Публикации по теме 'data'
SQL-агрегирование и группировка
Раскрытие возможностей суммирования данных
В предыдущих двух частях вы узнали, как выбирать данные из одной и нескольких таблиц. Вы знаете, как фильтровать строки и объединять столбцы из разных таблиц. В этой части вы узнаете, как вычислять статистику , группировать строки и фильтровать такие группы.
ЗНАТЬ ТАБЛИЦУ
Естественно, один сотрудник может работать более одного года, поэтому строк на одного и того же человека может быть много, обычно с разной зарплатой каждый год...
Последние обновления, связанные с использованием многослойных персептронов в сложных конвейерах, часть 7 (машина…
Прогнозирование скорости ветра с использованием гибридной модели многослойного персептрона и алгоритма оптимизации китов (arXiv)
Автор: Саид Самадианфард , Саджад Хашеми , Катаюн Каргар , Моджтаба Изадьяр , Али Мостафаейпур , Амир Мосави , Нарджес Набипур , Шахабоддин Шамширбанд .
Аннотация: Энергия ветра как возобновляемый источник энергии имеет многочисленные экономические, экологические и социальные преимущества. Для улучшения и контроля возобновляемой энергии ветра жизненно..
Интеллектуальный анализ данных отличается от машинного обучения
Поверьте мне!!!
Сегодня в этом блоге мы рассмотрим, чем интеллектуальный анализ данных отличается от машинного обучения (с основным акцентом на интеллектуальный анализ данных).
Сейчас мы живем в эпоху управления данными, когда компании знакомятся с новыми техническими терминами и концепциями. Теперь, когда все больше компаний адаптируются к искусственному интеллекту и машинному обучению, у больших данных и аналитики данных есть много возможностей творить чудеса. Данные — это..
ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ НАУКИ О ДАННЫХ
Наука о данных — увлекательная технология, которая быстро развивается. Чтобы не отставать от отрасли, нужно быть готовым потратить некоторое время на исследования и освежение навыков и знаний. Независимо от того, являетесь ли вы профессионалом, работающим в области науки о данных, или кандидатом, который только начинает, всегда считается хорошей практикой быть на связи с ресурсами, которые держат вас в курсе текущих тенденций. Давайте начнем!
Что такое наука о данных?
Наука о..
Различия между ИТ и программным обеспечением:
Различия между ИТ и программным обеспечением:
Даже тем, кто знаком с местностью, может быть трудно различить их. Даже в общей статистике они группируются. Например, по данным CompTIA, только в Соединенных Штатах насчитывается более 525 000 компаний, занимающихся разработкой программного обеспечения и ИТ-услуг.
Но важно понимать, как работают эти предприятия. Каждая из них по-своему помогает фирмам работать более эффективно.
Различие между софтверными фирмами и ИТ-компаниями
Это,..
Сообщество Data Mesh Slack, Reverse ETL, SLA для продуктов данных; ThDPTh #9
Войдите в режим обучения сетки данных, новую категорию инструментов данных и узнайте, зачем вам нужны соглашения об уровне обслуживания данных.
Данные будут питать каждую часть нашего существования в ближайшем будущем. Я собираю Точки данных , чтобы помочь понять это будущее.
Если вы хотите поддержать это, поделитесь им в Twitter, LinkedIn или Facebook.
На этой неделе я наткнулся на ряд вещей: слабое сообщество для изучения сетки данных, введение в Reverse ETL и SLA для продуктов..
5 советов для вашей карьеры в области науки о данных
Учитесь, стройте, делитесь. Повторить.
Ни для кого не секрет, что рабочие места, основанные на данных (специалист по данным, инженер по искусственному интеллекту и т. Д.), Становятся свидетелями очень заметного роста за последние несколько лет, поощряя подростков и молодых выпускников делать карьеру в области ИТ и повышать квалификацию в таких областях, как машины. обучение, глубокое обучение, бизнес-аналитика, инженерия данных, наука о данных.
Если вы только начинаете, от вас не..
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..