Публикации по теме 'data-analyst'
Восприятие дисциплин данных
Пока я говорил с людьми о дисциплинах обработки данных как в академии, так и в промышленности, восприятие «исполнителей данных» сильно различается. До сих пор я наблюдал за множеством сообщений о вакансиях, связанных с дисциплиной в области данных, и, честно говоря, когда я вхожу в описание должностей, я вижу, что большинство людей, публикующих вакансии на должности, занимающейся дисциплиной обработки данных, на самом деле не публикуют точную должность, которая они хотят нанять. Хотя..
DataOps для аналитиков данных
Анализ данных — важнейший аспект современных бизнес-операций, позволяющий организациям получать ценную информацию из своих данных и принимать обоснованные решения. Однако по мере того, как объем и сложность данных продолжают расти, анализ данных может стать трудоемким и подверженным ошибкам процессом. Здесь на помощь приходит DataOps.
DataOps — это методология, направленная на оптимизацию и автоматизацию процесса анализа данных, повышение эффективности и качества. Он основан на..
Революция в области аналитики данных: расширение возможностей бизнеса с помощью аналитики
Введение. В современном мире, основанном на данных, компании все больше осознают ценность анализа данных для получения конкурентного преимущества. Аналитики данных играют решающую роль в извлечении информации из огромных объемов данных, что позволяет компаниям принимать обоснованные решения и стимулировать рост. Однако сама область анализа данных переживает революцию, меняя методы работы аналитиков и влияние, которое они могут оказывать на организации. В этой статье мы рассмотрим..
Введение в машинное обучение для аналитиков данных и нетехнических специалистов 🥊
Машинное обучение — это захватывающая область, которая меняет наш подход к анализу данных. Аналитику данных важно понимать основы машинного обучения, принципы его работы и его реальные приложения. В этом видео мы познакомим вас с машинным обучением для аналитиков данных, предоставив реальные примеры и примеры кода на Python.
Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет машинам учиться и делать прогнозы или решения без явного..
Обработка данных — WeRateDogs
Для проекта по обработке данных в Udacity Data Analyst Nanodegree нам предоставляется возможность пройти процесс анализа данных после прохождения курса. Это второй, который фокусируется на процессе обработки данных, который включает в себя; сбор данных, оценка данных и очистка данных. В этом проекте перед нами стояла задача загрузить данные из Audacity вручную и программно, используя запросы из библиотеки запросов python, а также собрать данные из Twitter API, очистить и проанализировать..
От анализа данных к науке о данных: пошаговое руководство по созданию и тестированию вашей машины…
После того, как вы проанализировали данные, как мы это делали ранее, пришло время сделать следующий БОЛЬШОЙ шаг в вашем путешествии по науке о данных — найти идеальную модель для точных прогнозов. В этой статье я намерен провести вас через шаги, которые помогут вам определить лучшую модель для ваших данных!
Следуя нашему предыдущему примеру, предположим, что вы хотите предсказать среднюю стоимость дома. Для этого вам понадобится модель — математическое уравнение или функция, которая..
Как выразить ответ на собеседовании по науке о данных (или любом собеседовании)
«Все, чем мы являемся, является результатом того, что мы думали». — Будда
Представление ответа через структурированный мыслительный процесс — эффективная стратегия решения вопросов, когда вы не можете сразу вспомнить ответ.
Вот как можно выразить ответ, используя ваш подход:
1. Вернитесь к основам. Когда вы столкнулись с вопросом, который вы не можете вспомнить, начните с возвращения к фундаментальной концепции, связанной с вопросом. Например, если вопрос касается линейной..
