行各業在大環境的變化也發生著非常大的改動。傳統的行業比如會計師、審計師、同聲翻譯、點餐員等許多職業逐漸被機器所替代。根據相關報道，未來top10的行業都與資料有關，比如資料分析科學家、AI專家等

這年頭，如果你不會點兒R或者Python，你都不好意思說你是混資料圈的。 在你向一些大神請教的時候，他可能也會推薦你學習這兩個高階程式語言，然後順便在推薦你瞭解一下SQL以及Math。如果講究點的，可能還會

大資料文摘出品 編譯：羅然、蔣寶尚 如果你集齊演算法，業務，計算機知識這三顆龍珠，那麼你就可以召喚一個小一點兒的“神龍”了。 但是想要召喚全能“神龍”，除了技術過硬之外，你

五、文字預處理 作者： Chris Albon 譯者： 飛龍 協議： CC BY-NC-SA 4.0 詞袋 image # 載入庫 i

四、影象預處理 作者： Chris Albon 譯者： 飛龍 協議： CC BY-NC-SA 4.0 影象二值化 # 載入庫 import cv2 import numpy as