Публикации по теме 'data-scientist'


Шагая по тонкой грани: понимание различий между различными ролями работы на основе данных.
Первое слово, которое объединяет все четыре должности, - «данные». Данные - это топливо текущего десятилетия. Непосредственное общество процветает на них, и ни одна организация не может выжить без решений, основанных на доступных данных. Из-за экспоненциального всплеска роста и потребности в данных отрасли становятся полностью зависимыми от этих четырех рабочих ролей. Популярные должности? Определенно. Но достаточно запутать. В этой статье делается попытка обсудить ключевые..
Cortex labs Большая инициатива для специалистов по данным
Легко разработать работающую модель машинного обучения, но сложно реализовать ее в приложении. Это стартап на ранней стадии с несколькими инструментами с открытым исходным кодом, призванными помочь специалистам по данным сделать свои последние шаги. Основатели компании были учеными из Беркли, когда заметили, что проблема создания моделей машинного освоения заключалась в поиске метода их развертывания. Хотя у нас было много доступных инструментов с открытым исходным кодом, чтобы помочь..
Прогнозирование эффективных предложений с использованием данных пользователей приложения Starbucks
В своем проекте Udacity Data Scientist Capstone я использовал смоделированные данные из приложения вознаграждений Starbucks, чтобы предсказать склонность пользователя принять предложение. Обзор проекта В моем завершающем проекте я стремлюсь ответить на два основных бизнес-вопроса: Каковы основные факторы эффективного предложения в приложении Starbucks? Могут ли предоставленные данные, а именно характеристики предложений и демографические данные пользователей, предсказать,..
В чем разница между аналитиком данных, специалистом по данным и инженером по машинному обучению?
Данные - это ядро ​​современного бизнеса. Правильная интеграция данных в бизнес-модель может повысить операционную эффективность и эффективность принятия решений. По мере того как возможности обработки данных продолжают расти, растет и спрос на рабочие места, управляемые данными. Аналитики данных, специалисты по обработке данных и инженеры по машинному обучению - лишь некоторые из этих относительно новых должностей, и они пользуются большим спросом, чем когда-либо. Несмотря на..
Сублинейные алгоритмы для анализа больших данных
Ха, что это? Что ж, давайте рассмотрим эту категорию, которая менее известна, но очень полезна, особенно для специалистов по данным, стремящихся или занимающихся анализом больших данных. Сравнение эффективности алгоритмов — сложная задача. Конечно, можно проверить, сколько времени требуется алгоритму для запуска на небольших входных данных, но он сильно зависит от машины и не учитывает асимптотический рост. Итак, у нас есть несколько абстрактных методов для сравнения, таких как модель..
Учебник по науке о данных для начинающих - изучайте науку о данных с нуля!
Хотите начать свою карьеру в качестве специалиста по данным, но не знаете, с чего начать? Вы находитесь в нужном месте! В этой статье о Data Science Tutorial мы подробно обсудим концепции, связанные с наукой о данных. В этой статье будут рассмотрены следующие темы: Почему наука о данных? Что такое наука о данных? Кто такой специалист по данным? Тенденции работы Как решить проблему в Data Science? Компоненты Data Science Должности специалиста по данным Почему наука о..
Конец специалиста по данным
Я пишу эту статью в прекрасный поздний час, время, когда я нахожу все свое вдохновение… Часто описывается как «самая сексуальная работа в мире» или во вселенной, как бы я не ненавидел этот термин. Однажды я попытался сказать женщинам, что я был специалистом по данным, и попытался объяснить, как работает линейная регрессия, а это противоположно сексуальности. Короче говоря, профессия Data Scientist продолжает меняться. Я объясню, почему, основываясь на своем опыте работы с учеными..