机器学习模型的训练，通常是通过学习某一组输入特征与输出目标之间的映射来进行的。一般来说，对于映射的学习是通过优化某些成本函数，来使预测的误差最小化。在训练出最佳模型之后，将其正式发布上线，再根据未来生成的数据生成准确的预测。这些新数据示例可能是用户交互、应用处理或其他软件系统的请求生成的——这取决于模型需要解决的问题。在理想情况下，我们会希望自己的模型在生产环境中进行预测时，能够像使用训练过程中使用的数据一样，准确地预测未来情况。

重庆市大数据产业人才联盟近日在重庆市永川区正式授牌成立，政府部门、高校和相关企业将共同构建大数据产业“政产研学用”一体化体系，助力破解重庆大数据人才瓶颈。

随着2019年即将结束，许多企业高管正在为未来一年制定计划。如果企业正在考虑是否在2020年聘用大数据人才，那么需要了解招聘大数据人才的六大理由。

为了保持竞争力，一定要为新工具带来的新工作方式做好准备!以下就是2020 年数据科学就业市场必备的五项技能。

正如化石燃料引发的创新浪潮推动了第二次工业革命，数据成为了当今时代创新的新燃料。预计到2030年，数据将在新的全球活动中产生13万亿美元的价值。那么，谁最有可能在数据经济中跑在前面呢？真正的赢家，会是那些能够挖掘、提炼并充分利用海量数据的企业和机构。

实验室以“数据国际流通”为重点研究方向和研究内容，深入贯彻落实国家大数据发展战略。