Публикации по теме 'big-data-analytics'


Насколько гарантировано почти гарантировано?
В течение первого года разработки Diesel Engine я был несколько завален цифрами: рейтинги игроков, рейтинги команд, проценты шансов на победу, прогнозы побед в сериях, просто море данных. Твитнуть эти цифры — особенно для наиболее распространенных твитов, лучших из трех совпадений — стало казаться, ну, роботизированным. Конечно, любой может посмотреть на твит и убедиться, что у команды А есть X% шансов на победу в серии, у команды Б есть Y%, эти проценты в сумме составляют 100%, один больше..
По мнению экспертов, эти советы должны сделать вас хорошим специалистом по данным.
За последние несколько лет шумиха вокруг науки о данных возросла. Но по мере роста конкуренции стало обычным явлением, когда энтузиасты и самообучающиеся выбирают неверные пути обучения и со временем становятся непригодными для науки о данных. Многие блоги и каналы социальных сетей содержат экспертов, рассказывающих о необходимых навыках, которые помогут вам стать хорошим специалистом по данным. В этой статье мы обсудим несколько общих советов, предложенных экспертами, чтобы преуспеть..
10 лучших инструментов для анализа больших данных на 2019 год
1. Лучшие инструменты для анализа больших данных В этом блоге о лучших инструментах анализа больших данных мы узнаем о лучших инструментах анализа данных. Кроме того, вы изучите эти инструменты анализа данных: Tableau Public, OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, NodeXL, Wolfram Alpha, операторы поиска Google, Solver, Dataiku DSS с их использованием, ограничениями и описанием. 2. Список инструментов для анализа больших данных Аналитика данных — это процесс анализа..
Как SEO поможет малому бизнесу — 2021?
В этом Блоге Skillshiksha вы научитесь выживать в своем малом бизнесе с помощью SEO, вам нужно рассматривать SEO как демонстрационную стратегию, предназначенную исключительно для частных компаний. Мы, вероятно, снабдим вас, как предпринимателя, информацией и возможностью сделать правильный выбор при выполнении процедуры SEO — независимо от того, решите ли вы выполнить несколько или всю работу по SEO самостоятельно, использовать внутренний SEO или перенаправить работу в..
Розничная торговля и искусственный интеллект
Индустрия розничной торговли продолжает набирать обороты. Его глобальная стоимость составляет 3 триллиона долларов, и его привлекательность растет день ото дня. На этот рост сильно повлияли эмоциональные связи, установленные клиентами с брендом, а не отношения между продавцом и покупателем. Для создания и укрепления этих связей, улучшения покупательских привычек покупателей, повышения качества обслуживания в магазине и укрепления удержания клиентов в розничной торговле, как и во всех..
Прогнозирование оттока клиентов с помощью PySpark MLlib
Машинное обучение претерпело множество недавних разработок и с каждым днем ​​становится все более популярным. Машинное обучение используется в различных проектах для поиска скрытой информации в данных людьми из всех областей, включая информатику, математику и менеджмент. То, что Apache Spark вступит в игру машинного обучения с Python, было просто вопросом времени, используя свою библиотеку MLlib. Итак, в этом руководстве по PySpark MLlib я буду обсуждать следующие темы: Что такое..
Какие инструменты используются в науке о данных?
Помимо этого, мы также помогаем вам получить полные знания в различных инструментах, таких как R-программирование , Python, статистика, машинное обучение (ML), глубокое обучение, процесс естественного языка (NLP), нейронные сети, искусственный интеллект. Интеллект (ИИ) и др. Со временем эти инструменты заняли наиболее значимое место в процессе изучения курса науки о данных. Поэтому для тех, кто стремится стать специалистом по данным , очень важно изучить эти инструменты. Кроме того,..