Публикации по теме data-analytics

Публикации по теме 'data-analytics'

Наука о данных — Путь в светлое будущее

Сегодня, когда собирается огромное количество данных, наука о данных стала неотъемлемой частью многих организаций и является одной из самых интересных тем в области информационных технологий. Ричард Корнелиус Суванди, выпускник факультета статистики и науки о данных, описывает науку о данных как «Наука о данных очень похожа на кулинарию. Хотя поначалу сырые ингредиенты могут быть захватывающими, веселье не начинается, пока вы не начнете нарезать ломтиками, кубиками и, в конечном..

Различие между предложной и предикатной логикой

Пропозициональная логика Предложение – это повествовательное предложение со значением истинности. Значение истинности может быть как истинным, так и ложным, но оно должно быть присвоено одному из дискретных вариантов и не быть неясным. Целью использования логики предикатов является анализ оператора по отдельности или в совокупности. Для лучшего понимания выберите онлайн-курс по машинному обучению . Связи В общем, мы используем пять связок в логике высказываний, а именно:..

Практическое руководство по мерам корреляции

TL; DR: в большинстве случаев лучше всего использовать Kendall. Мера корреляции Мера корреляции используется для измерения степени взаимосвязи между двумя переменными. Существуют разные виды показателей корреляции, которые можно использовать в зависимости от типа данных и варианта использования. Некоторые общие меры корреляции - корреляция Пирсона, Спирмена и Кендалла. В этом посте я постараюсь кратко объяснить, что они делают и когда их использовать. Формулы для них можно легко..

Четыре шага по удалению отходов аналитики

Ускорьте принятие решений за счет удаления отходов аналитики Подумайте о роли аналитики в процессе принятия решений в вашей организации. Вам кажется, что аналитика используется эффективно или результативно? Или вы видите, как тратится драгоценное время и ресурсы? В экономике, где менеджеры теряют более полумиллиона дней в году из-за неэффективного принятия решений , возможности сокращения потерь огромны на всех уровнях. Вы не одиноки, когда подозреваете, что ваша организация..

K — Ближайший сосед KNN 1/2

1/2 содержит теоретическую часть K — ближайший сосед. В задаче машинного обучения у нас обычно есть два типа проблем, которые необходимо решить: либо это может быть «классификация», либо это может быть проблема «регрессии». Классификация — это процесс сортировки данного набора данных по разным классам. Классификация может быть реализована как для структурированных, так и для неструктурированных данных. Классы часто называют метками или целями, которые содержат разные классы...

5 лучших книг по науке о данных, которые превратят вас из новичка в мастера в 2023 году!

Откройте для себя книги, которые помогут вам преуспеть в вашем путешествии по науке о данных. «Без данных вы просто еще один человек со своим мнением». — Эдвардс Деминг. Наука о данных – область, в которой в последние годы наблюдается бурный рост, – стала неотъемлемой частью многих отраслей. В связи с растущим спросом на специалистов по обработке и анализу данных как начинающие, так и опытные профессионалы постоянно стремятся расширить свои знания и отточить свои навыки. Эта..

Почему только некоторые специалисты по данным растут быстрее, чем другие?

Рекомендации по получению релевантных и измеримых результатов Не всем специалистам по данным платят одинаково. Почти все начинают с начального уровня, но только некоторые из них растут быстрее других в своих обязанностях, вкладе и, соответственно, в шкале заработной платы. Что отличает их от других, которые имеют схожую академическую подготовку и уровень опыта !! Вопрос не в том, «Как они растут?», потому что для этого нет фиксированного и гарантированного пути. Но есть..