Публикации по теме 'data-scientist'


Необходимые темы для изучения на пути изучения науки о данных
Являетесь ли вы новичком или экспертом, вам нужно постоянно чистить свои концепции. Мы представляем вам краткий и хорошо структурированный сборник «Необходимые темы для изучения в Data-Science». Мы создали этот контент после надлежащего обсуждения с учеными и экспертами по данным. Итак, усвойте ясное видение Data-Science и отправляйтесь в путь к интеллектуальному обучению. Математика Линейная алгебра (матрица, вектор) Лучшая книга по линейной алгебре — Основная математика для..
Решение проблемы машинного обучения никогда не означает прыгать прямо с данных и начинать…
Решение проблемы машинного обучения никогда не означает прыгать прямо от данных и начинать применять линейную регрессию или случайный лес к данным. Речь идет о том, чтобы задавать правильные вопросы, чтобы выяснить, что требуется для решения. Большинство книг по машинному обучению дают отличную теоретическую информацию, но лишь немногие действительно рассказывают о том, как решить комплексную проблему машинного обучения. Чарльз Кеттеринг, знаменитый изобретатель и глава..
Почему Data Scientist нужно нанимать, а не отдавать на аутсорсинг.
Многие компании используют технологию машинного обучения для создания различных решений машинного обучения для решения своих бизнес-задач. С постоянно растущим объемом данных, генерируемых каждый день, многие компании используют данные для создания интеллектуальных решений для улучшения своих бизнес-операций за счет автоматизации. Разработка машинного обучения следует ряду этапов, реализованных в проекте машинного обучения для создания бизнес-решения. Эти этапы включают в себя..
10 лучших серверов Discord в 2023 году для специалистов по данным
Присоединяйтесь к сообществу лучших «специалистов по данным в 2023 году на этих 10 лучших серверах Discord и будьте в курсе последних тенденций и идей в этой области!» Введение Наука о данных и Искусственный интеллект (ИИ) стали модными словечками современной технологической индустрии. Эти области обучения стали невероятно популярными из-за растущего спроса на анализ данных и возможность автоматизации процессов. В результате вокруг этих тем сформировалось множество..
Лучшие ресурсы для машинного обучения
Уровни обучения Проверьте уровень воды Погрузитесь в концептуальные глубины Изучите практические концепции Продвижение проекта Проверьте уровень воды (ориентировочное время: 6–8 недель) Изучите Python → OOPS в Python → Обработка файлов → Обработка исключений → Регулярные выражения → Функциональное программирование → Основы Flask и Django → Практические задачи Изучите Numpy → Плейлист Numpy → Практические задачи Изучите Pandas → Плейлист Pandas →..
Три основных извлеченных урока при построении более 1000 моделей машинного обучения
Любая компания, обрабатывающая большие объемы разнообразных данных, быстро поймет, что им нужны модели машинного обучения. Но превращение данных в ценные и надежные аналитические данные - задача, с которой столкнулись многие отрасли за последнее десятилетие, поскольку мир по уши в использовании больших данных. За последние несколько лет мы узнали, что большие данные далеко не так ценны, как интеллектуальные данные. Это связано с тем, что компаниям нужны данные, на которые они могут..
Вы решили, каким Data Scientist вы хотите быть?
Прежде чем стать специалистом по данным, сначала подумайте, каким специалистом по данным вы хотите быть . Причина, по которой это имеет решающее значение, заключается в том, что наука о данных не является единой четко определенной областью, и в ближайшем будущем компании будут нанимать не обычных, мастеров на все руки «специалистов по данным», а скорее людей с очень специализированными навыками. наборы. Фундаментальная причина этого явления заключается в том, что компании, которые..