Исследователи данных часто слышат о необходимости «рассказывания историй на основе данных». Но что это значит? Проще говоря, это означает, вопреки тому, что часто говорят, что данные не говорят сами за себя: они требуют, чтобы люди построили о них нарратив, рассказали о них историю. Рассказывать истории естественно для людей. Эта способность помогает нам понимать окружающий мир. Но слишком часто специалисты по данным могут быть настолько сосредоточены на деталях своего анализа — или..

Мир сталкивается с острой нехваткой специалистов по данным. Статистика показывает, что в 2016 году на Glassdoor было более 1700 вакансий специалистов по данным, а в 2020 году их было более 6500. Этот вопиющий разрыв будет только расти. Аналитики IBM и Бюро трудовой статистики США прогнозируют рост на 28% в течение следующих пяти лет. Если вам интересно, почему существует такой огромный неудовлетворенный спрос, ответ далеко не прост. Давайте подробнее рассмотрим, почему сложно найти..

Понимание твитов об игре с использованием spaCy и Google Cloud Natural Language AI API Сообщество покемонов счастливо! Или у меня сложилось такое впечатление. 28 января 2022 г. была выпущена последняя игра про покемонов под названием Pokémon Legends: Arceus . Сообщество приняло игру. Они назвали его самой инновационной игрой про покемонов за последние годы, обзоры — лучшее, что сериал видел за последние годы, и я набрал более 100 часов в месяц. Так что да, у меня сложилось хорошее..

Советы по созданию релевантных и действенных идей Рассказывание историй о данных — важный навык, который нужно развивать как специалисту по данным, но информации, которая поможет вам начать, не так много. Когда я впервые стал аналитиком данных, я понятия не имел, как к этому подойти. Со временем это стало проще, и после того, как я провел много презентаций, я хотел бы поделиться трехэтапным методом, который я использую для создания историй с данными. 1. Представьте, что вы владелец..

Отказ от ответственности: эта история — всего лишь сценарий для практики проекта в школе Пурвадхика. Весь набор данных, используемый здесь, является поддельным, поэтому конфиденциальность отсутствует. Однажды я только что получил контракт с компанией электронной коммерции, базирующейся в Нью-Йорке, которая продает одежду в Интернете, но у них также есть советы по стилю и одежде в магазине. Покупатели приходят в магазин, проводят сеансы/встречи с личным стилистом, затем они могут..

Истории о машинном обучении Обзор: В машинном обучении общепринятой практикой является всегда проверять производительность вашей модели перед ее развертыванием в рабочей среде. Для этого вы должны создать подмножество ваших тренировочных данных (обычно около 20%) и убрать эти данные из своего обучения. Это подмножество данных называется «тестовым набором». Затем вы возьмете свою обученную модель и посмотрите, как она работает на тестовом наборе. Поскольку модель никогда не видела..