WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'analytics'


Я провалил техническое собеседование, и это нормально
Мнение | наука о данных | Поиск работы Я провалил техническое собеседование, и это нормально Мое эго ушиблено, и я потратил свое время впустую На рынке труда важно знать себе цену. В нашей стране существует традиция стараться удерживать сотрудников от обсуждения заработной платы и как можно меньше платить работникам. Правильно это или нет (скорее, неправильно)…

Наука о данных будет демократизирована (менее чем за 10 лет)
Наука о данных Наука о данных будет демократизирована (менее чем за 10 лет) Все, что нам нужно для начала работы с данными, доступно и доступно Надеюсь, первая серьезная попытка была предпринята в 1985 . Революционное программное обеспечение изменило наше представление о данных. Это позволило обычным людям проводить необычный анализ данных. Мы называем его Excel , изначально разработанный Microsoft для Machintosh. С тех пор наука о данных развивалась и стала доступной для..

Предиктивная аналитика в сфере здравоохранения
Прогнозная аналитика в сфере здравоохранения Прогнозная аналитика может помочь в управлении здоровьем населения, финансовом успехе и улучшении результатов в непрерывном спектре услуг, основанных на ценности. По мере того, как организации здравоохранения разрабатывают более сложные возможности анализа больших данных, они начинают переходить от базовой описательной аналитики к области прогностического анализа. Прогнозная аналитика может быть только вторым из трех шагов на пути к..

Как лексически обрабатывать текстовые данные?
Мы все разговариваем. С момента пробуждения до момента, когда мы снова засыпаем, мы используем речь для передачи своих мыслей и идей. Сейчас, в современном мире цифровой связи, каждое мгновение мы генерируем огромный объем текстовых данных. Twitter, Facebook и другие платформы социальных сетей, а также сайты онлайн-покупок генерируют огромное количество релевантных данных. Эти данные являются золотыми приисками для правительств, корпораций и деловых домов, которые могут использовать..

Установка и удаление Anaconda3 в Ubuntu
Установка и удаление Anaconda3 в Ubuntu Установка Анаконды Шаг 01. Чтобы загрузить установку Anaconda, измените каталог на /tmp (или вы можете загрузить куда угодно) cd /tmp Шаг 02. Чтобы загрузить скрипт установки Anaconda, выполните следующую команду curl -O https://repo.anaconda.com/archive/ Anaconda3–2019.10-Linux -x86_64.sh Чтобы получить последний скрипт установки, посетите этот сайт: https://repo.anaconda.com/archive/ Шаг 03. Запустите..

Создание аналитических групп для реального воздействия
Пять уроков прагматичной науки о данных Фон Большинство усилий по преобразованию аналитики не приносят положительной окупаемости для предприятия даже по прошествии нескольких лет. Руководители и их советы знают, что им необходимо реализовать стратегию дифференциации на основе ИИ, чтобы либо защитить себя в будущем, либо устранить экзистенциальный риск на рынке, либо внести операционные улучшения в свой бизнес. Тем не менее, по большинству оценок, 75–90% цифровых преобразований..

Когда и как создать команду Data Science
Когда и как создать команду по анализу данных Оцените свой уровень зрелости, найдите необходимые навыки и создайте культуру данных Все больше стартапов всего спектра обращаются к искусственному интеллекту (ИИ), который поможет им в решении бизнес-задач и повышении эффективности. Многочисленные преимущества создания возможностей искусственного интеллекта в вашем стартапе никого не должны удивлять. Фактически, преимущества для бизнеса настолько велики, что, по прогнозам PwC, к..

Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]