Публикации по теме 'data-analytics'
Использование машинного обучения Найти понимание данных? Часть 2 из 3
Давайте построим модели машинного обучения, чтобы помочь нам найти сложные закономерности в наших данных!
Тема в трех+ постах
Моя первоначальная версия этого материала была тесно связана с продуктом Alteryx ML. Я удлинил его здесь, на Medium, и сделал его независимым от инструментов , хотя я все еще использую Alteryx ML для…
Data-lakehouse — Как справиться с изменением парадигмы данных — Руководство по принятию решений CDO
Худший кошмар главного директора по информационным технологиям уже здесь. Большинство облачных OEM-производителей — поставщики большинства хранилищ данных обещают работать со структурированными, полуструктурированными, потоковыми, пакетными, потоковыми и неструктурированными данными с помощью одного термина «озерный дом».
В современном мире захвата рынка Data Lakehouse — общего определения для всех OEM-производителей — говорится, что DataLakehouse — это открытая архитектура управления..
Python для анализа данных
Порция Бентум (инструктор по науке о данных)
Python — это язык программирования высокого уровня, который широко используется в аналитике данных, машинном обучении и научных вычислениях для таких задач, как предварительная обработка данных, исследование данных, выбор функций, обучение и оценка моделей. Это интерпретируемый язык, что означает, что код выполняется построчно без необходимости компиляции. Он имеет простой и интуитивно понятный синтаксис, очень близкий к английскому языку, что..
Важные аналитические шаги для ваших проектов Data Science Для начинающих
Анализ данных - важная часть в области науки о данных. Часто новички в этой области начинают с применения сложных алгоритмов без какой-либо предварительной обработки и, следовательно, не получают ожидаемых результатов. Важно знать, что построение модели машинного обучения - не первый шаг в решении любой проблемы Data Science.
В этой статье я выделю некоторые важные шаги, которые необходимо выполнить перед загрузкой данных в модель машинного обучения.
ЗНАЙТЕ СВОИ ДАННЫЕ: Прежде..
Легкий способ начать изучать науку о данных
Почитайте, как я лично начал, давай!
Прежде чем начать, изучите как можно больше информации о науке о данных. После прочтения и получения некоторых знаний о науке о данных, если вы найдете что-то увлекательное и хотите продолжить свою карьеру в науке о данных, продолжайте учиться и исследовать все. Нехорошо изучать науку о данных только ради ее будущего масштаба. Если вы попросите меня сказать несколько слов о науке о данных, то это своего рода научно придуманная астрология.
Связь..
Неделя 1: Прятаться в книгах
В Ubiqum вы учитесь на практике. Возможно, вы прогнозируете прибыльность нового ассортимента продукции или создаете презентацию для потенциального нового клиента.
Вы всегда работаете над набором целей и результатов, изучаете то, что вам нужно, непосредственно перед тем, как применять эти знания.
Ощущается некоторая напряженность между прогрессом в выполнении задачи и ощущением, что вы учитесь.
Реальность такова, что этого напряжения на самом деле не существует. Делая успехи, вы..
Лучшие стартапы в области аналитики данных
Будь то определение поведения и предпочтений потребителей или рыночных тенденций и закономерностей, аналитика данных имеет большое значение для организаций. Компании используют исчерпывающие наборы данных, чтобы принимать более обоснованные и обоснованные решения для своего бизнеса. Многие предприятия используют расширенную аналитику для организации больших и разнообразных наборов данных. Если посмотреть на текущие потребности клиентов, ожидается, что в ближайшие годы глобальный рынок..
