Публикации по теме 'data-scientist'


Сколько стоит создать команду по науке о данных?
Создание высокоэффективной команды специалистов по данным с обширными навыками грамотности в данных — это огромные инвестиции. И многие компании изо всех сил пытаются найти и развить опытных специалистов по науке о данных. Почему? Конкуренция за лучшие аналитические таланты высока, и удержать этот талант стало очень сложно и дорого — даже для домашних брендов. Поскольку технологии развиваются с молниеносной скоростью, а данные продолжают накапливаться, становится ясно, что необходим..
Менеджер по продукту данных: почему это становится важной профессией для современного бизнеса
Кто такой менеджер данных? Вы можете быть удивлены. Ваш первый вопрос может заключаться в том, чем она отличается от роли менеджера по продукту (PM), потому что данные — это тоже продукт :) Менеджер продукта данных отвечает за весь жизненный цикл продукта данных, от идеи до запуска и далее. Это включает в себя определение стратегии продукта, определение потребностей пользователей, работу с кросс-функциональными командами для разработки продукта, а также постоянный мониторинг и..
Может ли наука о данных помочь в прогнозировании фондового рынка
Фондовый рынок слишком непредсказуем даже для науки о данных? Фондовый рынок — непостоянный зверь, и почти невозможно предсказать непредсказуемое. Но многие аналитики пытаются найти новые способы прогнозирования биржевых тенденций, а некоторые обращают свое внимание на науку о данных.
Последнее руководство «Требуется ли масштабирование функций…?»
Обычной практикой является использование масштабирования функций для повышения эффективности и стабильности моделей машинного обучения. Это связано с тем, что данные масштабируются до стандартного диапазона. Это предотвращает существенное влияние конкретной функции на выходные данные модели. Давайте рассмотрим пример, чтобы быстро понять… Например, размер дохода на графике выше может оказать существенное влияние на общий прогноз. Это можно уменьшить, а производительность..
7 бесплатных инструментов, которые я использую в каждом проекте веб-скрейпинга
Привет, мир Сегодня мы рассмотрим несколько инструментов, которые я всегда использую, когда работаю над проектом парсинга веб-страниц. Инструменты будут разделены на следующие категории: Программирование Отладка Хранилище Визуализация данных
Анализ и прогноз цен на жилую недвижимость в Вашингтоне: метод регрессии и ансамбля
Всем привет!! В этот момент я попытаюсь объяснить свой анализ набора данных, который я получил на kaggle. Набор данных о жилом районе Вашингтона. Итак, давайте начнем с объяснения этих данных. Вашингтон, округ Колумбия, - столица США. Население Вашингтона приближается к 700 000 человек и растет с 2000 года после полувековой убыли населения. Город сильно изолирован и отличается высокой стоимостью жизни. В 2017 году средняя цена дома на одну семью в районе составляла 649 тысяч..
Моя стажировка специалиста по данным в CodersCave
Введение Мой путь в качестве стажера Data Scientist в CodersCave стал преобразующим опытом, который углубил мои знания, отточил мои навыки и разжег мою страсть к миру науки о данных. За время стажировки мне посчастливилось работать над четырьмя разнообразными и сложными проектами, которые расширили мой кругозор. В этом блоге я хочу поделиться своим невероятным путешествием в CodersCave, проектами, которые я завершил, и бесценными уроками, которые я извлек на этом пути. CodersCave:..