WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'data-science'


Разница между специалистом по данным и аналитиком данных
Специалисты по данным и аналитики данных — это профессионалы в области науки о данных , обладающие некоторыми общими навыками и разными обязанностями. Итак, если вы не знаете, чем Data Scientist отличается от Data Analyst, эта статья для вас. В этой статье я расскажу о разнице между специалистом по данным и аналитиком данных в зависимости от роли и обязанностей, набора навыков, образования и заработной платы. Разница между специалистом по данным и аналитиком данных Data Scientist..

Модели ML для тестирования AB — Шаблоны развертывания расширенных моделей
Этот контент изначально был размещен на https://www.qwak.com Принятие решений на основе машинного обучения стало основополагающим аспектом ведения бизнеса в современную эпоху. Машинное обучение играет важную роль во всем: от сбора лидов до клиентов, их обслуживания и предотвращения их ухода. Современные платформы обработки данных обрабатывают огромные объемы данных и по-прежнему обеспечивают молниеносное время отклика с высокой точностью. Для достижения этой цели за кулисами..

Вы заинтересованы в бесплатном изучении Data Science и Machine Learning?
Университет WorldQuant подготовил для вас курс Applied Data Science Lab. Этот курс для самостоятельного обучения предназначен для того, чтобы помочь людям развить свои навыки в области науки о данных и машинного обучения с помощью восьми различных проектов, которые варьируются от изучения цен на жилье в Мексике до прогнозирования качества воздуха в Кении. Одно из лучших преимуществ этого курса в том, что он бесплатный! Стоимость не должна быть препятствием для людей, которые..

Сделать Kaggle домом открытых данных
Опубликуйте свои данные на Kaggle, чтобы поделиться ими с более чем 600 000 специалистов по данным Kaggle наиболее известен проведением соревнований по машинному обучению. Эти соревнования помогли классифицировать китов в океанах и галактиках в небе; они помогли диагностировать диабетическую ретинопатию и спрогнозировать количество кликов по рекламе. Сегодня мы выходим за рамки соревнований по машинному обучению и открываем Kaggle Datasets для всех. Теперь вы можете..

Наивный байесовский анализ. Обзор
Наивный байесовский метод, основанный на статистике и теории вероятностей, является, пожалуй, одним из наиболее широко используемых методов машинного обучения в науке о данных. Это метод классификации, который предсказывает правильную метку для данного входа на основе расчета вероятностей прошлых свидетельств. Его название происходит от того факта, что он, возможно, делает наивное предположение : все функции , используемые для прогнозирования результата, независимы друг от друга. ...

5 увлекательных примеров использования науки о данных в продажах
Отрасли не могут позволить себе игнорировать данные в то время, когда они имеют такое большое значение. Поиск инновационных методов использования данных в своих интересах — единственный вариант, который имеет для них смысл. Вместе с другими отраслями сектор продаж принял эти фразы в качестве своего девиза. Есть много областей, где можно использовать науку о данных , поскольку атрибут повторяемости может определять сектор продаж. В целом наука о данных увеличивает продажи за счет роста,..

Сложение моделей машинного обучения для многомерных временных рядов
Практические руководства , пробираясь через Dataland Сложение моделей машинного обучения для многомерных временных рядов Прогнозирование загрязнения воздуха PM 2.5 с использованием ансамбля стека Анализ временных рядов слишком часто рассматривается как эзотерическая область науки о данных. Нет. Другие подобласти науки о данных имеют свои особенности (например, НЛП, рекомендательные системы, теория графов и т. Д.), То же самое и с временными рядами. Временные ряды уникальны, а..

Новые материалы

Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..

Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]