Публикации по теме 'teamwork'
Первый шаг к созданию эффективной команды Agile-программирования
Поскольку в январе 2017 года начался новый семестр программы Master for Digital Media (MDM), я начал проект с новой задачей: работать в Agile-команде с несколькими разработчиками из разных колледжей.
В команде из 6 человек я отвечал за создание хорошей среды разработки и конвейера для 3 программистов с разным уровнем опыта в методологии Agile. Для меня это, безусловно, было большим испытанием, хотя я не впервые сталкиваюсь с такой ответственностью. Благодаря моему опыту работы в..
Вы принимаете данные или принимаете решения?
сборщики билетов данных — это группы данных, которые реагируют на пожелания организации, а лица, принимающие решения по данным, — это группы данных, которые активно ведут организацию к ее потребностям. Первый рассматривается как центр затрат, а второй — как генератор стоимости.
Вот некоторые аргументы в пользу этого различия:
Сборщики данных могут сосредоточить свое время и ресурсы на том, у кого больше шума или какие домены требуют больше всего, а не на доходах, клиентах и..
Что такое DX и почему на него стоит обратить внимание?
В то время как UX (пользовательский опыт) является широко известной концепцией среди широкой публики, о DX (пользовательском опыте) мало что известно даже среди профессионалов. И это то, что мы стремимся изменить. Потому что разработчики и их удовлетворенность являются ключевыми атрибутами успешных цифровых продуктов.
DX = опыт разработчика
Как вы понимаете эту концепцию? DX - это опыт, который разработчики получают во время работы, используя необходимые инструменты и будучи..
Работа с Pycoders, моя команда.
Команда Pycoders была создана более недели назад в конце наших семинаров. Раньше мы были в разных командах до появления пикодера. Мы уже давно не команда, но я чувствую, что уже много знаю о своих товарищах по команде. Нас пять товарищей по команде, включая меня, и шесть, если считать нашего помощника по обучению. В нас входят 4 мужчины и одна женщина, Джозеф Мутига, Исса Мванги, Марк Мумо, Шерил Вага и я. Мы все встретились в понедельник в первый раз как команда, но мы..
Адаптация к группам разработчиков машинного обучения
Люди постоянно меняют команды. Есть много причин, включая смену работы, внутреннюю миграцию, личное свободное время и т. Д. Прошли те времена, когда люди оставались в компании надолго, не говоря уже о работе в одной команде. Принятие этого факта и подготовка делает команду устойчивой к изменениям. Большая часть подготовки включает в себя твердый план адаптации. Команды машинного обучения (ML) отличаются друг от друга, поскольку они включают в себя множество различных методов и навыков по..
Создание высокопроизводительных команд по обработке и анализу данных
Область науки о данных больше не является новым ребенком в блоке, которым она когда-то была. «Наука о данных» в ее современном использовании существует с начала 2000-х годов.
Во многих компаниях любого размера теперь есть специалисты по обработке данных, которые пытаются извлечь пользу из своих данных и помочь компаниям принимать более обоснованные решения.
Что изменилось, так это то, что наука о данных повзрослела как дисциплина. Многие компании перешли от режима проверки концепции 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..