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數據科學家每天的工作流程是什么？數據科學的學習路徑是什么？在本期《碼農》中，你將聽到來自數據科學家們的回答。除此之外，我們還將和你一起探索一些實用的數據加工技術。奇異值分解是一種無論在生物信息學還是在金融學領域內都有廣泛應用的數據簡化方式，我們將向你介紹基于Python的SVD實現；作為人與數據間的橋梁，數據科學家需要掌握數據可視化方面的必要知識，而即將介紹的R語言則是一種絕妙的工具。另外，我們還將拓展思維，一起回顧一下機器學習的漫漫長路，比起模型設計和軟件開發，也許更需要了解的是如何詮釋問題。

Google、Amazon、Facebook、Twitter，這些稱霸互聯網業界的企業，不僅是數據分析的受益者，也是大數據儲存和處理技術的推動者。當你需要更多計算資源時，不需要預先購買大量機器，可以直接利用亞馬遜Web服務（AWS）來實現；Google的立家之本PageRank是大數據處理領域的偉大創新，就讓我們來聽聽Sergey Brin的老師Ullman教授是如何從垃圾農場架構的角度破解PageRank鏈接作弊的。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的码农·如何成为一位数据科学家（第17期）pdf的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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