Публикации по теме 'data-scientist'
Создание масштабных моделей ИИ для OTA
Вы когда-нибудь задумывались, как интеллектуальные модели могут справляться с постоянно меняющимся и огромным потоком транзакционных данных, чтобы предоставлять точные прогнозы и рекомендации в системах ИИ? Основным ключом для большинства специалистов по данным и инженеров по машинному обучению является создание масштабируемых моделей ИИ, готовых к использованию.
При построении с нуля каждой организации потребуется определенная автоматизация для повышения эффективности повседневных..
Демистификация науки о данных: введение в область и ее практическое применение
Как человек, погруженный в сферу науки о данных, я часто сталкиваюсь с фундаментальным вопросом: что такое наука о данных? и чтобы пролить свет на эту тему, давайте начнем с рассмотрения того, как мы неосознанно сталкиваемся с наукой о данных в нашей повседневной жизни. Мы часто используем принципы науки о данных, даже не осознавая этого. По сути, наука о данных включает в себя извлечение знаний и выводов из данных по конкретному вопросу для принятия более эффективных решений в..
Погружение в алгоритмы машинного обучения с помощью Python
Машинное обучение лежит в основе современных решений, основанных на данных, позволяя компьютерам изучать закономерности на основе данных и принимать разумные решения. В этой статье мы рассмотрим некоторые популярные алгоритмы машинного обучения и реализуем их с помощью Python.
Настройка среды
Прежде чем мы углубимся в алгоритмы, давайте настроим нашу среду Python. Нам понадобятся следующие библиотеки:
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from..
Глава 1 👉 Введение в инженерию данных
Добро пожаловать в серию блогов об инженерии данных! Я очень рад поделиться с вами своим опытом, идеями и примерами из реальной жизни. Давайте вместе погрузимся в мир обработки данных!
В этой главе я собираюсь затронуть следующие основные темы:
Что такое инженерия данных? Технические обязанности Инструменты инженерии данных 🧰 🛠️
В современную цифровую эпоху предприятия и организации всех размеров ежедневно генерируют огромные объемы данных. От транзакций клиентов и..
Межотраслевой стандартный процесс разработки приложений машинного обучения с качеством…
Отсутствие стандартизированной модели процесса разработки в области машинного обучения приводит к плохо организованным инициативам, противоречивым результатам и использованию специальных методов.
Чтобы устранить эту проблему, недавно был предложен межотраслевой стандартный процесс разработки приложений машинного обучения с методологией обеспечения качества (CRISP-ML(Q)).
Модель CRISP-ML(Q) делит жизненный цикл разработки на шесть основных этапов, которыми руководствуются специалисты..
Matlab против Python для специалистов по данным 2023
Наука о данных — это быстрорастущая область, и вместе с ней постоянно развиваются инструменты и технологии, используемые для анализа и интерпретации данных. Двумя наиболее популярными языками программирования, используемыми исследователями данных, являются MATLAB и Python. У обоих есть свой набор плюсов и минусов, и выбор между ними часто сводится к конкретным потребностям проекта и предпочтениям отдельного специалиста по данным.
MATLAB, сокращение от Matrix Laboratory, — это..
Почему вы изо всех сил пытаетесь проникнуть в науку о данных
Почему вы изо всех сил пытаетесь проникнуть в науку о данных
И что вы можете с этим поделать
Я вижу, что многие люди с трудом переходят из других областей в науку о данных, хотя с каждым днем открытых вакансий становится все больше. Многие компании в конечном итоге обращаются к людям, которые уже имеют опыт работы в домене или только что закончили колледж со степенью в области статистики или компьютерных наук.
Хотя этот переход может быть трудным, я сделал это, и я думаю, что вы..
