Как инженер данных или архитектор данных, вы несете ответственность за проектирование и создание инфраструктуры, которая хранит и обрабатывает данные, обеспечивающие работу вашей организации. Но задумывались ли вы когда-нибудь о том, чтобы относиться к своим данным как к месту преступления ? В этой статье мы рассмотрим, почему этот подход может быть полезен и как вы можете применить его в своей работе. Когда мы думаем о месте преступления, мы думаем о месте, где произошло что-то..

Это вторая часть истории о преступности в Чикаго. В первой части этой серии мы очистили данные о преступлениях и провели некоторый первоначальный исследовательский анализ данных (EDA), но теперь в этой статье мы продемонстрируем реализацию прогностической модели для арестов в Чикаго. Выбор данных за последние 3 года В первой части мы видим, что данных до 2017 года очень мало, поэтому мы анализируем данные только за последние 3 года. Нулевые значения В первой части мы..