数据派一直致力于打造数据科学人才聚集地,传播数据科学知识,分享前沿科技动态,分析应用案例,组织线下活动。本文通过梳理往期内容,挑选出数据派研究部出品的“一文读懂”、“手把手教”、“实践经验”系列独家原创文章,做成了合集。
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研究部出品
手把手教系列:通过实操详解,带你轻松掌握技术方法。
独家 | 手把手教数据可视化工具Tableau
本文手把手拆解步骤,通过实例带你上手Tableau!
独家 | 手把手教TensorFlow(附代码)
本文介绍TensorFlow的基本用法并示例如何进行机器学习和深度学习。
独家 | 手把手教你用scrapy制作一个小程序 !(附代码)
本文每一步代码都给出了编者的理解,并对可能出现的错误给出了解决方案,操作性极强~
一文读懂系列:通过概述、算法模型、代码示例、学习资源分享等方面为你全方位解析各类算法、概念或学习领域。
独家 | 一文读懂贝叶斯分类算法(附学习资源)
独家 | 一文读懂复杂网络(应用、模型和研究历史)
独家 | 一文读懂推荐系统知识体系-上(概念、结构、算法)
独家 | 一文读懂推荐系统知识体系-下(评估、实战、学习资料)
独家 | 一文读懂集成学习(附学习资料)
独家 | 一文读懂TensorFlow(附代码、学习资料)
独家 | 一文读懂自然语言处理NLP(附学习资料)
独家 | 一文读懂社交网络分析-上(附学习资源)
独家 | 一文读懂社交网络分析-下(应用、前沿、学习资源)
独家 | 一文读懂网络爬虫
独家 | 一文读懂优化算法
经验分享系列:从第一视角为你分享顶级赛事的精彩参赛方案。
独家 | CIKM AnalytiCup 2017冠军团队获胜经验分享(附PPT&视频)
独家 | PHM数据竞赛首个中国夺冠团队经验分享(常用模型&赛题详解&PPT&视频)
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数据派研究部介绍
数据派研究部是一个建立在数据院教学资源、科研资源以及对外合作资源上的开放性学术组织。“开放”是研究部区别于数据院的其他组织的主要特点,即数据派研究部也对外校同学开放。“学术”是研究部的落脚点,即研究部为数据派,甚至数据院的对外合作及知识传播相关部门提供学术支持,主要工作涉及:代表数据院参加大数据/人工智能相关比赛、依托数据院校企合作资源展开项目实践、参与系列原创分享文章等。
未来研究部的目标是逐步完成学术积累并进一步孕育学术氛围,通过开展下述不同层次的学术实践,为数据院积累学术力量,为社会培养大数据/人工智能相关人才。
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