Публикации по теме 'data-engineering'
30 самых полезных библиотек Python для обработки данных
Для предстоящего Саммита инженеров данных 18 января мы связались с некоторыми из ведущих экспертов в этой области, чтобы обсудить эту тему. В ходе наших обсуждений и исследований мы обнаружили, что самые популярные языки программирования для инженерии данных включают Python, Java, Scala, R, Julia и C++. Тем не менее, Python продолжает лидировать благодаря своей растущей экосистеме библиотек, инструментов и сред для обработки данных и смежных областей, таких как машинное обучение и..
Миграция локального конвейера данных в облако Azure: подробное описание
Оценка данных и планирование . Перед началом процесса миграции крайне важно провести всестороннюю оценку существующего локального конвейера данных. Оцените источники данных, рабочие процессы, зависимости и объемы данных. Понимание требований к приему, обработке и хранению данных. Эта оценка поможет вам определить потенциальные проблемы, риски и области, требующие особого внимания во время миграции. Имея четкое представление о текущем конвейере, создайте подробный план миграции, в..
Раскрытие информации: значение извлечения признаков при обучении моделей
Каждый день мы слышим и видим, как искусственный интеллект и машинное обучение меняют динамику мира, но задумывались ли вы когда-нибудь о том, что нужно для создания таких выдающихся моделей? Одним из важнейших методов, который часто упускают из виду, но который имеет решающее значение для успеха в обширной области машинного обучения, является извлечение признаков. Искусство извлечения полезной информации из необработанных данных лежит в основе извлечения признаков. Это похоже на..
Демистификация инженерии данных
Демистификация инженерии данных
Инжиниринг данных — очень востребованная и прибыльная профессия в технологической отрасли. Однако роль дата-инженера часто может быть окутана тайной. В этом блоге мы раскроем суть инженерии данных, исследуя роли и обязанности инженера данных, типичный жизненный цикл проекта по разработке данных и различия между инженерией данных и другими ролями, связанными с данными. Кроме того, мы углубимся в реальные примеры и достижения, чтобы пролить свет на..
🐳 Почему документация по данным важна для машинного обучения
Документация . Это чужая проблема, пока ее нет.
Фиаско с документацией данных
За свою карьеру в качестве специалиста по данным и инженера по машинному обучению мне посчастливилось стать соучредителем одного из подразделений Wayfair по обработке данных и одним из основателей быстрорастущего стартапа в области корпоративных данных, где я работал с группами данных. различных компаний из Global 1000 для создания алгоритмов машинного обучения с высокими финансовыми последствиями...
Зарядите свой блог с помощью ChatGPT: руководство по созданию контента и маркетингу
В современном быстро меняющемся цифровом мире создание контента и маркетинг играют ключевую роль в обеспечении сильного присутствия в Интернете. Чтобы оставаться впереди конкурентов, требуется свежий и привлекательный контент, который увлекает вашу аудиторию. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта у писателей и маркетологов теперь есть мощный союзник: ChatGPT.
ChatGPT, разработанный OpenAI, представляет собой инновационную языковую модель, основанную на архитектуре..
Серия Python № 5 — «Фабричный шаблон проектирования»
Введение
Фабричный шаблон проектирования является частью семейства шаблонов проектирования, называемых « Creational Design Patterns». Эти шаблоны проектирования используются для создания и конструирования объектов ООП наилучшим образом для конкретного сценария. .
В центре внимания этой статьи будет шаблон проектирования factory, который предоставляет интерфейс для создания объектов в суперклассе, но позволяет подклассам изменять тип создаваемых объектов.
Мы должны реализовать..
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..