Science 推出「预测」特刊：人工智能如何帮我们预见未来

学习数据科学的7个步骤

数据科学家面试问题

拒绝跟风，看机器学习、数据科学、AI、深度学习、统计学的区别

数据科学，机器学习和人工智能有什么区别？

一文读懂数据科学、机器学习和AI的区别

话题

数据科学、机器学习、人工智能的区别到底是什么？

机器学习如何重塑人类世界

物联网趋势与数据科学自动化

深度剖析：数据工程师vs数据科学家

微软高级数据科学家教你如何做数据科学

如果你想学数据科学，这 7 类资源千万不能错过

对话机器学习大神Michael Jordan：深度模型

为什么数据分析师们要辞掉大公司的好工作？

学科建设 | 十字路口的统计学: 谁在应对挑战？

数据科学家、机器学习工程师与普通的软件工程师有什么不同

独家｜数据科学家新手常犯的13个错误（附工具、学习资源链接）

人工智能在多体问题上所面临的困难

探讨机器学习与物理模拟之间的联系

香港科技大学教授杨强：人工智能成功的几个必要条件

机器学习需要面对的两大问题：泛化性和可信性

数据:新时代的石油

如何成为一名数据科学家？

[干货] 一个数据科学家的新年计划

数据分析如烤蛋糕 | 去除光环的数据科学 | 算法基础（13）

2019 年关于数据科学、机器学习和人工智能的五大预测

你需要一个数据科学家团队——手把手教你建立数据型公司系列（二）| 投资人说

一名数据科学家的新年计划