Публикации по теме 'data-analytics'


Будущее работы: навыки работы с данными, необходимые для успеха
Кому нужны данные и для чего они нужны? Навыки, необходимые для работы на рабочем месте, меняются. Если мы посмотрим на распространенность технологий на рабочем месте даже 50 лет назад, мы обнаружим, что, хотя и существовали некоторые программные инструменты, которые люди использовали ежедневно, для выполнения своей работы не обязательно было обладать цифровой грамотностью. Сегодня сценарий совсем другой. Цифровые технологии пронизывают рабочее место, прячась в каждом уголке и..
Название: «QA и DevOps: динамичный дуэт, меняющий промышленную автоматизацию!»
Введение: В завораживающем мире промышленной автоматизации, где роботы и машины танцуют в гармонии, новый дуэт затмевает всех — непобедимая команда обеспечения качества (QA) и DevOps! Будьте готовы стать свидетелями потрясающей производительности этого динамичного дуэта, поскольку они улучшают сотрудничество, сокращают циклы выпуска и революционизируют ландшафт промышленной автоматизации. О, и мы упоминали, что есть доля юмора, чтобы все было интересно? Давайте погрузимся! Сцена 1:..
Основные тенденции в области данных и аналитики на 2021 год
Основные тенденции в области данных и аналитики на 2021 год За последние несколько лет организации постепенно стали использовать аналитику данных как средство решения проблем, когда дело доходит до оптимизации затрат, увеличения доходов, повышения конкурентоспособности и стимулирования инноваций. В результате технология постоянно совершенствовалась и развивалась. Методы и инструменты анализа данных, которые были широко распространены всего год назад, вполне могут устареть в любой..
Определение требований к проекту в науке о данных
Определение требований к проекту в науке о данных — важный шаг для обеспечения того, чтобы ваш проект соответствовал вашим целям и задачам. Он включает в себя четкое определение объема, целей, результатов, требований к данным и ограничений проекта. Вот пошаговое руководство о том, как определить требования к проекту в науке о данных, а также пример: Определите проблему Начните с понимания проблемы или проблемы, которую вы хотите решить с помощью своего проекта по науке о данных...
Новое исследование Kovaion в области искусственного интеллекта и машинного обучения (AI&ML) с агропродовольственной…
Блог написан Судиптой Кумар Хазра и проверен Ритупарной Дуттой из Kovaion Consulting, Coimbatore Сахар подслащивает все, к чему прикасается, будь то наша повседневная еда и напитки или легко проглатываемые горькие лекарства. В том же ключе наш визит в Ponni Sugars для понимания сложного производственного процесса был эффективно подслащен сердечностью и гостеприимством руководства, которое позволило нам и провело нас через весь процесс плавно и терпеливо. Чтобы помочь..
10 лучших книг, которые помогут улучшить ваш прогноз, основанный на данных
История Я начал свою карьеру в качестве разработчика программного обеспечения и переключился на науку о данных 8 лет назад, когда проекты программного обеспечения для больших данных было трудно прогнозировать и рискованно выполнять из-за больших объемов несекретных данных и множества типов метрик. Использование методов машинного обучения, анализа данных и визуализации было необходимо для облегчения принятия обоснованных решений на протяжении всего процесса разработки и тестирования..
Простое руководство по алгоритму градиентного спуска
В нашем списке статей мы стремимся рассмотреть руководство по различным алгоритмам машинного обучения, а в этой статье мы рассмотрим одну из самых важных концепций мира алгоритмов машинного обучения ( градиентный спуск ), который основан на идее итеративной настройки параметра направления наискорейшего спуска модели функции стоимости алгоритма машинного обучения. В общем, такие алгоритмы называются итеративными алгоритмами оптимизации, потому что мы используем их для оптимизации режимов..