數據科學與智能計算
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
數據科學與智能計算的視頻教程
Altair人工智能與數據科學平臺使用培訓
Altair人工智能與數據科學平臺使用培訓 適用人群： 從事人工智能行業、對人工智能感興趣的人群 直播內容： 1. RapidMiner Studio 自動數據清洗與自動建模； 2. RapidMiner AI Hub 模型版本與權限管理； 3. 自定義建模流程介紹； 4. 模型該如何選擇和評估。
免費 1小時50分鐘 46播放
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3DCC智能公差仿真軟件演示——加工數據導入計算功能
因為，3DCC三維智能公差仿真軟件提供了加工數據導入計算的功能，支持用戶導入工廠往期加工零件的實測尺寸數據，并依據實際數據進行相關的公差仿真計算，由此得到的計算結果將更為符合實際的生產裝配情況。
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Altair Compose? 科學計算與協同仿真培訓
內容大綱： 1.Compose 語言基礎 （界面、語法、數據類型、字符及矩陣運算、圖表可視化、文件讀寫等） 2.Compose 與 HyperWorks 協同仿真 （OML函數庫功能、OML與Python & Tcl 語言混合使用、CAE結果文件(H3D/op2)直接讀取、與HyperWorks協同仿真）
免費 4小時14分鐘 230播放
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數據科學與智能計算的實例教程
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主要用于科學計算、數值模擬、氣象數據處理、地質勘探、石油天然氣、三維圖形設計、有限元分析、圖形渲染、4K/8K視頻制作、數據可視化、3D動畫、測繪影視制作、是創意和技術專業人士得首選。
國外計算機科學經典教材 matlab科學計算
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Python 在解決數據科學任務和挑戰方面繼續處于領先地位。去年，我們曾發表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017，概述了當時業已證明最有幫助的Python庫。今年，我們擴展了這個清單，增加了新的Python庫，并重新審視了去年已經討論過的 Python 庫，重點關注了這一年來的更新。
我們的選擇實際上包含了 20 多個庫，因為其中一些庫是相互替代的，可以解決相同的問題。因此，我們將它們放在同一個分組。
▌核心庫和統計數據
1. NumPy (Commits: 17911, Contributors: 641)
官網：http://www.numpy.org/
NumPy 是科學應用程序庫的主要軟件包之一，用于處理大型多維數組和矩陣，它大量的高級數學函數集合和實現方法使得這些對象執行操作成為可能。
2. SciPy (Commits: 19150, Contributors: 608)
官網：https://scipy.org/scipylib/
科學計算的另一個核心庫是 SciPy。它基于 NumPy，其功能也因此得到了擴展。SciPy 主數據結構又是一個多維數組，由 Numpy 實現。這個軟件包包含了幫助解決線性代數、概率論、積分計算和許多其他任務的工具。此外，SciPy 還封裝了許多新的 BLAS 和 LAPACK 函數。
3. Pandas (Commits: 17144, Contributors: 1165)
官網：https://pandas.pydata.org/
Pandas 是一個 Python 庫，提供高級的數據結構和各種各樣的分析工具。這個軟件包的主要特點是能夠將相當復雜的數據操作轉換為一兩個命令。
展開 現在我們有很多工具來實現數據可視化，比如 Excel 、PowerPoint 、Tableau ，都可以根據你的數據自動生成各種圖表，而且非常好看。
自動化貌似為我們省了不少事，但我們卻逐漸忘了數據可視化的本質，在這一點上，我們真還得跟幾百年前的科學家們好好學學。
大數據文摘授權轉載自Python專欄
數據科學使這一過程更好地實現了自動化，更準確，個性化，直接和高效，并且降低了員工時間成本。
結論
為了獲得競爭優勢，銀行必須承認數據科學的重要性，將其融入決策過程，并根據客戶數據中獲得可操作的見解制定戰略。 從小型可管理的步驟開始，將大數據分析整合到您的運營模式中，并領先于競爭對手。
由于這種快速發展的數據科學領域以及將機器學習模型應用于實際數據的能力，因此可以每天擴展此用例列表，從而獲得更多更準確的結果。
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在復雜裝備制造中，公差分析一直面臨兩個現實問題：一是計算效率低，二是數據用不起來。前者影響工程進度，后者影響質量穩定性。如何同時解決這兩個問題，成為公差工程升級的關鍵方向。
為此，誠智鵬基于MBD（基于模型設計）的公差分析，融合虛擬點建模能力，正在形成兩條并行路徑：一條解決“算得快”，一條解決“數據貫通”。
（圖1 MBD驅動的高效公差計算與數據閉環體系）
在傳統制造范式下，質量工程師的核心職責是“事后判定”——基于測量報告進行合格與否的判斷，角色更像是“數據收集員”和“標準守門員”。然而，在智能制造與數據驅動的浪潮中，對質量部門的期待已從“發現缺陷”躍升至“預測并預防缺陷”，乃至“驅動設計優化與流程再造”。這要求質量工程師必須具備從海量數據中挖掘洞見、驅動決策的能力，即向“數據科學家”轉型。
海克斯康eMMA系統，正是這場“升維”革命中的關鍵賦能平臺
天洑智能數據建模軟件DTEmpower在2025R2版本基礎上，新增大量更新和Bug修復，持續提升軟件性能，改善用戶體驗。
現DTEmpower 2025R3版已正式上線天洑軟件官網，歡迎下載體驗！
R3版本主要更新：
一、新增趨勢分析功能
數據管理模塊新增時間序列分析板塊，可從中進入趨勢、突變分析功能。該功能內置曼肯德爾檢驗等分析方法，專門用于檢驗時間序列數據中的趨勢特征，適配于金融
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型號： 凌炫 SR2208G（31768-SAA2）
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處理器： 2 顆 EPYC 4th 處理器 9554
核心優勢： 這是整個系統的核心。兩顆EPYC 9554提供了總計 128個物理核心 和 256個線程。這對于需要處理海量并行任務的應用來說是巨大的優勢。
性能定位： EPYC 9554屬于第四代
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凌炫E3700單屏/E3900三屏移動便攜工作站，其攜帶方便、靈活、易用的獨有特性，配置最新AMD多核處理器加強吞吐能力；最大限度提升設備計算速度，使野外、戶外，科研人員、團隊能夠更容易地對其進行計算、仿真、圖形圖像處理，使其滿足不同規模的計算應用。
1.
型號： 凌炫E3700單屏
2.
處理器
NEWS
Altair 數據分析與 AI 平臺 Altair? RapidMiner? 迎來重大更新。此次更新旨在幫助企業實現智能運營，在統一生態系統中打通人員洞察、數據自動化與智能體 AI 協作的壁壘。
最新更新進一步強化了Altair 的數據分析與 AI 生態系統，助力企業構建兼具可擴展性、可信賴的智能數據環境。
2025年11月5日，Altair 將攜手行業領袖、技術專家和教育工作者，帶來一場聚焦數據科學與 AI 話題的技術盛會，共同探討領先的數據科學與 AI解決方案如何在學術界和各行各業推動創新。
本次會議邀請了來自 Forrester、LTTS、Mendix 等全球知名企業技術專家及英國伯明翰城市大學、克萊姆森大學等知名高校教授，在線分享數據科學和 AI
NEWS
Altair 數據分析與 AI 平臺 Altair? RapidMiner? 迎來重大更新。此次更新旨在幫助企業實現智能運營，在統一生態系統中打通人員洞察、數據自動化與智能體 AI 協作的壁壘。
最新更新進一步強化了Altair 的數據分析與 AI 生態系統，助力企業構建兼具可擴展性、可信賴的智能數據環境。
ATCx Unlocking Data Science & AI 2025
解鎖數據科學與AI的力量
全球線上直播會議（提供中文在線翻譯）
11月5日（周三）丨北京時間 16:00 開始
解鎖數據科學與AI的力量
人工智能正在改變我們的工作、學習和競爭方式。善于利用數據、人工智能和機器學習的企業，可以更快、更智能、更可持續地做出決策。
2025年11月5
天洑智能數據建模軟件DTEmpower在2025R1版本基礎上，新增大量更新和Bug修復，持續提升軟件性能，改善用戶體驗。
現DTEmpower 2025R2版已正式上線天洑軟件官網，歡迎下載體驗！
R2版本相比R1主要更新：
一、智能檢測功能
新增智能檢測功能，可自動對數據進行白噪聲、平穩性、季節性和異方差性檢測。在輸出結果中，針對不同的檢測方法，智能檢測提供了對應的檢測結論
