2020中国（湘潭）首届数字经济与智慧城市科技创新应用大赛大赛旨在激发湘潭数字经济、产业创新发展氛围，以创新支撑数字经济、科技产业，搭建智慧城市网络，共同构筑新的大数据高地，助推湘潭科技产业升级发展。主办方 雪豹识别全球挑战赛“第四届中国创新挑战赛（天津开发区）”，大赛基于雪豹视频数据，通过数据...
学术动态
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数愿（上海）信息科技有限公司由华院数据技术（上海）有限公司发起成立，是国内前沿的提供大数据人工智能产业建设的一站式服务平台。依托领先的大数据人工智能技术、成熟的创业项目孵化和大型品牌策划运营体系，以及丰富的整合政府、社会机构、企业、高校、媒体等各方优质资源的经验，数愿通过打造专业的大数据人工智能竞赛...
Biendata.com是一个提供数据科学竞赛以满足不同企业和组织需求的平台。我们致力于帮助您解决与数据相关的难题，以使您的业务更加智能。使用 biendata.com，无论您是IT专业人员还是大学生，任何人都可以找到机会并利用您的才能来解决现实世界中的问题。链想家计算科技大赛2020链想家计算科技...
“数睿思”数据挖掘竞赛平台（BdRace），专注高校数据挖掘竞技，致力于打造完整大数据生态系统。依托大型的全国性的数据挖掘赛事，汇聚政府、企业、机构、高校、风投等多方资源，为企业提供最优的大数据解决方案，解决企业实际项目需求，选拔高校优秀人才；为高校提供最优的大数据课程教学方案，推动高校数据挖掘实践...
「AI Challenger」全球AI挑战赛是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，致力于满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求，推动AI在科研与商业领域结合来解决真实世界的问题。
AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区，提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据，帮助开发者快速创建和部署模型。MarTech Challenge Track 2 点击反欺诈预测PaddleHub：AI人像抠图创意赛PaddleHub：人脸检测主题创意赛...
Mars平台是数据科学人才汇聚地.为数据科学从业者营造一个学习、分享、创新的社区。Mars平台与数据科学从业者一起，共同倡导善于求知、乐于分享、追求创新、勇担责任的实践理念及准则。
北京智能工场科技有限公司旗下的FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。挑战者，都在FlyAI! https://www.flyai.com/
SuperDataScience是关于数据科学和人工智能的图书馆，包含56门课程。点击跳转会来到Kirill Eremenko和Hadelin de Ponteves的机器学习课程知识库。该课程会提供代码和数据集。
NLPIR实验室定位为世界一流的多语种认知智能创新中心，服务于国家安全治理、行业大数据挖掘与个人智能服务。实验室核心成果NLPIR多语大数据语义增强分析平台覆盖了中文、英文、西班牙语、法语、维语、阿拉伯语、印度乌尔都语、多哥语等“一带一路”沿线语言的自然语言处理，搭建了NLPIR大数据语义增强分析平...
该项目通过python脚本从巨潮网络的服务器获取中国股市公告(上市公司和监管机构),公告信息存入数据库，公告文件下载到本地。查看数据集需要科学上网。
工程思维要解决的是“交付”、“价值”和“效率”的问题。其核心是，要在脚踏实地的基础上平衡好成本、质量和时间周期。「sop思维」和「系统思维」是工程思维的重要组成部分，工程思维的核心是系统化和结构化，要系统地看待所有相关流程，要有步骤有意识地安排工作进度。如，一个软件开发生命周期基本可以分成这几个阶...
系统思维是指在考虑解决某一问题时，需要把它当做一个有机关联的系统来处理，而不是孤立、分割地看待。例如，航空公司进行客户调研时，发现乘客普遍希望飞机能够早点抵达目的地。一些人的想法是提高飞机飞行速度，但系统工程师考虑得更加全面。整个飞行旅程包括诸多环节，如前往机场、进站检票、排队安检、行李托运、候机...
SOP，全称为「standard operating procedure」，就是「标准工作流程」。标准工作流程就是将某一流程的标准操作步骤和要求以统一的格式描述出来，用来指导和规范日常的工作。例如，在工业时代，亨利·福特发明了流水线，让汽车生产的每个操作步骤都是分工明确的，每个操作流程的质检标准也...
客户分群、产品归类、市场分级、绩效评价...许多事情都需要有分类的思维。主管拍脑袋也可以分类，通过机器学习算法也可以分类，那么许多人就模糊了，到底分类思维怎么应用呢？关键点在于，分类后的事物，需要在核心指标上能拉开距离！也就是说分类后的结果，必须是显著的。如图，横轴和纵轴往往是你运营当中关注的核心指...
矩阵思维是分类思维的发展，它不再局限于用量化指标来进行分类。许多时候，我们没有数据做为支持，只能通过经验做主管的推断时，是可以把某些重要因素组合成矩阵，大致定义出好坏的方向，然后进行分析。大家可以百度经典的管理分析方法“波士顿矩阵”模型。
这种思维方式已经普及：注册转化、购买流程、销售管道、浏览路径等，太多的分析场景中，能找到这种思维的影子。但是，看上去越是普世越是容易理解的模型，它的应用越得谨慎和小心。在漏斗思维当中，尤其要注意漏斗的长度。漏斗从哪里开始到哪里结束？漏斗的环节不该超过5个，且漏斗中各环节的百分比数值，量级不要超过10...
相关思维是比较复杂的统计学数据思维，相关思维包含正相关、负相关、非线性相关、不相关等多种类型，大部分应用在生物学、科学领域。复杂的相关分析需要应用函数，建模才能完成，而现实工作中，大部分应用不到这么深层复杂的程度。大部分应用主要研究A与B之间的关系，如销售额与UV之间的关系，广告费用成本与获取曝光量...
细分思维应用的最频繁，几乎每天都在应用，比如应用思维导图对某项任务的细分拆解。细分思维主要是将某个指标层层分解，拆解成最小颗粒度，定位分析问题的一种思维方法。细分思维应用的最频繁，几乎每天都在应用，比如应用思维导图对某项任务的细分拆解。细分思维主要是将某个指标层层分解，拆解成最小颗粒度，定位分析问题...
对比思维是指通过比较和对照来理解事物的一种思维方式。它可以帮助人们更好地理解事物的异同之处，从而深入探究问题的本质。在数据科学领域，对比思维可以有以下几个方面的应用：数据特征对比：在数据分析和建模过程中，对比不同特征之间的差异和相似性，有助于发现数据的规律和趋势。模型对比：对比不同模型的性能和表现，...
