“知识视界”产学研-视频播放

对不起，您不在IP段范围内，无法观看

1950 播放

播放有问题？请戳这里

4大数据分析工具

时长：9 分钟

类别：大数据技术

简介：数据分析工具是任何数据分析师或数据科学家必须了解的关键。但是您应该学习哪种工具呢？我将介绍几种选择以及了解每种选择对您的数据职业生涯的好处。从Python到R和SAS，找出哪个分析工具最适合你。

相关视频:

银行业中的9大数据科学用例

在银行业中，应用数据科学已不仅仅是一种趋势，它已经成为跟上竞争的必然。银行必须认识到，数据科学家可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策，并提高绩效。本视频盘点了银行领域的数据科学用例，我们将这些用例结合起来，让您了解如何处理大量数据，以及如何有效地使用它们。
金融大数据与分析

无论是投资规模和应用潜力，金融行业都是大数据应用的重点行业。大数据分析是金融为企业带来更多价值的绝佳机会。那么，企业该如何应对这一挑战呢？
数据可视化的未来

2014年在圣何塞举行的Strata + Hadoop世界大会上，Trifacta联合创始人杰弗里·希尔(Jeffrey Heer)发表了主题演讲：“绘制前进的道路：数据可视化的未来”。
数据挖掘的十大算法

本讲座重点介绍2008年前后的10大数据挖掘算法。其中包括各种有监督和无监督的方法，并早于大约2012年的深度神经网络革命。
大数据生态系统

想实施大数据吗？许多平台和解决方案组成了大数据生态系统。请听Pythian的首席技术官Alex Gorbachev对这些工具的概述，并解释不同的平台是什么。
数据挖掘 6 图形与有序数据

在这个数据挖掘基础教程中，我们将介绍基于图形的数据和有序数据，并讨论不同类型的有序数据，如时空数据和基因组数据。
大数据需要什么样的技术基础设施

在与IBM系统副总裁Ivo Koerner的访谈中，我们探讨了让大数据在您的机构中运行所需的技术基础设施。
数据挖掘 5 文档及交易数据

在这个数据挖掘基础视频教程中，我们将讨论记录数据的另一个有用的子类别：文档数据。我们还讨论了事务数据，事务数据是记录数据，其中每条记录涉及一个项目集。

观看记录：

标签:

相关视频:

银行业中的9大数据科学用例

金融大数据与分析

数据可视化的未来

数据挖掘的十大算法

大数据生态系统

数据挖掘 6 图形与有序数据

大数据需要什么样的技术基础设施

数据挖掘 5 文档及交易数据