Публикации по теме data-scientist

Публикации по теме 'data-scientist'

Простой способ сканирования данных в Twitter

Что такое сканирование данных? Сканирование данных означает работу с большими наборами данных, когда вы разрабатываете свои поисковые роботы (или боты), которые сканируют самые глубокие веб-страницы [1]. Инструменты для сканирования данных Twitter Intelligence Tool (TWINT) — это продвинутый инструмент очистки Twitter, написанный на Python, который позволяет очищать твиты из профилей Twitter без использования Twitter API [2]. Демонстрация Вы можете использовать Python, Jupyter..

Проблемы, с которыми специалисты по обработке данных сталкиваются каждый день

Проблемы, с которыми специалисты по обработке данных сталкиваются каждый день Наука о данных и машинное обучение — популярные термины в настоящее время в Интернете, и эта тенденция растет. Имея большой объем данных в различных форматах, компании все чаще полагаются на специалистов по обработке и анализу данных, инженеров по машинному обучению и разработчиков программного обеспечения для автоматизации процесса выполнения различных повседневных задач и повышения производительности и..

D𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 -𝗧𝗵𝗲 𝗲𝘃𝗼𝗹𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗼𝗳 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗲𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻

Наука о данных - это процесс использования существующих данных для интерпретации вещей. Это способ, с помощью которого вы раскрываете идеи и тенденции данных. Специалист по обработке данных - это человек, чья работа состоит в том, чтобы извлекать эти идеи из данных, используя навыки и опыт в области компьютерных наук, бизнеса и статистики. Человек, который разбирается в данных с точки зрения бизнеса и дает прогнозы. Базовое понимание статистики, а также многомерное исчисление важно..

Что такое наука о данных?

Говоря простым языком… Наука о данных — это способ поиска закономерностей в данных. Он использует математику и компьютеры, чтобы выяснить, что люди покупают вместе, как люди относятся к продуктам и как все меняется с течением времени. Специалисты по данным могут использовать эту информацию, чтобы делать прогнозы, решать проблемы и принимать более эффективные решения. Вот несколько примеров использования науки о данных: Кластеризация. Исследователи данных могут использовать..

Наука о данных и филология: как интегрировать навыки и методы двух разных дисциплин

Наука о данных и филология — две дисциплины, которые кажутся очень далекими друг от друга, но на самом деле могут получить большую пользу от междисциплинарного сотрудничества. В этой статье мы увидим, что такое филология и почему ее можно интегрировать с наукой о данных, как наука о данных может улучшить изучение филологических текстов и как интегрировать конвейер, применяемый в филологии, в конкретный проект. Что такое филология и почему ее можно интегрировать с наукой о данных Что..

Почему каждый начинающий специалист по данным предпочитает использовать Python для машинного обучения?

Неделя 6. Блог 11. Понимание универсальности и простоты Python для достижения успеха в передовом машинном обучении Привет, мои дорогие читатели… В современном мире технологий некоторые инструменты становятся невоспетыми героями, формируя отрасли и расширяя границы так, как мы даже не могли себе представить. Одним из таких героев является Python, язык программирования, который оказался краеугольным камнем в сфере машинного обучения. Благодаря своей простоте и универсальности, а..

Машинное обучение и аудиоданные

Я был взволнован, увидев WSJ с участием Shazam. 6-минутное видео объясняет, как работает Shazam, хотя и в простой форме. Как Shazam создает уникальные звуковые отпечатки пальцев для идентификации песен Shazam идентифицирует более 23 000 песен каждую минуту, а приложение используется более 70 миллиардов раз. Но пока… www.wsj.com Shazam — это ранний пример использования машинного обучения для решения узкой, но популярной задачи —..