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2020.08.27
Altair®RapidMiner®
先前Anaconda針對企業用戶進行了一次資料科學專案的調查，這項調查歸納出4種不同面向的挑戰，而Anaconda也根據這些挑戰提出對應的改善方案 1. 定義資料科學專案提供的價值 2. 各式工具軟體及環境的整合 3. 團隊的定位/解決問題能力不足 4. 移除偏見及解釋預測模型
2020.08.27
Mathematica
日本金澤大學醫學院教授的研究使用Mathematica建立基於機器學習的風險模型，分析526位CHF患者資料。機器學習方法在醫學界變得越來越普遍，尤其在心血管疾病與心臟影像領域，對於多因子預測模型，機器學習方法非常有效。
2020.08.27
Stata
全球經濟資料庫DBnomics是全世界最大的總體經濟資料庫且可免費使用，其網頁平台提供來自63種資料來源與超過21,000筆資料集。資料會自動更新、並有多種格式 (CSV, Excel XLSX, JSON) 供下載；每筆資料有獨特的ID, 研究人員可再現相同的結果。
2020.07.29
Altair®RapidMiner®
近年來受到像是少子化、線上學習平台的發展，加上最近的新冠肺炎，對全球所有學校單位無非是幾次強烈的打擊，許多學校因此無法進行實體教學，造成許多學生的流失。 而針對上述的問題，位在哥倫比亞的Pontifical Xavierian University，由學校的CFO(財務長)發起加上CAO(學務長)的力挺，希望藉由預測學生未來退學的可能性，並及早有所行動。
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