Публикации по теме 'data-scientist'


Стать Data Scientist без опыта
С ростом важности анализа данных растет спрос на квалифицированных специалистов по обработке и анализу данных. Однако часто возникает вопрос, можно ли стать специалистом по данным , не имея опыта работы в этой области. Цель этой статьи рассмотреть возможности и пролить свет на то, как стать специалистом по данным , даже если у вас нет предыдущего опыта. Что такое наука о данных? Наука о данных – это междисциплинарная область, которая включает в себя извлечение знаний и идей из..
«Наука о данных против машинного обучения: понимание различий»
Наука о данных и машинное обучение: понимание различий Наука о данных и машинное обучение — это две тесно связанные области, которые играют важную роль в извлечении полезных сведений из данных. Хотя они имеют общие элементы, важно понимать различия между ними. В этой статье мы рассмотрим различия между наукой о данных и машинным обучением, их целями, методологиями и приложениями. 1. Определение науки о данных: — Обзор науки о данных . Наука о данных — это междисциплинарная..
Вот как вы можете пройти собеседование на должность специалиста по данным
Не секрет, что наука о данных как область оказывает сильное влияние на повседневную жизнь людей. Большинство миллениалов считают карьеру в науке о данных прибыльной, поскольку она позволяет нескольким отраслям эффективно обрабатывать гигантские данные из нескольких ресурсов и получать ценные сведения для создания интеллектуальных данных. Медианная зарплата специалистов по данным составляет почти 100 000 долларов США в год, что делает их одной из самых прибыльных должностей в сфере..
Демистификация вселенной ролей Data Science
Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, Data Engineer, ML Engineer, MLOps Engineer, vs. [вставьте свое причудливое название должности здесь]… Позвольте мне начать этот блог с уточнения, что я не считаю себя специалистом по данным или техническим экспертом, но я приобрел прагматичный взгляд на различные роли в этой области благодаря своему опыту руководства проектами в области ИИ и науки о данных, а также созданию и управлению. команды специалистов по данным и аналитиков. Я верю..
Pyscript — Среда Javascript, поддерживающая Python в браузере.
Здравствуйте, ребята! Это открытое письмо для специалистов по данным и разработчиков Python. У вас возникли проблемы с написанием базовых функций в javascript в Интернете? Анаконда придумала интересное решение, Python в браузере, фреймворк Javascript — pyscript . Фреймворк, который запускает ваш код Python в браузере без какой-либо установки таких платформ, как python или сама анаконда. Удивительно, не так ли? Есть известная поговорка, что необходимость — мать изобретения. Часто..
От теории случайных блужданий к поведенческим финансам: как применять экономические теории к временным рядам…
1. Введение Прогнозирование временных рядов — это метод анализа данных, который заключается в прогнозировании будущего поведения переменной на основе ее прошлых значений. Этот метод широко используется в таких областях, как финансы, экономика, маркетинг, метеорология и многих других. Прогнозирование временных рядов может быть полезно для принятия стратегических решений, оптимизации ресурсов, прогнозирования тенденций и рисков. Однако прогнозирование временных рядов не является..
Градиентный спуск: объяснение!
Градиентный спуск — популярная и эффективная стратегия оптимизации, используемая при обучении моделей на основе данных. Популярность градиентного спуска связана с тем, что его можно комбинировать с любым алгоритмом. Читайте дальше, чтобы узнать больше! Прежде чем мы перейдем к градиентному спуску в качестве стратегии оптимизации, нам нужно рассмотреть, что такое градиент. Возможно, вы помните термин «градиент» из исчисления, описывающий наклон функции. Для наших целей..