Публикации по теме 'analytics'


Сотрудничество на GitHub
Инструменты, которые необходимо знать специалистам по данным В последнем уроке мы узнали об основах GitHub. В этом руководстве все эти основы соберутся воедино, и мы познакомимся с реальной силой GitHub, которая исходит от совместной работы. Обратите внимание, что в этом уроке мы будем часто использовать такие слова, как клонирование, отправка, вытягивание, ветки, мастер и т. д. Поэтому, если вы не понимаете какой-либо из них, сначала прочитайте последний урок . Определение..
MVA: минимальный жизнеспособный анализ
Что это значит, как использовать на практике и зачем это нужно Специалисты по обработке данных по своей природе ориентированы на детали. Вы, наверное, уже заметили это. И можете ли вы нас винить? Мы тратим время на изучение детализированных наборов данных, нахождение ошибок, их исправление, построение прогнозных моделей, создание визуализаций, получение идей и передачу этих идей заинтересованным сторонам в надежде на стимулирующее воздействие . Все это требует большого внимания к..
3 # НЕОБХОДИМЫЕ ОСОБЕННОСТИ: Архитектурная геометрия
Часть третья из моей серии об архитектурных формах в эпоху искусственного интеллекта Принципы архитектурной формы, описанные ранее (части 1 и 2 данной серии), основаны на идее, что значение определяется контекстом, а не внутренними характеристиками. В философии науки этот подход обсуждается в терминах онтического и эпистемического структурного реализма . Структурный реализм, хотя и существовал уже много лет, сначала стал популярным в философских дебатах о квантовых теоретических..
Практический пример Spark: понимание механизма аналитики для больших данных и машинного обучения
Пример использования Spark: понимание механизма аналитики для больших данных и машинного обучения Apache Spark — это распределенная система обработки с открытым исходным кодом и унифицированный вычислительный механизм, используемый для задач с большими данными. Он использует кэширование в памяти и оптимизированную реализацию запросов для срочных запросов для…
Инструменты и технологии: машинное обучение, аналитика больших данных и NLP.
Краткий список рыночных технологий, используемых для больших данных, NLP, прогнозной аналитики и приложений машинного обучения (pre-AI). В конце сообщения вы найдете ссылки на курсы и другие материалы. Пожалуйста, не стесняйтесь добавлять (или изменять) что-либо в комментариях (при той скорости, с которой эти технологии меняют, этот пост может потребовать ежемесячных обновлений, поэтому давайте начнем пораньше) Благодаря Хосе Луису Мартинесу Фернандесу за то, что он собрал все это в..
Formula Racing и наука о данных: часть 1
Formula Racing и наука о данных: часть 1 Задний план «Как должна выглядеть команда специалистов по обработке и анализу данных, чтобы обеспечивать постоянную ощутимую ценность для бизнеса?» — это вопрос, на который в последние пару лет всегда не удавалось найти прямого ответа. Во время просмотра итальянской Формулы-1 в воскресенье у меня внезапно возник тот же вопрос; и сопровождающий это был ответ. Четкая фокусировка на различных взаимодополняющих ролях в каждой команде Формулы-1..
Наука о данных в исследовании космоса: анализ астрономических данных для открытий
Наука о данных в исследовании космоса: анализ астрономических данных для открытий Проблема больших данных в космических исследованиях Введение Исследование космоса всегда пленяло человеческое воображение, приглашая заглянуть за пределы нашей планеты и разгадать тайны космоса. Однако из-за необъятности космоса и огромного количества данных, генерируемых телескопами и спутниками, ученым становится все труднее извлекать осмысленные выводы из астрономических наблюдений. Войдите..