作为一名最近毕业于化学工程专业的学生，我第一份工作是在一家科技公司担任数据分析师。我曾在这里记录了从化学工程到数据科学的转变。从那时起，每当我与学校的学生谈论这一举动时，许多人表达了相同的兴趣和疑问……
很多人问我是如果从物理学转行到数据科学，本文讲述了关于我为什么决定成为一名数据科学家，以及我是如何追求并实现目标的。希望能够最终鼓励更多的人追求自己的梦想。让我们开始吧！
scRNA-seq数据分析想必大家都比较熟悉了，自2014年nature biotechnology提出单细胞拟时分析或称为轨迹分析（Trajectory）已经有五个年头了。除了经典的Monocle（只不过是一个R包）之外出现了许多应用方便的分析工具与算法，由我带大家认识一款在Linux（命令行版）和Windows（界面版）都可以使用的分析工具——STREAM。
这个要慌，问题有点大！ 严格来说我只是Tableau众多粉丝中的一员，而且是一个不怎么会Excel的。三年前一次偶然的机会在领导推荐下接触了Tableau，开始一段没资料没指导的摸索式学习。希望本文给您在学习的过程中带来帮助，欢迎留言互相讨论交流。（本文最后有彩蛋哟） 也许你有大量的数据，你想从这些数据中间发现，挖掘，并展现一些数据背后的知识或者洞察；但是你不懂数据建模，编程，或者数据清洗，甚至是SQL的优化等。你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化，并且可以给出最合适的展示图形。
在现代社会中，Office套件已经成为办公室中必备的软件工具。它包含了多种工具，如Word、Excel、PowerPoint等，可以帮助用户完成各种复杂的文字处理、电子表格处理、演示文稿制作等任务。本文将介绍Office软件的主要功能，并以实际应用案例为例，阐述其使用技巧和方法。
数据科学，据说是本世纪最吸引人的工作，已经成为我们许多人梦寐以求的工作。但对某些人来说，数据科学看起来像一个充满挑战的迷宫，让人无从下手。如果你也是其中之一，那就继续阅读。
笔者之前就看到过增强分析这个概念，只不过没有特意留意，最近也是在总结一些手边工作，通过观察了一些技术部门关于数据分析产品的设计思路，笔者觉得增强分析这个概念背后的趋势，确实是现在很多数据分析类产品的趋势。
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 1.打破刻板印象，挑战自我上限 在接触“大数据能力提升项目”之前，我一直认为大数据分析自带一种神秘
现在的计划是以 https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r/ 这个链接的内容为基础，介绍R语言ggplot2绘图的基本内容
降维是分析高维数据的重要工具。Spatial Predictor Envelope是一种回归的降维方法，它假设预测变量的某些线性组合对回归产生的影响很小。与传统的最大似然和最小二乘估计相比，该方法可以显著提高效率和预测准确性。虽然目前的工作已经针对独立数据开发和研究了预测包络，但还没有出现将预测包络适应于空间数据的工作。这篇论文提出了spatial predictor envelope (SPE) ，并且导出了 SPE 的最大似然估计，以及给定某些假设的估计的渐近分布，表明 SPE 估计在渐近上比原始空间模型的估计更有效。还通过一些模拟研究分析说明了所提出模型的有效性。
我在美国加州硅谷参加了第八届全球Hadoop技术峰会(Hadoop Summit 2015)。在短短的3天时间里我既见识到了Hortonwork, Cloudera, SAP, IBM，惠普，雅虎等25+数据服务技术提供商围绕大数据设计开发的产品，也聆听了Schlumberger（能源巨头），verizon（通信巨头），迪斯尼（娱乐巨头），Airbnb（共享经济代表企业），赛门铁克（信息安全巨头），Aetna（医疗保险巨头）这些各行各业的领军企业用数据产品为公司创造价值的真实案例。我最大的感受就是有这
著名杂志《哈佛商业评论》曾经撰文称数据科学家是21世纪最“性感”的工作。现在，数据科学家这一工作相当吃香。每个公司都在抢夺这方面的人才，甚至为了招到一个数据科学家而不择手段。西方国家对数据科学家有着相当大的需求，这给来自亚洲和非洲等经济欠发达地区的年轻人带来了工作机会。 随着大数据的流行，新的工作机会将留给那些有准备的人。现在，人们可以很方便地通过网络学习最新的科技知识，没有时间、金钱和地域限制。即使在巴基斯坦的一个小村庄里，年轻人也可以通过网络学习高级数据训练课程。 像BigDataUniversit
来源：Deephub Imba本文约2000字，建议阅读4分钟本文介绍了今年5篇关于降维方法的论文。 1、Dimension Reduction for Spatially Correlated Data: Spatial Predictor Envelope Paul May, Hossein Moradi Rekabdarkolaee 降维是分析高维数据的重要工具。Spatial Predictor Envelope是一种回归的降维方法，它假设预测变量的某些线性组合对回归产生的影响很小。与传统的最大似
Origin软件是一款专业的数据分析和可视化软件，被广泛应用于科学研究、工程设计和商业决策等领域。除了基本的数据处理和图形绘制功能外，Origin还具有一些独特的功能，可以帮助用户更快速、更准确地进行数据分析和可视化。
4月20日，京东大数据来到了北京大学光华管理学院，这次由京东大数据部平台运营管理负责人葛胜利老师给北大光华管理学院的师生们带来主题为“电子商务大数据平台技术架构与产品架构”的专题讲座，为大家讲述京东大数据平台如何在短短几年的时间里突破技术难关，实现产品创新，建设高效、安全、稳定的大数据平台，并以数据支撑京东的快速发展。 讲座中，葛胜利从京东大数据平台的“使命、架构、产品、运营”四大方面出发，全面的剖析了其中的奥秘。 在讲到平台使命时，胜利总提到，大数据平台在京东集团中的战略地位很重要，因为京东的公司运营是由
我刚开始学习Python的时候，找了一本Python书籍，一边阅读，一遍抄写书中代码，并且对代码进行不同的“折腾”，充分地发挥自己的想象力，多问几个这段代码可以用来做什么，可以解决什么问题。
有人说AI工程师，也有人说高级咨询师，还有人说网络安全工程师.....从百度，知乎看到的答案层出不穷，但80%的答案里都出现了一个相同的职业，那就是数据分析师。
清华大数据产业联合会授权转载 摘自：数据派（ID: datapi） 数据派是清华大数据产业联合会官方微信公众账号，定期发布清华大数据系列讲座信息，分享讲座实录。 如需转载，请联系christinaf
数据可视化：Data Visualization，即视觉传达，为了清晰有效地传递信息，数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具，例如点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据，它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念，美学形式与数据功能在可视化中齐头并进，通过直观地传达关键的数据与特征，从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
数据分析报告实质上是一种沟通与交流的形式，说简单点就是将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给管理人员。需要数据分析师对杂乱无章的数据进行包装，让阅读者能对结果做出正确的理解与判断，并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。
耶鲁大学Krishnaswamy Lab 致力于计算机科学、应用数学、计算生物学和信号处理的交叉应用，开发能够从大型生物医学数据集中进行探索性分析、科学推理和预测的表征学习和深度学习方法。已经在各种生物、细胞和疾病系统的单细胞RNA测序、fMRI和电子健康记录生成的数据集上验证了他们的方法。我们的技术通常将来自图谱理论、manifold learning、信号处理和拓扑的数学先验融入到机器学习和深度学习框架中，以便忠实地对底层系统进行去噪和建模，以获得预测性的洞察力。目前，我们的方法被广泛应用于数据去噪、可视化、建模、动力学等领域。
大数据文摘翻译作品 编译：姚佳灵，康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 如果你想做一个数据科学家，或者作为一个数据科学家你想扩展自己的工具和知识库，那么，你来对地方了。 这篇文章的目的，是给刚开始使用Python进行数据分析的人，指明一条全面的Python学习路径。这条路径提供了用Python进行数据分析的必要步骤的一个全面概述。如果你已经有了一些基础，或者不需要所有的内容，可以随意调整学习路径以适合自己，并让我们知道你是怎么改动的。 0 热身运动 在开始学习之前，第一个需
Apache Zeppelin 是一个开源的数据分析和可视化工具，它提供了一个交互式的笔记本界面，用于在大数据环境中进行数据探索、数据分析、数据可视化和协作。它支持多种编程语言，如 Scala、Python、R 和 SQL，并提供了丰富的内置可视化和交互式图表库。
Minitab是由美国Minitab公司研发的一款统计分析软件，是目前广泛应用于统计学和质量管理领域的主流软件之一。Minitab具有强大的数据分析和可视化功能，可以帮助从业人员更便捷和高效地完成数据处理和统计分析工作。
数据分析的概念对于大家来说早已司空见惯，数据分析技能目前也已成为求职者和工作场所人员的一个亮点。对于面对自身累积的庞大财务数据，业务数据和运营数据，流量数据及其他数据资产的公司，公司如何利用大数据并进行大数据分析？我们从以下几个方面来了解一下。
现在市面上有众多的BI软件，功能也五花八门，用户在选择BI软件的时候不知道该如何去评判。下面笔者就简单谈一谈一款优秀的BI软件应该具备哪些功能。
大数据时代，数据可视化是其中一项非常火热的应用技术，不管是电商购物节还是各类科技新品发布会，数据可视化都扮演着极为重要的角色。相对于纷繁复杂的数字和文字，可视化图表更能清晰简洁地表达信息，使人们一眼就能看清数据的真实意义。数据可视化不仅在数据展示上有着极佳的表现，在数据分析方面，也可以继续对数据进行深层次挖掘分析。
TA说：之前我在回答里写过，数据分析师和圣骑士职业很相似，都需要“门门通”。最近，我尝试对数据分析师的能力和工具体系进行梳理，以下内容为一家之言，仅供参考。
安德鲁•W•穆尔简介 卡耐基梅隆大学的计算机科学学院院长，机器学习、人工智能、机器人技术，大数据统计计算行业背景，热爱算法和统计，最喜欢机器人技术。 曾在机器人控制，生产制造，强化学习，天体物理学算法，防恐，网络广告，网络点击率的预测，电子商务的监控算法，物流等领域工作过。 我热爱的技术（算法，云架构，统计，机器人，语言技术，机器学习，计算生物学，人工智能和软件开发过程）对社会的未来的影响。我们很幸运的生活在这样一个激动人心的充满变化的时代。 以下的一些链接指向了一套关于数据挖掘的很多方面的教程
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，可以用来存储和管理大量的数据。除了存储数据，MySQL还可以用来进行数据分析。在本文中，我将介绍如何使用MySQL进行数据分析，并提供一些实际的示例。
目前，大数据行业面临人才荒的现状，伴随大数据在众多行业中的应用，大数据技术工作能力的工程师和开发人员得到了青睐，同时欢迎的还有数据科学家和数据分析师，这部分人才不仅是人才市场中的抢手资源同时更是获得较高薪资。正因为如此，互联网行业人士如何更好的获得此方面的工作呢，获取大数据认证就是极佳的方式。 如今，数据和大数据分析正在逐渐成为企业生命的血液。具有分析大数据所需技术的数据科学家和分析师，以及了解Hadoop集群和其他技术的开发人员在招聘市场中供不应求，很多企业不惜以重金委以重任。在这样的背景下，如果拥
Origin是一款数据分析和绘图的软件，具备统计、峰值分析和曲线拟合等分析功能，可以绘制出二维和三维图形。这款软件是我们科研路上必不可少的，但是一开始大家在使用这个软件的时候，肯定会被满屏的英文操作吓的打退堂鼓，心里默念无数遍：太难了，我不会。其实不是这样的，只要学会一些简单的操作就可以满足我们的日常使用。
大家好，今天给大家隆重介绍一下我的朋友俊欣，目前就职于魔都的一家互联网初创公司，有着丰富地海外留学经验，并且还去过20多个国家游学、旅游，而他的公众号：关于数据分析与可视化，已经累积了120+篇的原创，有关于数据分析与可视化方向的，也有Python入门实战方向的。 关注公众号：关于数据分析与可视化 后台回复【资料】可以获取众多Python学习资料 学习资料的分享 在俊欣的百宝箱当中集结了各式各样的学习资料，有Python零基础教学的内容、机器学习与深度学习的内容以及Python测试开发等等 资料
传统企业在数字化转型中，大数据分析技术对数据有效的展示能够极大提高对信息的洞察力。目前虽然已有大量的大数据可视化工具可供使用且很多大数据企业也正在使用这些工具，但在企业中能有效使用大数据可视化工具的还是很少。西安弈聪信息技术有限公司(简称:弈聪软件)CEO卓建超认为,虽然大数据可视化分析技术已经得到了深入发展，企业对于数据可视化的投资和意识都在不断增加，但是可视化工具的长期采纳以及企业的投资回报依然很难实现。现在虽然大数据可视化仍然具有巨大的前景，且近十年来它也一直是一门主流学科，但目前它依然不够成熟。
随着大数据的迅速发展，时下许多企业面临着最重要的现实问题是如何对大数据进行分析。只有通过大数据分析才能获取到更智能的，深入的，有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括其数量、速度、多样性等等，都呈现出大数据日益复杂的特点。因此，选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
【每周一本书】之《Microsoft Power BI 数据可视化与数据分析》
文章来自天善智能大数据社区 www.hellobi.com 博客专栏 陈丹奕 欢迎更多在大数据、数据分析、数据挖掘和商业智能 BI 领域的一线技术爱好者、咨询顾问、CTO等加入 www.hellobi
数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计，数据整理是对源数据的初加工，是数据分析工作的前置。数据分析是运用数据分析的工具，根据自己的目的，对数据进行深层次的挖掘和分析，找出内在的联系和变化；数据呈现是对分析的结果进行呈现，大部分是通过专业图表来展示，是数据分析报告的重要组成部分。对很多公司来说，数据整理不是难事，难就难在业务数据如何解读？如何呈现才能说明问题？从中能发现什么业务问题？有没有改善的机会？ 可见，如何将数据落地，这是
随着大数据时代的到来，数据分析和可视化成为了许多领域中不可或缺的重要工具。Python作为一门功能强大且易于使用的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以帮助我们进行数据分析和可视化。本文将详细介绍如何使用Python进行数据分析和可视化的步骤和常用工具。
你好！我是Jose Portilla，Udemy的讲师，有超过25万名学生注册了各种各样的课程，包括Python的数据科学和机器学习、R编程的数据科学、Python的大数据等等。
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
您推荐哪种数据可视化工具？嗯，这是一个棘手的问题，因为有太多的数据可视化工具。以下图为例：
随着科学技术的进步，对于科学数据的分析和可视化呈现需求越来越高。而Origin软件是一款功能强大、易于操作的科学数据分析与绘图软件。本文旨在探讨Origin软件的基本功能、特点及其在科学研究中的应用，以期为相关领域的工作者提供参考和借鉴。
无论来自哪个行业，世界各地的企业都开始越来越多地意识到数据驱动型决策的重要意义。数据分析目前已经成为各行各业最为关注的议题之一，企业亦开始专注于从数据中获取有价值洞察结论，旨在借此了解过去与未来的各项
这些新的思潮和趋势使现代BI系统更加强大和灵活，能够更好地满足用户的数据分析和洞察需求。
大数据时代的到来，给人们生活的方方面面都带来了显而易见的变化，而围绕数据所生成的数据新闻，更成为一种新生的载体，以其所拥有的描述、判断、预测等功能为广大读者带来便利与快捷。
BI工具一直被誉为数据应用的“最后一公里”，其原因在于BI工具可以通过简洁的方式完成数据分析，将数据结果直观的展现给使用者，达到释放数据价值的目的。
如今，全球早已步入数据时代，随着行业的高速发展，相关岗位缺口已超150万，且薪资超同行业50%。未来十年，数据细分岗位将扩张5倍，各行业数据人才缺口明显。
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