精彩内容

本文为您推荐2015年-2018年国内外大数据与数据科学领域的68篇精选短文，供您参考：

• 理论与观点：26篇 
  

• 应用与实战：21篇

• 国内外动态：21篇

• 01 数据科学研究的现状与趋势     [阅读全文]

• 02 大数据的形与神——到底谁发明了术语“大数据”[阅读全文]

• 03 2/3的癌症是因为运气差 ？《Science》 |大数据分析的套路与陷阱  [阅读全文]

• 04 数据科学的10大名言   [阅读全文]

• 05 为什么《数据科学》是现代人才的“必修课”[阅读全文]

• 06 开源课程（Open-source course）的倡议——点亮MooC灯下的黑  [阅读全文]

• 07 大数据时代的10个重大变革  [阅读全文]

• 08 你的读书方法有问题吗？关于如何正确阅读的一点建议  [阅读全文]

• 09 Analytics Vidhya| 如何用Python学习数据科学  [阅读全文]

• 10 算法经济|一个值得关注的新领域是以身作则的教育家  [阅读全文]

• 11 Gartner|一张高清图看懂《数据科学的现状与趋势》数据科学家是“科学家”吗？ —— 三问三答  [阅读全文]

• 12 数据科学家是“科学家”吗？ —— 三问三答  [阅读全文]

• 13 为什么学过C/Java/C#...，还需要学习R或Python？  [阅读全文]

• 14 一张图看懂数据科学的知识体系  [阅读全文]

• 15 一张图告诉你如何轻松学习《数据科学》[阅读全文]

• 16 未来的数据科学家们都在玩什么？ | 世界一流大学的数据科学专业开设哪些“好玩”的课程？  [阅读全文]

• 17 大数据时代测谎器 之【第一数字定律】[阅读全文]

• 18 数据科学家的“小抄” |+附原图  [阅读全文]

• 19 轻松学习《数据科学》的8个步骤     [阅读全文]

• 20 解读《一张图看懂R语言（V2.0）》[阅读全文]

• 21 【让数据说话】人类性别只有两种？不，Facebook数据分析显示  [阅读全文]

• 22 数据科学的争论——R vs. Python（全景解读，附高清全文下载）   [阅读全文]

• 23 你真的懂“大数据”吗？一分钟之内，给你“鉴定”结论  [阅读全文]

• 24 如何成为数据科学家  [阅读全文]

• 25 2016 大数据技术全景图  [阅读全文]

• 26 大数据时代，我们应如何做科学研究？ [阅读全文]

• 01 未来的数据科学家们都在玩什么？ | 世界一流大学的数据科学专业开设哪些“好玩”的课程？  [阅读全文]

• 02 Gartner|2018数据科学与机器学习平台比较研究报告  [阅读全文]

• 03 国内外大数据与数据科学相关资格认证盘点  [阅读全文]

• 04 2018年|数据科学、机器学习、人工智能领域的重要会议&活动  [阅读全文]

• 05 大数据产业的人才视角——谁在做什么  [阅读全文]

• 06 白宫数据科学家DJ Patil谈大数据人才  [阅读全文]

• 07 Top 10| 大数据、数据科学及机器学习领域前10位LinkedIn影响人物  [阅读全文]

• 08 2018年人工智能、大数据及分析的10大预测  [阅读全文]

• 09 【核心教材】数据科学理论与实践：序言&目录&全套教学资源  [阅读全文]

• 10 开源课程≠课程资源共享，一图看懂【开源课程】的设想  [阅读全文]

• 11 开源高校课程的倡议及《数据科学导论》的开源  [阅读全文]

• 12 《数据科学理论与实践》出版——国内外顶级大咖推荐  [阅读全文]

• 13 2016-2017 Python首次超越R成为数据分析、数据科学和机器学习领域的No.1  [阅读全文]

• 14 【Gartner】一张高清图看懂《数据科学的现状与趋势》  [阅读全文]

• 15 数据科学平台哪家强？全方位解读《Gartner 2017数据科学平台魔力象限》  [阅读全文]

• 16 人类历史上的5次“人机大战"  [阅读全文]

• 17 图解|2017年十大技术工作【数据科学家问鼎榜首】 [阅读全文]

• 18 2016年度“中国大数据创新百人榜单”发布  [阅读全文]

• 19《数据科学》书评 ——IBM资深数据科学家谢晋璟博士[阅读原文]

• 20 2016: A Big Data Year in Review     [阅读全文]

• 21 数据科学领域本体诞生 ——小编以5W1H方式采访研发团队（附送互动游戏）[阅读全文]