Публикации по теме 'storytelling'
Улучшение навыков общения и рассказывания историй в науке о данных
Наука о данных — это дисциплина, которая занимается извлечением знаний и ценности из данных с использованием научных методов, алгоритмов и компьютерных инструментов. Наука о данных применяется в различных секторах и областях, таких как медицина, маркетинг, финансы, образование и многие другие. Однако, чтобы быть эффективными и влиятельными, специалисты по данным должны не только уметь манипулировать данными и анализировать их, но и четко и убедительно передавать их различным..
Новости сектора интернет-рекламы — 18.10
Вовлеченность требует подтверждения продаж. Подготовка к потере файлов cookie. Пандемия и новые клиенты. Ошибки ML в таргетинге. Скучная реклама и искусство рассказывания историй.
Промышленность
Рекламные бюджеты зависят от заинтересованной аудитории . TikTok/Kantar опубликовал исследование рекламы TikTok. Делается вывод о том, что наиболее эффективные кампании кажутся реальными и сочетаются с органическим контентом. Подлинность достигается за счет предоставления создателям..
3 основных диаграммы Python для улучшения ваших навыков визуализации данных
Тепловая карта Python Plotly, точечная диаграмма и визуализация коробчатой диаграммы, чтобы рассказать историю ваших данных
В широком спектре кодирования Python одним из важнейших навыков, который выделяется, является визуализация данных.
Люди в первую очередь реагируют на визуальные стимулы — так мы устроены.
В этой области вам нужно делать больше, чем просто создавать эффективный код — вам нужно извлекать ценность из данных. Визуализация данных превращает числа в идеи,..
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..