Публикации по теме 'data-scientist'


Распознавание рукописных цифр с помощью scikit-learn
В сегодняшнем блоге мы собираемся проанализировать набор цифр из обучающей библиотеки Sci-Kit. Мы собираемся обучить машину опорных векторов, а затем будем предсказывать значения нескольких неизвестных рукописных цифр. Импорт библиотек Давайте начнем с импорта наших библиотек и загрузки набора данных. Теперь, когда мы загрузили наш набор данных, мы можем запустить следующую команду, чтобы узнать форму набора данных: Визуализация изображений и меток в нашем наборе данных Мы..
Освоение оценки модели: понимание линейной регрессии
В области линейной регрессии оценка качества модели служит жизненно важным шагом в понимании прогностических возможностей и ограничений построенных моделей. Линейная регрессия, известная своей простотой и интерпретируемостью, предлагает ценную информацию о взаимосвязях между переменными. Чтобы гарантировать применимость и надежность регрессионных моделей в реальных условиях, необходимо оценить их точность и достоверность. Эта статья призвана предоставить всестороннее исследование..
Всем моим коллегам по исследованию данных: прекратите использовать так много жаргонизмов!
Не будьте специалистом по данным/аналитиком, который использует только жаргон и/или термины, непонятные большинству людей. От этого ты умнее не кажешься. На самом деле, вы отталкиваете людей, выглядите высокомерно и, вероятно, затрудняете реализацию своих собственных объектов (поскольку вы знаете, чего хотите от этого). Вместо того, чтобы говорить "модель получила показатель f1 0,75" или "все оценки значимы": 1. Предпочитайте осязаемые примеры: «Как видите, все оценщики..
Становление Data Scientist: окончательная дорожная карта
Стать специалистом по данным — это очень востребованная карьера с высоким потенциалом заработка. Область быстро растет, и специалисты по данным пользуются большим спросом в самых разных отраслях. В этой статье мы рассмотрим шаги, которые необходимо предпринять, чтобы стать специалистом по данным, а также предоставим примеры ресурсов и реального опыта, которые могут помочь вам на этом пути. Шаг 1: Получите хорошее образование в области математики и информатики Первый шаг к тому,..
Полное руководство по созданию готовых к производству систем машинного обучения: не пропустите эти…
вступление Создание готовых к производству систем машинного обучения может быть сложной и полезной задачей, но для этого требуется разнообразная и многофункциональная команда с опытом в различных областях. Вот лишь некоторые из распространенных проблем, с которыми сталкиваются разработчики и специалисты по данным при создании систем машинного обучения, и ключевые роли, которые обычно участвуют в их решении: 1. Определение стратегии и видения Менеджеры по продуктам играют решающую роль..
Станьте аналитиком данных в 2023 году
Будучи студентом, стремящимся стать аналитиком данных, вам необходимо освоить несколько важных навыков и инструментов, чтобы преуспеть в этой области. Ваша работа как аналитика данных включает в себя сбор, обработку и анализ больших наборов данных для создания идей и рекомендаций для бизнеса. Чтобы преуспеть в качестве аналитика данных, вам необходимо иметь прочную основу технических навыков, включая программирование, визуализацию данных и хранение данных. Вы должны хорошо разбираться..
Изучите науку о данных
Наука о данных стала важной областью в эпоху цифровых технологий, когда каждый день генерируются огромные объемы данных. Он включает в себя извлечение ценных идей и знаний из данных для принятия обоснованных решений и внедрения инноваций. В этой статье мы рассмотрим основы науки о данных, ключевые навыки, необходимые для достижения успеха в этой области, и шаги, которые вы можете предпринять для эффективного изучения науки о данных. https://www.youtube.com/watch?v=MZ6eHbNnngk..