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一、分析與數據科學的未來

通過對IADSS聯合創始人Usama Fayyad博士在2019年波士頓ODSC的主題演講后的采訪，了解當前和未來的數據科學問題以及可能的解決方案。

數據技術對企業期望有什么影響?

Usama Fayyad博士表示：我們所看到的最大的變化是一股巨大的數字化浪潮。我認為，這是我最關心的，在很多數字化的過程中，或者說所謂的數字轉型的努力中，人們開始把很多手工工作數字化，使它們更準確，減少重復，無趣，更快。所有那些好東西。但數據最終成為了事后諸葛亮。結果是他們創造了我們所說的“即時技術債務”因為你現在已經建立了數字化的機制而你忘記了諸如“我如何獲取正確的數據?”“我如何表示這些數據?”“我如何存儲這些數據?”“我如何在正確的時間檢索它?”和“什么級別的數據?”人類通常會在圖和摘要的層次上消費數據，而像機器學習算法這樣的機器需要每一個小事務的細節和它周圍的東西。

這對于人類來說是完全不可消耗的但是對于學習算法來說是必要的。所以,對我來說,現在的情況是人們現在反思說,好吧,如果我真的做適當的數字化,我想確保我放在正確的大腦和正確的情報來設計,這樣當我獲取正確的數據、管理數據正確,最重要的是,使算法非常挑剔的機器學習算法,只需要特定格式的數據,完全崩潰,如果不是這個格式,能夠消費它。這就是我認為現在正在發生的變化，變得更好，尤其是在大數據方面，這使得處理不同類型的數據變得更容易。

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原文：https://www.kdnuggets.com/2019/09/future-analytics-data-science.html

二、使用DC / OS加速企業中的數據科學

遵循此使用Tensorflow的分步教程，將DC / OS數據科學引擎設置為PaaS，以啟用分布式多節點，多GPU模型訓練。

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1、為什么選擇DC / OS數據科學引擎?

2、AWS上的數據科學引擎

3、自動化DC / OS數據科學引擎設置

原文：https://www.kdnuggets.com/2019/10/dc-os-accelerate-data-science-enterprise.html

三、最新SQL數據分析指南

據計算，到2020年，地球上每秒鐘將為每個人生成1.7 MB的數據，數據將成為我們數字時代的新石油。這催生了許多數據管理和分析數據等相關專業。其中許多職業要求是精通數據庫中的數據管理。本文則是目前流行的SQL數據分析指南。

原文：https://www.kdnuggets.com/2019/10/last-sql-guide-data-analysis-ever-need.html