Публикации по теме 'big-data'
Еще один отличный ответ и ответ на мою статью о больших данных и издательской индустрии.
Еще один отличный ответ и ответ на мою статью о больших данных и издательской индустрии. На этот раз из дома Мелвилла:
http://www.mhpbooks.com/when-it-comes-to-making-a-bestseller-algorithms-are-good-but-money-is-better/
5 самых больших ошибок при обработке данных и как их избежать
Примечание. Я не получил никакой компенсации за написание этой статьи. Пожалуйста, поддержите мои и чужие статьи, став участником Medium по этой ссылке .
Если вы чем-то похожи на большинство профессионалов в области данных, вы, вероятно, изучили лучшие практики на ходу во время работы. Скорее всего, вы приняли несколько сомнительных решений при создании стека данных. После…
Обработка естественного языка
Наш следующий вебинар состоится во вторник, 21 февраля 2023 г.
Рост онлайновых социальных платформ привел к взрывному развитию письменного текста в виде блогов, постов, твитов, вики-страниц и т. д. Это новое богатство данных предоставляет уникальную возможность исследовать естественный язык во многих его формах, как в качестве способ автоматического извлечения информации из письменного текста и способ искусственного создания текста, который выглядит естественным.
В этом видео мы..
Интеллектуальный анализ текста и НЛП в аналитике больших данных
Изучение интеллектуального анализа текста и НЛП в аналитике больших данных
Содержание 1. Введение в интеллектуальный анализ текста и НЛП 2. Основы аналитики больших данных 3. Понимание интеллектуального анализа текста 4. Естественный язык Основы обработки (NLP) 5. Методы предварительной обработки текста 6. Анализ настроений и анализ мнений 7. Классификация текста и моделирование тем
Введение в анализ текста и НЛП
Интеллектуальный анализ текста и обработка естественного языка..
Роль больших данных и машинного обучения в индустрии финансовых услуг
Индустрия финансовых услуг производит огромное количество данных. Банки имеют внутренние данные о вкладах, платежах, остатках, инвестициях. Затем есть внешние данные с веб-сайтов, данные социальных сетей и правительственные данные. Технически подкованные миллениалы предпочитают цифровые платформы, дополняющие большие данные.
Бизнес-аналитики используют данные, чтобы понять, что происходит. Специалисты по данным используют машинное обучение, чтобы рассказать нам, почему и как это..
Сила данных: как большие данные революционизируют отрасли
Введение:
В сегодняшнюю цифровую эпоху данные стали бесценным активом. Обилие информации, генерируемой каждую секунду, предоставляет организациям значительные возможности для получения информации, принятия обоснованных решений и внедрения инноваций. Большие данные, характеризующиеся своим объемом, скоростью и разнообразием, трансформируют отрасли по всему миру. В этом блоге мы рассмотрим мощь больших данных и их глубокое влияние на различные сектора, коренным образом изменив методы..
Что вам нужно знать о науке о данных
Хотя использование термина «наука о данных» началось не в 21 веке, реальная работа по этому вопросу получила распространение сейчас больше, чем когда-либо, из-за того, как много данных создается в мире, особенно сейчас, с появлением очень доступных Интернет и, самое главное, социальные сети. Эти платформы теперь гарантируют, что сейчас создается больше данных, чем когда-либо прежде в мире.
Вот 4 вещи, которые вам нужно знать о науке о данных:
Наука о данных очень широкая область..