Публикации по теме 'data-scientist'
Экосистема бизнес-аналитиков / специалистов по данным - Мои 2 цента
Привет, читатели! Следуя обещанию быть регулярным, я вернулся с другой статьей. Если вы пропустили мою статью о советах по стажировке , я бы порекомендовал вам ее также проверить. В этой статье я намерен поделиться своими двумя центами обо всей экосистеме бизнес-аналитика / специалиста по данным и об уроках, полученных в результате этого. Или, проще говоря, это некоторые идеи, которые я получил после тесного сотрудничества с указанной экосистемой.
Прежде чем мы начнем, следует..
Наука о данных для прогнозирования эффективного предложения с использованием данных пользователей приложения Starbucks
Вы слышали о BOGO, информационных предложениях, Скидке от StarBucks?
Ну, если вы не знаете об этих предложениях, не волнуйтесь, я дам вам знать.
3 различных типа предложения:
BOGO — купи один, получи один бесплатно Скидка — скидка при покупке Информационная — предоставляет информацию о продуктах
Все вышеперечисленные типы предложений предоставляются вознаграждениями Starbucks.
Этот блог в основном посвящен науке о данных. Как наука о данных может предсказать эффективное..
Машинное обучение как существенная часть искусственного интеллекта
Многие отрасли, работающие с большими объемами данных, признали важность технологий машинного обучения. Есть много исследований, показывающих, что компании, использующие машинное обучение для принятия решений, более чем на 50% более прибыльны по сравнению с компаниями, которые этого не делают. Машинное обучение позволяет компаниям работать более эффективно, извлекая информацию из этих данных в режиме реального времени.
Машинное обучение - это процедура анализа данных, автоматизирующая..
Вопросы для интервью — Ученый по данным, инженер по данным, машинное обучение, искусственный интеллект
Когда я готовился к интервью, я нашел несколько списков хороших вопросов, которые неоднократно задавали компании, специализирующиеся на продуктах, стартапы и т. д.
Вопросы следующие:
Как бы вы объяснили деловому человеку, как работает модель глубокого обучения? Как бы вы определили p-значение для человека, не разбирающегося в технических вопросах? Имея массив слов и параметр max-width, отформатируйте текст таким образом, чтобы в каждой строке было ровно X символов. Напишите запрос для..
Как найти работу специалиста по данным в Австралии
Как найти работу специалиста по данным, часть I
После нескольких месяцев увольнения я, наконец, снова получил работу аналитика данных в Сиднее. Здесь я хотел бы поделиться некоторыми советами о том, как найти работу в области науки о данных в Австралии в период этой пандемии.
Советы по собеседованию
Стойте во время виртуального собеседования . Стояние может сделать вас увереннее и произвести на других лучшее впечатление. Стояние также поможет вам почувствовать себя более гибким..
Спрос и зарплата Data Scientist
Количество данных, которые генерируются каждый день, ошеломляет. В Forbes была статья Бернарда Марра, которая поразила меня. Вот некоторые выдержки.
К 2020 году накопленный объем больших данных увеличится с 4,4 зеттабайт до примерно 44 зеттабайт или 44 трлн ГБ.
Изначально специалисты по данным утверждали, что объем данных будет удваиваться каждые два года и к 2020 году достигнет отметки 40 ZB. Позже это число было увеличено до 44 ZB, когда стали учитывать влияние Интернета..
Постановка проблемы: самый сложный этап рабочего процесса проекта машинного обучения
Нелегко сформулировать правильную задачу, которую нужно решить с данными в реальном проекте.
В этой статье я расскажу, почему формирование проблемы является наиболее важным этапом рабочего процесса проекта машинного обучения. Некоторые люди утверждают, что обработка данных (которая по определению представляет собой процесс преобразования данных из необработанной формы в чистую и аккуратную форму, готовую для анализа) является наиболее важной фазой проекта машинного обучения. Хотя..
