Публикации по теме 'tds-features'


Адаптация инструментов науки о данных для социального воздействия в благотворительности
В центре внимания сообщества Адаптация инструментов науки о данных для социального воздействия в благотворительности Наука о данных в Фонде Рокфеллера В серии В центре внимания сообщества редакторы TDS обсуждают с членами сообщества специалистов по науке о данных интересные инициативы, которые помогают продвинуть эту область вперед. Сегодня мы рады поделиться беседой Эллиота Ганна с Мэдлин Лисайус , ведущим специалистом по данным , и специалистом по статистике и машинному..
Понимание линейной регрессии
Линейная регрессия в машинном обучении — это тип алгоритма обучения с учителем, который показывает линейную связь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Он находит, как значение зависимой переменной изменяется по отношению к значению независимых переменных. Линейную регрессию можно использовать для прогнозирования и прогнозирования. Типы линейной регрессии 1) Простая линейная регрессия. Простая линейная регрессия — это тип регрессионного..
Могут ли большие данные рассказывать человеческие истории?
В контексте науки о данных красота может показаться странной концепцией для размышлений - диаграммы могут быть четкими и удобными для восприятия, базы данных могут быть чистыми и ухоженными, но могут ли они когда-либо быть красивыми - или даже переезд? Недавний пост Ки Итикавы заставил нас задуматься о всевозможных новых возможностях рассказывать мощные человеческие истории с помощью больших данных . Опираясь на многовековые данные о цветении сакуры в Японии, Ки показывает, что есть..
Последняя миля в успешной реализации проектов в области науки о данных
Список для чтения Последняя миля в успешной реализации проектов в области науки о данных Каковы лучшие практики в документации по науке о данных? В проектах по науке о данных все чаще используется сложный стек технологий, а документация, в которой упускается важная информация, может оказаться точкой отказа при переходе проекта из рук в руки. Я испытал это на собственном опыте во время стажировки по анализу данных. Наша команда была привлечена для уточнения и расширения..
Какой вы изучаете науку о данных?
ПЕРЕМЕННАЯ Какой вы изучаете науку о данных? Наша еженедельная подборка "Выбор редакции" и оригинальные материалы, которые необходимо прочитать. Общение с членами сообщества TDS всегда воодушевляет, но особенно в одном конкретном смысле: осознавая, насколько разнообразны привычки и стили обучения людей. Конечно, в этом есть смысл. Люди приходят в науку о данных из разных профессиональных, академических и культурных кругов, и то, что работает для одних, может не работать для других...
Октябрьский выпуск: прием на работу в Data Science
ЕЖЕМЕСЯЧНОЕ ИЗДАНИЕ Октябрьский выпуск: прием на работу в Data Science Наш лучший карьерный совет Между ведением подкаста Towards Data Science и обучением подопечных по науке о данных в SharpestMinds я понял, что пытаться стать специалистом по обработке данных - все равно что пить из двух голов. Первый шланг технический. Вы должны просматривать сообщения в блогах, онлайн-курсы, соревнования и учебные курсы Kaggle и узнавать обо всем, от оценок AUC и настройки гиперпараметров..
Советы, уловки и инструменты: 7 популярных постов, которые вы должны прочитать
Некоторые из наших самых читаемых недавних статей посвящены тому, чтобы сделать ваш путь в науке о данных проще и плавнее. Август должен быть медленным, ленивым месяцем - летними днями и всем остальным - но вы не узнаете этого, просто просмотрев сообщения, которые больше всего находили отклик у читателей TDS в прошлом месяце. И начинающие, и опытные специалисты в области данных, казалось, сосредоточились на практичности и эффективности и хотели повысить свои навыки, поэтому они нашли..