DSAI 数据科学与人工智能实验室是一套集成了完整专业课程资源的实践教学系统平台,针对当前云计算、大数据和人工智能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书,DSAI 实验室以理论+实践、平
总之,dsai数据科学与人工智能实验室平台是一套集成了完整专业课程资源的实践教学系统平台,为教师和学生提供立体化全周期的实践教学环节的支撑和辅助。通过该平台,学生可以在实验中逐步掌握大数据和人工智能等相关技术,提升自己的实践能力。同时,该平台还受到了多所高校的好评和应用,为教育教学改革做出了积极贡献。 本服务...
标准模式(开发阶段):DS-Agent 采用 CBR 构建自动化迭代流程,这模拟了数据科学家在搭建和调整机器学习模型时的连续探索过程,通过不断的实验和优化以求达到最佳解决方案。 低资源模式(部署阶段):DS-Agent 复用开发阶段积累的成功案例来生成代码,这大大减少了对计算资源和基座模型推理能力的需求,使得开源大模型解决自动...
数据科学（Data Science）专业，是一门交叉学科，涉及到很多的领域包括统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。各大高校的数据科学项目，也都立志于培养可以独立分析问题、独立收集数据、处理数据、数据管理以及数据分析和解决问题的全能型人才。今天，让我们来从多方面了...
数据科学(DS)多数都设置在工学院或者文理学院下,学习的内容非常硬核,涵盖诸如高阶统计,机器学习,数据可视化等课程,所以本身对学生的专业课程要求更高更严格。一般来说,更适合本科学习数学、统计、计算机科学等量化背景的小伙伴申请,主要是考核量化课程占据本科...
具体来说的话,数据科学是一门集合应用数学、统计学、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库和高性能计算等多个领域的理论和技术,旨在通过数据分析从海量数据中提取有价值的信息和知识,并生产出有用的数据产品,为决策提供支持和帮助。 数据科学的应用范围也非...
这些统计数字很重要,但是也不是那么重要。如果其中一些并没有达到你想要的高度,也不要太过于沮丧。只要你学会了DS所需要的技能,GPA和GRE也仅仅就只是数字罢了。从长远来看,这些成绩不会给你继续进修或者成为数据科学家的梦想带来阻碍。 因为想要获得一个像样的分数确实需要大量的时间和精力,所以说其实想要申请研究生是...
基于案例的推理助力大模型智能体挑战自动化数据科学任务,吉大、上交和汪军团队发布专注于数据科学的智能体构建框架 DS-Agent。 在大数据时代,数据科学覆盖了从数据中挖掘见解的全周期,包括数据收集、处理、建模、预测等关键环节。鉴于数据科学项目的复杂本质以及对人类专家知识的深度依赖,自动化在改变数据科学范式方面拥有极...
在近几年美国研究生留学专业选择中,除了传统热门的计算机科学(CS)和商科领域,数据科学(Data Science, DS)专业也逐渐成为留学生们的关注焦点。 根据美国劳工统计局的报告,预计到2026年,对数据科学技能的需求将推动该领域就业增长27.9%。数据科学家通过利用数据解决复杂问题,...
核心课程: 该项目的学生共需要修读8门课程,至少包含两门工程课程、至少两门应用数学课程和至少两门数据科学/高性能计算课程;剩下的两门课程来满足课程要求,并且为了确保深度,这些课程可能涉及工程、应用数学、数据科学或其他相关学科。 项目特色: 该项目时长1年...