Публикации по теме 'data-visualization'
Использование Python в Power BI и почему специалисты по данным должны это учитывать
Power BI удобен для пользователя, широко используется в компаниях и отлично подходит для анализа тенденций. Так почему же специалисты по анализу данных должны его использовать?
Недавно я завершил свой первый проект в области науки о данных с использованием обработки естественного языка для прогнозирования заявлений о своем образе жизни. Построив свою модель и запустив ее в течение пяти лет с продуктами FMCG, я использовал хорошо известные библиотеки визуализации данных Python Seaborn..
Форматирование файла CSV во фрейм данных Pandas
В этом посте кратко рассматривается форматирование CSV-файла во фрейм данных Pandas с помощью Python.
Шаг 1. Узнайте путь к CSV-файлу
Как только вы узнаете, какой CSV-файл вы хотите импортировать и просмотреть с помощью Pandas, важно знать, где находится файл — на вашем устройстве, где-то в Интернете, на облачном сервере и т. д. Для этого пошагового руководства Я собираюсь использовать файл CSV, расположенный локально на моей машине.
Шаг второй — импорт необходимых библиотек..
Почему изучение Python важно в 2021 году?
Python чрезвычайно популярен и является одним из самых востребованных языков программирования в мире. Почему?
Просто потому, что он широко распространен и является одним из самых мощных языков с сильной поддержкой AI и ML.
Будь то наука о данных или большие данные, будь то кодирование и разработка приложений, Python находит приложения повсюду. Вот как он адаптируется. В последнее время язык стал настолько популярным, что соискатели спешат изучить язык Python и возможности..
Мнения экспертов: подходы «сверху вниз» и «снизу вверх» в прогнозировании
Эта запись первоначально появилась в блоге Atrium . Автор Пол Хармон.
Машинное обучение, аналитические инструменты визуализации данных и продвинутый ИИ меняют пространство CRM от того, что традиционно было сосредоточено исключительно на хранении данных и минимальном участии, к чему-то новому: полномасштабным системам аналитики. Организации, смотрящие в будущее, хотят использовать свои исторические данные для создания точных и действенных прогнозов.
Нет недостатка в готовых..
5 основных причин, по которым вам следует использовать инструменты без кода, чтобы начать работу с наукой о данных
1. Начать проще.
Наука о данных не обязательно должна означать месяцы или годы работы, чтобы начать. С платформой без кода вы можете перейти от буквально нулевого опыта кодирования или обработки данных к запуску своего первого алгоритма за считанные минуты — буквально!
2. Так проще визуализировать результаты.
Трудно найти смысл в массивах чисел, а визуализация ваших данных сама по себе является препятствием для кодирования. Инструменты без кода автоматически визуализируют..
Прогнозирование поведения с помощью CV-анализа путем регрессии
Делайте крутые вещи с данными!
Аннотация
Это позволит более эффективно составлять короткий список представленных резюме кандидатов от большого числа соискателей, обеспечивая последовательную и справедливую политику ранжирования резюме, которая может быть юридически обоснована. Система ранжирует опыт и ключевые навыки, необходимые для конкретной должности. Затем система ранжирует резюме на основе опыта и других ключевых навыков, необходимых для конкретного профиля работы. Эта..
Рисование цветов по математике
Используйте R, чтобы творить искусство и создавать воображаемые цветы, вдохновленные природой.
«Ученый изучает природу не потому, что она полезна; он изучает это, потому что ему это нравится, и он наслаждается этим, потому что это красиво ». - Анри Пуанкаре
Есть много примеров естественных фактов, которые можно описать математическими терминами. Хорошие примеры - форма снежинок, фрактальная геометрия брокколи романеско или то, как самоподобие управляет ростом растений.
R - это..
