Публикации по теме 'data-analytics'


Десять главных тенденций аналитики данных в 2020 году
Содержание 1. Разговорная аналитика/обработка естественного языка (NLP) 2. Обработка графиков 3. Коммерческий ИИ и машинное обучение (ML) 4. Расширенная аналитика 5. Аналитика Интернета вещей (IoT) 6. База данных в памяти/серверы энергонезависимой памяти 7. Технология блокчейн 8. Структура данных 9. Развитие DaaS (данные как услуга) 10. Автоматизация анализа данных Заключение За последние несколько лет аналитика..
Обновление сообщества Bird Calls
Том 2 • Выпуск 3 По мере того, как основы ончейн укрепляются, мы становимся детективами данных; двухнедельные беседы у камина имели оглушительный успех; наша программа амбассадоров подходит к завершающей фазе. Прочтите в этом месяце выпуск информационного бюллетеня Bird Calls Community Updates, чтобы получить ежемесячное исправление от The Nest. Ну время точно летит. Мы вернулись в мир футуристических аналитических решений. Учитывая развивающуюся ситуацию в Украине и России, мы..
Изучение набора данных о раке груди
Визуализация и изучение набора данных о раке молочной железы для прогнозирования рака Всем привет! Это мой первый блог о машинном обучении, который поможет вам понять, насколько важно анализировать набор данных, прежде чем мы реализуем какой-либо алгоритм в машинном обучении. Теперь вы можете спросить, как? Позволь мне показать тебе. Анализируя набор данных, в отличие от традиционного программирования, в машинном обучении можно потратить месяцы на проект, но результатов не будет...
Создание модели прогнозирования оттока с использованием Python
Вот уже несколько лет компании внедряют колоссальные средства для снижения оттока и сохранения своей клиентуры. Несколько исследований доказывают, что поиск новых клиентов обходится почти в 50 раз дороже, чем удержание существующих клиентов. В этой статье рассказывается, как предсказать отток клиентов с помощью Python. Компании стремятся измерить коэффициент оттока (знаменитый показатель оттока), чтобы впоследствии уменьшить его. Конечно, вы не можете улучшить то, что не измеряете...
10 основных навыков, необходимых для построения карьеры в области науки о данных
Чтобы оставаться впереди конкурентов, вам необходимо приобрести современные навыки аналитика данных. Однако сначала вам нужно иметь прочный фундамент в математике, программировании и статистике. В связи с тем, что в связи с кризисом COVID-19 в разных отраслях становится все громче барабанить по поводу больших данных, начинающие профессионалы в области данных должны смириться с работой в сфере данных. Несмотря на то, что люди теряли работу во время пандемии, отрасли обработки данных..
Вы слышали о синтетических данных?
Как мы все уже знаем, данные являются основой для проектов, связанных с данными , таких как: анализ данных, обучение модели машинного обучения ( машинное обучение ) или для простой информационной панели. Поэтому получение данных, которые удовлетворяют ваши потребности, чрезвычайно важно. Это искусственно сгенерированный, а не собранный набор данных. Главное его преимущество — обучать искусственный интеллект, собирая информацию по определенной тематике. Однако эта информация..
Реализация простой модели прогнозирования в R
Реализация простой модели прогнозирования в R «Многие получают совет, только мудрый извлекает из него пользу». - Харпер Ли Данные - это актив; он изобилует и повсюду! Ключевым элементом процветания компании являются ее информационные ресурсы и то, какая часть таких активов используется для получения полезного представления о качестве операций и стратегий компании. Невозможно переоценить необходимость внедрения устойчивой модели принятия решений для роста компании, основанной..