Публикации по теме 'data-analytics'


Аналитика данных для фармацевтической промышленности
Это общеизвестная истина! Фармацевтические корпорации всегда полагались на эмпирическую информацию, чтобы выявлять закономерности, изучать теории и оценивать эффективность лечения. Информационная аналитика — это просто еще одна эволюция тенденции, которая продолжается уже много лет: люди имеют все более широкий доступ к данным и информации. Хотите ускорить открытие и разработку лекарств? Учитывая, что количество патентов на лекарства-блокбастеры истекло или близко к..
Руководство по внедрению решения
НАПРАВЛЕНИЕ АНАЛИТИКИ ДАННЫХ Руководство по внедрению решения Упрощенное моделирование машинного обучения Внедрение решения — это итеративный процесс, который включает в себя: Фаза 1: Сбор данных Если вам нужна горячая вода, не кипятите Океан. На этапе постановки задачи с данными вы уже должны определить, какие данные вам потребуются. Не пытайтесь работать со всей базой данных с самого начала. С другой стороны, иногда вам могут понадобиться дополнительные источники..
Руководство для начинающих по пандам
Ваш первый шаг к анализу данных. С 2010 года, когда pandas впервые получил открытый исходный код, он превратился в красивую и обширную библиотеку для анализа данных. Он часто используется вместе с вычислительными и статистическими библиотеками, такими как NumPy, scikit-learn, matplotlib и т. Д. В этой статье я расскажу вам о наиболее распространенных функциях pandas, чтобы вы были готовы провести исследовательский анализ данных. pandas имеет 2 структуры данных, которые многократно..
Наука о данных в масштабе с Modin
Наука о данных в масштабе с Modin Распределение Intel Modin в наборе Intel oneAPI AI Analytics Toolkit обеспечивает масштабируемую аналитику данных Искусственный интеллект и наука о данных быстро развиваются, что позволяет нам обрабатывать все больше и больше данных и делать все более сложные вещи, такие как BERT . С другой стороны, мы видим, что эти достижения смещают акцент с извлечения ценности на системную инженерию. Эта тенденция вынуждает специалистов по обработке данных быть..
Почему наука о данных так быстро развивается?
По данным Glassdoor, в 2016 году наука о данных была самой высокооплачиваемой областью. Спрос на специалистов по данным растет так быстро, что, по прогнозам IBM, к 2020 году количество вакансий в области обработки данных и аналитики вырастет с 364 000 до примерно 2 720 000. Отлично для нас, но что такое наука о данных? Что именно мы делаем со всеми этими данными? Что такое наука о данных? Наука о данных  – это изучение данных . Он включает в себя разработку методов записи,..
Почему BSC: Bird’s New Frontier
Почему BSC: Bird’s New Frontier Binance Smart Chain предоставляет нам ценную возможность представить наши уникальные продукты многим командам, которые работали на них. Bird Nest продолжает упорно работать над созданием непревзойденных аналитических продуктов следующего поколения, которые сыграют важную роль в следующей фазе Интернета, Web3.0. С этой целью вся команда позаботилась о том, чтобы мы сделали следующий шаг, чтобы оказаться в экосистемах и сообществах, где происходит больше..
Оптимизация предложений приложений с помощью Starbucks
Обзор проекта Это краеугольный камень программы Udacity для специалистов по работе с данными. В этой задаче данный набор данных содержит воссозданную информацию, копирующую поведение клиента в портативном приложении вознаграждений Starbucks. Как по маслу, Starbucks передает клиентам предложение универсального приложения. Предложение может быть просто рекламой напитка или реальным предложением, например, уценкой или BOGO (получите один бесплатно). Некоторые клиенты, вероятно, не..