Публикации по теме 'analytics'
Создание своего портфолио по науке о данных: вещи, которые вы должны знать!
В начале своей карьеры я мало обращал внимания на важность создания портфолио и хотел бы знать больше. Ключевым последствием является то, что мы так много делаем и ничего не можем показать. Как недавно сказал мне один наставник, не иметь личного портфолио — это как иметь компанию, делать так много и не демонстрировать то, что вы сделали, чтобы потенциальные клиенты могли узнать о ваших возможностях, даже не вспотев. Портфолио практически облегчает жизнь вам и компаниям, ищущим хорошие..
Encore: Почему Gartner считает, что эти платформы для обработки данных и машинного обучения лидируют
Поскольку наука о данных сейчас в моде, неудивительно, что поставщики технологий усердно работают над созданием предложений в этой области. Некоторые даже хвастаются тем, что являются ведущими платформами для обработки данных и машинного обучения , когда они даже не входят в шорт-лист Магического квадранта Gartner для платформ обработки данных и машинного обучения (опубликовано в январе 2019 г.). Излишне говорить, что если вы делая покупки, важно проводить исследования помимо того,..
Путешествие от индивидуального человека к автоматизации. Дорожная карта Agile к машинному обучению: глубокое погружение в…
В сегодняшней быстро меняющейся предпринимательской среде путь от стартапа к масштабированию сопряжен с проблемами и беспрецедентными возможностями для бизнеса по автоматизации и оптимизации своих процессов. Интеграция машинного обучения (МО) в бизнес-процессы — одно из таких интересных направлений, но это непростая задача. Это требует тщательного планирования, многоэтапного подхода и глубокого понимания как деловых, так и технических аспектов. Но как ориентироваться в этом сложном..
5.5 Советы по началу карьеры в области науки о данных
5.5 Советы по началу карьеры в области науки о данных
Люди часто задают мне вопросы о начале карьеры в области науки о данных или о советах, какие технические навыки им следует приобрести. Когда мне задают этот вопрос, я пытаюсь поговорить с человеком, чтобы узнать, каковы его цели и стремления, поскольку я не могу дать универсальных советов, вот пять советов, которые, как я бы сказал, в целом полезны для всех, кто начинает. карьера в области науки о данных или анализа данных.
Совет..
Эффект Фраппучино: корреляция не указывает на причинно-следственную связь
Эффект Фраппучино — интригующее явление, которое подчеркивает опасность вывода причинно-следственной связи из корреляции без учета лежащих в ее основе факторов. Придуманный как сатирический термин, он относится к наблюдению, что по мере увеличения продаж фраппучино в Starbucks увеличивается и количество случаев утопления в плавательных бассейнах. Хотя между ними может быть положительная корреляция, было бы ошибочно утверждать, что фраппучино вызывает утопление. Настоящим..
Как стать отличным специалистом по данным (+ инженером) без программирования
Осмысление данных - это здравый смысл. Навыки программирования - это не суперспособность специалиста по данным или инженера по данным.
Если вы мечтаете стать специалистом по анализу данных или инженером по данным , вы, вероятно, увидите в этом сне черный экран, полный кодов . Оттачивание навыков программирования может стать популярным советом, который вы получите в этом путешествии. И все же, как ни странно, это не имеет ничего общего с программированием .
Наука о данных -..
Учебное пособие по проекту Data Science: как создать рекомендательную систему, чтобы подсказывать, что надеть на пробежку
Я бегун . Я живу в Чикаго, поэтому у нас есть все четыре времени года, иногда в течение одной недели. Я ненавижу беговую дорожку и предпочитаю как можно больше бегать на свежем воздухе. Да, это я выше, бегу на 5 км, когда было 3°F.
