Публикации по теме 'data-science'


Почему каждой организации нужны специалисты по обработке и анализу данных  — «Чем они на самом деле занимаются?»
Современная наука о данных готова трансформировать все сектора: от банковского дела, розничной торговли и здравоохранения до страхования, шоппинга и правовой системы. Термины "аналитик данных" и "специалист по данным" не всегда правильно понимаются и используются для описания широкого спектра работы, связанной с данными. Специалисты по данным закладывают прочный фундамент данных для надежной аналитики. Затем они используют статистические эксперименты для достижения устойчивого..
Резюме : ИИ для всех
Нежное, что вам нужно знать об ИИ Контур Обзор искусственного интеллекта (ИИ) Машинное обучение (ML) и наука о данных (DS) Ограничения ИИ Начать проект ИИ Превратитесь в компанию с искусственным интеллектом ИИ : делайте и не делайте Почему сейчас все так шумят по поводу ИИ? Большие данные — ИИ может быть более мощным в зависимости от объема данных, которые он изучает. Что может ИИ Все, что человек может сделать за 1 секунду мысли, мы можем автоматизировать с..
Как думать о данных
ИНЖИНИРИНГ ДАННЫХ Как думать о данных Настоящая разница между инженером данных и специалистом по данным - как они думают Около десяти лет назад, когда работа в области науки о данных стала широко распространяться, в мире технологий появилось множество возможностей. Однако большинство компаний не понимали, что с этим делать. На одной из предыдущих работ я часто слышал фразы: мы занимаемся большими данными и занимаемся наукой о данных. Потому что рекламировалось, что..
JupyterLab теперь доступен как настольное приложение. Должны ли вы заботиться?
Есть ли у него преимущество перед браузерной версией? Практическое руководство по установке и обзор. Самая популярная IDE для обработки данных стала еще лучше. К счастью, дни запуска JupyterLab через терминал закончились, так как настольная версия была выпущена несколько недель назад. Да, вы правильно прочитали - теперь вы можете установить JupyterLab как настольное приложение в любой ОС. И эта статья покажет вам, как это сделать. Не хочется читать? Вместо этого посмотрите..
Пять основных методов машинного обучения для прогнозирования спроса на новые продукты
И почему XGBoost так хорошо показал себя в недавнем исследовании Прогнозирование будущего спроса на моду ценно и сложно. Это ценно из-за того, что розничный продавец готов продать следующий товар с высоким спросом или нет. Более того, если они неверно прогнозируют спрос, они должны заплатить за товар и, вероятно, заплатить в какой-либо форме, чтобы ликвидировать непроданные товары. Это сложно из-за многомерности (например, цветов, кроя, материалов, узоров, принтов, возрастных и..
Начните свое путешествие по НЛП с этой Периодической таблицы из 80+ задач НЛП.
Познакомьтесь с ландшафтом обработки естественного языка! Русский химик Дмитрий Менделеев опубликовал первую Периодическую таблицу в 1869 году. Пришло время организовать задачи НЛП в стиле Периодической таблицы! Варианты и структура задач НЛП бесконечны. Тем не менее, вы можете подумать о создании конвейеров НЛП на основе стандартных задач НЛП и разделении их на группы. Но что влекут за собой эти задачи? Более 80 часто используемых задач НЛП включены в 15 групп! Группы задач..
Как разработчики продвигают инновации через экономику с открытым исходным кодом
Agile, возможно, начинался как манифест для разработки программного обеспечения в 2001 году, но его охват расширился и теперь включает все части организаций, занимающихся разработкой программного обеспечения, даже в больших масштабах. Итак, как это новое поколение молодых Agile-разработчиков продвигает разработку через открытый исходный код? Давайте взглянем. Влияние разработчиков По словам главы IBM Developer Ecosystems Мо Хагиги , новое поколение Agile-разработчиков внедряет..