Публикации по теме data-scientist-skills

Публикации по теме 'data-scientist-skills'

Лучшая сертификация по науке о данных в 2023 году!

Сертификация Data Science Certification в 2023 году — это замечательная возможность получить профессиональное признание и подтверждение навыков в постоянно меняющемся мире науки о данных. Это комплексная программа, призванная помочь людям продемонстрировать опыт и уверенность в концепциях и методах науки о данных. Эта сертификационная программа идеально подходит для любого специалиста, который хочет повысить свою квалификацию в области науки о данных и оставаться на шаг впереди в..

Обязательные алгоритмы машинного обучения для энтузиастов науки о данных

«Машинное обучение — это научное исследование алгоритмов и статистических моделей для выполнения задачи с использованием выводов вместо инструкций». Алгоритмы машинного обучения являются важной частью науки о данных, позволяя нам делать прогнозы и понимать сложные наборы данных. В этом руководстве мы рассмотрим 10 лучших алгоритмов машинного обучения, которые должен знать каждый специалист по данным. 1. K-ближайшие соседи (KNN) KNN — это простой, но мощный алгоритм..

Моя должность выдумана? Как найти свою роль в машинном обучении

Я помню, каким напряженным был поиск моей первой работы в области науки о данных. Только что получив степень магистра, я провел недели вслепую, просматривая LinkedIn и заполняя объявления о вакансиях такими приложениями, как resume_(insert job title here).pdf . Забавный факт: в Greenhouse мне отказывали в работе, о которой я даже не подозревал в течение нескольких месяцев после того, как устроился на свою первую работу. В то время как огромное количество разосланных резюме было..

Параметр против гиперпараметров в машинном обучении

Параметры – это значения, которые модель получает во время обучения, тогда как гиперпараметры – это значения, которые задаются до обучения модели. Во время обучения параметры модели определяются данными. Эти значения используются для прогнозирования на основе новых данных. Параметры включают веса нейронной сети и коэффициенты модели линейной регрессии. С другой стороны, гиперпараметры — это значения, которые устанавливаются до обучения. Эти значения определяют алгоритм обучения и..

Пять основных навыков, необходимых для успешного Data Scientist

Вот пять ключевых навыков, необходимых для успешного специалиста по данным. В настоящее время стать специалистом по данным гораздо быстрее, посетив пару онлайн-курсов и получив несколько сертификатов. Однако, чтобы добиться успеха в роли специалиста по данным, нужно сосредоточиться на критических навыках, которые помогут специалистам по данным достичь новых высот в своей карьере. Способен преобразовать бизнес-проблему в решение, основанное на данных: Понимание постановки..

Рецензия на книгу: Книга по машинному обучению на сотнях страниц

Я впервые заказал книгу Машинное обучение на ста страницах еще в мае и только сейчас доделываю ее. Во времена COVID это было около 10 лет назад. Как вы могли догадаться, эта книга НЕ предназначена для быстрого чтения. Недостаток легкости чтения компенсируется эффективностью. Эта книга поглощает тяжеловесные учебники математики и представляет собой тонкий продукт не толще моего смартфона. Андрей Бурков, автор, от первой до 136-й страницы, не тратит ни слова, чтобы выделить наиболее..

Прескриптивная наука о данных: помимо прогнозной науки о данных

(1) Описательная, предсказательная и предписывающая наука о данных (2) Необходимые наборы навыков для преуспевания в предписывающей науке о данных (3) ключевые компоненты предписывающей науки о данных и распространенные заблуждения По мере того, как компании становятся более зрелыми в области науки о данных, прогнозная наука о данных становится все более актуальной. Прескриптивная наука о данных приобретает все большее значение в выделении лидеров в области науки о данных и..