Публикации по теме 'data-scientist'


Технические навыки, которыми должен обладать каждый специалист по данным
Из-за интенсивного использования данных при принятии решений каждому бизнесу сегодня нужна команда талантливых профессионалов в области науки о данных. Чтобы стать специалистом по анализу данных, вам потребуются определенные технические навыки. Итак, в этой статье я собираюсь познакомить вас с некоторыми из наиболее важных технических навыков, которыми должен обладать каждый специалист по данным. Технические навыки, которыми должен обладать каждый специалист по данным Технические..
Регрессия и машинное обучение
Машинное обучение — это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря опыту и использованию данных, путем изучения различных аспектов данных и всевозможных возможностей, представленных в наборе данных, или вы могли бы просто сказать, что машинное обучение — это статистика на стероидах. Регрессия в машинном обучении… Машинное обучение состоит из различных алгоритмов, один из них — регрессия. Регрессионный анализ можно использовать для поиска..
Куала-Лумпур — Тенденции цен на недвижимость
Вы можете ознакомиться с более технической и практической версией этого блога в разделе Куала-Лумпур — Тенденции цен на недвижимость // Практическое руководство . Код и решение для анализа этого поста в блоге можно найти на GitHub здесь . Куала-Лумпур — шумный город, федеральная столица Малайзии. Город является центром экономического и делового развития Малайзии, а в его городском ландшафте много офисных небоскребов среди малоэтажных магазинов-офисов. Однако давайте посмотрим..
Типы данных, используемые в машинном обучении
Числовой Это своего рода количественное измерение. например: рост людей, цены на акции Дискретные данные Целочисленный, часто что-то подсчитывает например: Сколько раз я нажимал «Голова»? Непрерывные данные Имеет бесконечное количество возможных значений например: Сколько осадков выпадает в данный день? Категорические данные Качественные данные Например: пол, да/нет, раса и т. д. вы можете присвоить некоторое число категориальным данным, но они не имеют..
Инженер по машинному обучению против специалиста по данным — битва лучших
Инженер по машинному обучению и специалист по данным — две самые популярные профессии в отрасли прямо сейчас, и на то есть веские причины. Ежедневно генерируются 2,5 квинтиллиона байт данных, поэтому профессионал, способный систематизировать эти огромные данные для предоставления бизнес-решений, действительно является героем! Конкуренция между инженером по машинному обучению и специалистом по данным растет, а грань между ними сужается. Считается, что сложно найти сочетание..
Хотите сделать карьеру в науке о данных? Возьмите это руководство
Многие задаются вопросом, как они могут воспользоваться самой горячей вакансией, которая появляется в Data Science. Конечно, область науки о данных является самой привлекательной в нынешнюю эпоху, но это не значит, что рабочие места можно легко получить. Итак, если вы считаете себя достаточно компетентным, но все еще не смогли устроиться на работу в области науки о данных. Затем просмотрите это руководство, потому что с помощью этого поста вы сможете узнать о некоторых важных..
Важность показателей расстояния в моделировании машинного обучения
Ряд алгоритмов машинного обучения - контролируемых или неконтролируемых - используют метрики расстояния, чтобы узнать шаблон входных данных для принятия любого решения на основе данных. Хорошая метрика расстояния помогает значительно улучшить производительность процессов классификации, кластеризации и поиска информации. В этой статье мы обсудим различные метрики расстояния и их помощь в моделировании машинного обучения. Вступление Во многих реальных приложениях мы используем..