Наука о данных для неподготовленного глаза может показаться современной алхимией. Он может напоминать сочетание обширных математических и статистических знаний, хакерских навыков и специализации в определенной теме, которой занимается аналитик данных. С другой стороны, найти специалиста по данным с высокими навыками в широком спектре секторов и технологий - идеал, который может быть недостижим. К счастью, наука о данных сделала результаты доступными, не полагаясь на одного..

Популярность анализа данных имеет свои недостатки. Некоторые считают, что с помощью анализа данных можно достичь недостижимого, но это не так. Эти мифы могут привести к сбоям в анализе данных. Давайте уделим больше внимания реалиям анализа данных и развенчаем эти 12 мифов об анализе данных. Миф 1: количество прямо пропорционально качеству Многие компании считают, что огромный объем данных может дать им ценную информацию. Проблема этого убеждения в том, что оно полностью игнорирует..

Искусственный интеллект . Искусственный интеллект — это не более чем область компьютерных наук, в которой он демонстрирует важность процесса, в котором разумные машины могут реагировать как люди. Метод, используемый для создания интеллектуальных машин или интеллектуальных машин, облегчает процесс принятия решений, который полностью оценивается с использованием данных, доступных в организации. Точно так же люди синтезируют и делают правильный выбор. Однако процесс принятия решения в этом..

Поскольку глобальный деловой мир становится исключительно управляемым данными, требования к аналитикам бизнес-аналитики (BI) быстро растут. В отличие от других частей Индии, Хайдарабад за два года продемонстрировал массовый всплеск найма на различные должности аналитиков бизнес-аналитики. Давайте рассмотрим удивительные возможности работы аналитика бизнес-аналитики в Хайдарабаде. Является ли BI хорошей карьерой? Забудьте о днях, когда вы составляли отчет в Excel, собирая несколько..

Сверточные нейронные сети (CNN) являются основой распознавания изображений на основе глубокого обучения, хотя они решают только одну проблему классификации: они могут решить, может ли содержимое фотографии быть связано с данным классом изображения на основе прошлых экземпляров. В результате вы можете отправить фотографию в глубокую нейронную сеть, которая была обучена распознавать собак и кошек, и получить вывод, который сообщает вам, есть ли на фотографии собака или кошка. Сеть выводит..