10 статистических методов, которыми должны овладеть специалисты по данным Независимо от того, как вы относитесь к сексуальности Data Science, просто невозможно игнорировать непреходящую важность данных и нашу способность анализировать, систематизировать и контекстуализировать их. Опираясь на свои обширные данные о занятости и отзывы сотрудников, Glassdoor поставила Data Scientist №1 в своем списке 25 лучших рабочих мест в Америке . Таким образом, роль остается неизменной, но,..

В этой статье рассказывается, почему искусственный интеллект является и должен стать областью повышенного внимания корпораций Что движет корпоративной повесткой дня? Самый простой ответ - цена акций, которая в значительной степени определяется прибылью на акцию, которая, в свою очередь, определяется доходами и расходами. Наука о данных становится все более эффективной как для увеличения доходов, так и для управления расходами. Отсюда значительный упор на науку о данных на..

Область науки о данных по-прежнему очень сбивает с толку, поскольку задачи, назначенные различным ролям в этой области, не согласованы и не сформулированы критически. Из-за этого становится немного запутанно, на чем сосредоточиться, пытаясь следовать путь в мире науки о данных. Не все, кто занимается наукой о данных, являются специалистами по данным! Я написал пост и снял видео , в котором подробно рассказывается о вышеупомянутом заявлении. Тем не менее, я резюмирую..

Социальные данные Понимание уникальных проблем и потенциала Эта статья является первой из серии, посвященной социальным сетям, анализу настроений и уникальной вселенной социальных данных. В одних случаях это зарождающаяся концентрация, а в других - созревающая. Как и многие другие усилия в области аналитики, это место, где старые стратегии встречаются с новыми, позволяя технологиям с потенциалом выполнить некоторые старые обещания. В Corsair мы следуем аналитическому процессу..

DevOps Основные концепции DevOps Core и Pipeline Building Задачи разработки и эксплуатации для лучшего управления SDLC DevOps - это практика разработки приложений, которая объединяет задачи разработки и операционные задачи для лучшего управления жизненным циклом разработки программного обеспечения, одновременно обрабатывая частые обновления, ошибки и функции приложения. DevOps включает в себя задачи непрерывной разработки, такие как планирование кода, кодирование, построение..