Публикации по теме 'data-scientist'
AMA с экспертами по машинному обучению @Featurepreneur
Для тех, кто не знает о AMA , это аббревиатура от Ask Me Anything.
В рамках нашей инициативы по развитию сообщества Featurepreneur мы регулярно приглашаем экспертов / специалистов по машинному обучению со всего мира (от Торонто до Сиднея) и проводим с ними сеанс AMA продолжительностью 20–30 минут.
Вот основные сведения о наших сеансах AMA:
Продолжительность сеанса AMA? от 20 до 30 минут (не более того, что мы обещаем)
Возможные даты проведения AMA? Обычно мы проводим сеансы..
Учебный курс по науке о данных и машинному обучению с R, Хосе Портилла
Вы узнаете, как использовать язык программирования R для анализа данных, машинного обучения и визуализации данных! Курс создан одним из 10 лучших инструкторов Удеми Хосе Портилла.
По данным ведущего портала о вакансиях Indeed, средняя зарплата специалиста по обработке данных в США превышает 100 000 долларов.
Data Science - это полезная карьера, которая позволяет вам решать некоторые из самых интересных мировых проблем!
Курс Хосе Портилья предназначен как для начинающих, не..
Как Data Scientist выбирает алгоритмы машинного обучения?
Как-то остроумный философ сказал, что «за каждым нашим решением стоит причина».
Большинство из нас может столкнуться с таким сценарием. В процессе обучения мы можем столкнуться с различными алгоритмами машинного обучения, и в конечном итоге возникнет внутренний монолог, который задает нам вопросы. Когда использовать эти алгоритмы машинного обучения? Это какая-то причина позади них? Большинство из нас, очевидно, застряли на этом вопросе, и я тоже. Я бы потратил некоторое время,..
Как сотрудничают специалисты в области науки о данных?
Как сотрудничают специалисты в области науки о данных?
Роли, рабочие процессы и инструменты в области обработки данных
По мере того как все больше и больше организаций внедряют передовые подходы на основе данных для улучшения принятия решений, все больше и больше групп по обработке и анализу данных все больше работают над массивными наборами данных, конвейерами и более важными решениями и продуктами. Но с учетом того, что рабочие процессы в области обработки данных состоят из..
Быть специалистом по данным подходит для поиска работы с частичной занятостью.
Возможно, вы уже знаете, что роль специалиста по данным была объявлена самой востребованной профессией в 21 веке из-за отличных перспектив роста и высокой оплаты.
Возможно, вы также мечтаете стать специалистом по обработке и анализу данных , но мысль о том, чтобы присоединиться к штатному специалисту, мешает вам достичь своей цели.
В этом сценарии мы настоятельно рекомендуем вам продолжить обучение, развить соответствующие технические и нетехнические навыки и стать..
Наука о данных — это набор различных инструментов, алгоритмов и идей машинного обучения.
Наука о данных — это набор различных инструментов, алгоритмов и идей машинного обучения, целью которых является поиск секретных закономерностей в необработанных данных. Данные, используемые в науке о данных, в основном собираются из разных источников. Сегодня это одна из самых обсуждаемых тем, а также перспективный вариант карьеры. Это связано с большими возможностями, которые он предлагает. Тренинг по науке о данных учит студентов, как применять статистические методы,..
Повышение эффективности наших специалистов по данным и инженеров по машинному обучению
(Часть 1) –
Для успешного развертывания модели машинного обучения требуется много рутинной работы, прежде чем мы даже начнем осознавать ее бизнес-преимущества. Более 60–70% усилий, затрачиваемых на проект ML, включают в себя то, что мы называем «склеиванием» — от EDA до подготовки функций QAed / набора аналитических данных; к перемещению окончательной модели в производство (кстати, развертывание в реальном времени — это кошмар! 😊). Эта клеевая работа обычно не является джазовой стороной..
