Data Cleaning:資料清洗的方法與重要性
Data Cleaning 資料清洗,又稱為資料整理,是資料預處理過程中的一個重要環節。在進行資料分析或建立機器學習模型之前,資料清理對確保分析結果的準確性至關重要。本文將介紹資料清理的基本概念、方法,以及資料清理在實際應用中的重要性。
了解資料科學的核心概念和應用,挖掘數據的價值。
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本文深入探討大數據(Big Data)的定義、應用場景與相關工具。讓你全面了解大數據如何改變各行各業的決策過程,並提供你處理大數據所需的專業工具。
深入理解 PowerBI 是什麼,並學習如何使用這個強大的資料視覺化工具。從基礎功能介紹到實際操作教學,這篇文章都會幫助你瞭解。附上免費的 PowerBI 學習資源,讓你更進一步掌握 PowerBI 的使用技巧
資料科學 (Data Science) 是一門跨領域的學科,他使用數學、統計學、電腦科學以及領域相關的知識和理論,從結構化和非結構化的數據中提取知識和見解。
資料科學家(Data Scientist)收集和分析大量數據。結合了計算機科學、統計學和數學來分析、處理和建模數據,然後解釋結果,為公司制定可行的計劃。這篇介紹資料科學家的工作內容和核心技能。
許多人會選擇 Python 做為程式開發或資料科學的入門語言,因為其「語法容易」與「第三方資源豐富」兩個特性。所謂的「第三方資源豐富」是指,Python 可以搭配許多套件來完成特定領域的工作。Python 在爬蟲領域也如此
Python、R語言、 Julia 號稱是資料科學的三大程式語言,就我自己的觀點來看,目前看起來 Python 是首選、有些比較專業的統計方法可以考慮 R ,至於 Julia 還要觀望一下。
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資料科學家、資料分析師和資料工程師,在資料團隊實務工作上,不同的技能是如何分工。資料科學家與資料工程師的差異、資料分析師在做什麼?模型「部署/上線」的工作誰來做? ALPHA Camp 資料工程師維元帶你解析。