Публикации по теме 'data-analytics'


Бесплатный семинар по науке о данных
БЕСПЛАТНЫЙ СЕМИНАР ПО НАУКЕ ДАННЫХ 9 И 10 ИЮЛЯ ПОВЕСТКА ДНЯ: День-1: (4 часа в прямом эфире) ● Знакомство с семинаром и его различными результатами ● Демистификация нескольких терминов, используемых на ИТ-рынке в отношении науки о данных ● Должности и роли в области науки о данных ● Карьерный путь к получению должности в области науки о данных и связанной с ней должности ● Навыки, необходимые для получения работы в области науки о данных и смежных областях ● Получение глубже в науку о..
Углубленное руководство по извлечению функций
В сфере анализа данных и машинного обучения извлечение признаков является фундаментальным шагом для преобразования необработанных данных в формат, подходящий для анализа и моделирования. Это важнейший процесс, который повышает производительность алгоритмов, снижает сложность вычислений и помогает лучше понять закономерности, лежащие в основе данных. Эта статья углубляется в мир извлечения признаков, его важность, методы и приложения. Понимание извлечения функций Извлечение признаков —..
О нас
Лаборатория Data Think Lab создана группой профессионалов в области науки о данных, чтобы поделиться своей страстью к миру, в котором мы живем, управляемым данными. Мы хотим создать поддерживающее сообщество; особенно для новых студентов и учащихся, чтобы найти свое собственное пространство в огромном поле. Если у вас есть история, которой вы хотите поделиться, отправьте электронное письмо Кэт по адресу [email protected] со ссылкой на черновой вариант истории для ознакомления.
Руководство для начинающих по правильному изучению Power BI
Если вы новичок в Power BI, важно знать, как правильно изучить этот мощный инструмент. В конце концов, он может превратить ваши данные в полезную информацию, которая во многих отношениях улучшит ваш бизнес. Вы захотите изучить основные функции Power BI и использовать их в сквозном рабочем процессе. К ним относятся создание моделей данных, выполнение сложного анализа с помощью DAX и очистка данных с помощью редактора Power Query.
Аналитика больших данных в Spark
Изучение фреймов данных, наборов данных, RDD и Google Colab Ежедневно производится 2,5 квинтиллиона байтов данных . С такими данными необходимы новые технологии для анализа и выполнения аналитики и машинного обучения. Большие данные не могут идеально поместиться в дисковое хранилище или даже в память одного компьютера, поэтому в таких сценариях вам придется обратиться к распределенным вычислениям. Это включает распространение обработки таких данных на несколько компьютеров. Самая..
Изучите основные концепции Hadoop MapReduce.
Содержание: Обзор Почему Hadoop для больших данных? В чем разница между Hadoop 1.0 и Hadoop 2.0? В чем сходство между Hadoop 1.0 и Hadoop 2.0? Недостатки Hadoop 1.0 перечислены ниже. Введение в MapReduce NameNode и диспетчер ресурсов MapReduce Внутреннее функционирование Ключевые термины в MapReduce Часто задаваемые вопросы на собеседовании Путь вперед Прежде чем изучать MapReduce, важно знать об архитектуре Hadoop. В этом блоге мы изучим ключевые понятия о Hadoop, его..
Прикладные проекты | Аналитика данных — AIRBNB#1
Дорогие друзья! Добро пожаловать в AP-Airbnb#1, наш первый проект прикладной аналитики! 👋 Джеймс Калео Кистнер , 👋 Синдху Айенгар и 👋 моя скромная личность проведут вас через наш первый прикладной проект вместе с цель представить вам пример того, как вы можете применять описательные, прогнозные, визуальные и другие инструменты аналитики, которые вы приобрели до сих пор. Сегодня в центре внимания Airbnb, так что давайте начнем! Значительная доля роста сегодняшней экономики..