DSBench 由 466 个数据分析任务和 74 个数据建模任务组成,这些任务来自 ModelOff 和 Kaggle 等流行平台,这些平台以其具有挑战性的数据科学竞赛而闻名。DSBench 中包含的任务涵盖了广泛的数据科学挑战,包括需要Agent处理长上下文、处理多模态数据源以及执行复杂、端到端数据建模的任务。该基准测试评估了Agent生成代码的...
- 时间序列分析的数据准备 Lag Column 节点,将时间顺序排列的其中一列数据,向下移动指定单位。 推荐程度:** - 数据可视化 1.交互式单变量视觉探究 数据探索节点,了解新数据集的最好方法 推荐程度:**KNIME: Data-Explorer-Interactive-Univariate-Visual-Exploration_哔哩哔哩_bilibili 2.互动式双变量视觉探索 散点图...
大数据人工智能(DSAI)实验室是一套集成了完整云计算、大数据、人工智能等课程资源的实践教学系统平台,针对当前云计算大数据、人工智能等专业实验室建设的痛点,采用Docker容器化技术一站式提供性能可靠、环境完整、界面交互良好的实验和案例操作环境,容器内置了所有实验和案例的软件开发包和项目源码,配套详细的实验指导说明...
在我看来,数据科学更偏重编程的能力和实操能力,数据科学专业在数学方面的要求,主要体现在线性代数和微积分。因为在算法处理中,我们会把大量的数据通过矩阵的形式集合起来操作,那么就需要很强的线性代数背景,而训练数据模型的时候要用到很多微积分知识,同时还需要使用编程技能来训练这些大规模的数据,也就是“机器学习”...
在这种情况下,团队决定使用 Kaggle 这一关键资源。作为世界上最大的数据科学竞赛平台,它拥有由经验丰富的数据科学家社区贡献的大量技术报告和代码。为了使大模型智能体能够高效地利用这些专家知识,团队采用了一个经典的人工智能问题解决范式 —— 基于案例的推理。
数据科学(Data Science)又称资料科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品,学科范围涵盖:数据获取、数据处理、数据分析,凡与数据有关的科学均属数据科学。 数据科学结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统...
数据科学(Data Science)、商业分析(Business Analytics)以及计算机科学(Computer Science)很相似,很多学生会选择同时申请两个或多个专业,但实际上,几个专业之间还是有区别的。 ·大部分DS项目都设置在Engineering学院下,或独立成院,Data Science更像一个完整独立的学科,集统计学、数据分析、机器学习等学科为一体,正在迅...
Center for Data Science (CDS),数据科学中心是纽约大学的数据科学研究中心,成立于2013年,是最早提供数据科学博士项目之一,目前也提供顶级的数据科学硕士项目,新开设了数学科学本科项目,同时也提供博士后项目等。同时CDS Partners Program将CDS与业内顶级的公司和机构建立的紧密的合作关系,开展相关的科研和为学生提供实习...
数据科学DS——简单定义为:数据科学是从数据中提取有用知识的一系列技能和技术。 这些技能通常用德鲁·康威(Drew Conway)创造的维恩图(或它的变体)来表示: 三个圆圈分别代表三个不同的领域: 编程领域(语言知识、语言库、设计模式、体系结构等); 数学(代数、微积分等)和统计学领域; ...
===> DS是个很老牌的数据科学项目了,地里有很多的就读体验(比如这里、这里还有这里)。我个人认为是一个还不错的项目,上下限差距很大,总的来说应该没有地里某些同学说的那样水,尤其是前几届(这两届招的人似乎有点变多~150,有挤占资源的趋势)。两年前我有个北大数学系的朋友来读,去年有一个背景比我强的同...