Раскрытие возможностей науки о данных: изучите передовые методы прогнозной аналитики и…

Изучите передовые методы прогнозной аналитики и анализа данных

Наука о данных — это область, популярность которой за последние несколько лет резко возросла. Это многодисциплинарная область, которая включает в себя использование статистического анализа, машинного обучения и программирования для извлечения информации из данных. В этом руководстве мы рассмотрим основы науки о данных, ее важность и то, как с ней начать.

Наука о данных для бизнеса

Написанная отраслевыми экспертами Фостером Провостом и Томом Фосеттом, книга охватывает широкий круг тем, включая интеллектуальный анализ данных, прогнозную аналитику, машинное обучение и визуализацию данных. Это отличный ресурс для тех, кто хочет глубже понять, как данные могут использоваться для обоснования бизнес-решений, поскольку он дает четкие и краткие объяснения сложных концепций, сопровождаемые примерами из реальной жизни и тематикой. В целом, Наука о данных для бизнеса — бесценный ресурс для всех, кто хочет развить свои навыки в области науки о данных и применить их в бизнес-контексте.

Введение
Что такое наука о данных?
Почему наука о данных важна?
Приложения науки о данных
Основные навыки для специалистов по данным
Шаги к тому, чтобы стать специалистом по данным
Инструменты и технологии обработки и анализа данных
Очистка данных и предварительная обработка
Исследовательский анализ данных
Машинное обучение
Выбор модели и оценка
Визуализация данных
Этика в науке о данных
Проблемы и будущее науки о данных
Заключение
Часто задаваемые вопросы

1. Введение

В современном мире данные повсюду, и они стали более доступными, чем когда-либо прежде. С таким обилием данных возникает потребность в людях, которые могут анализировать и интерпретировать их, и именно здесь на помощь приходит наука о данных. Это руководство предоставит вам исчерпывающее руководство по науке о данных, от ее основ до ее приложений и инструментов.

2. Что такое наука о данных?

Наука о данных — это область, которая включает в себя извлечение идей и знаний из данных. Он сочетает в себе различные дисциплины, включая математику, статистику, информатику и предметные области. Наука о данных включает использование аналитических и статистических методов для выявления закономерностей и понимания данных.

2.1 Статистические методы в науке о данных

2.1.1 Описательная статистика

Описательная статистика включает в себя обобщение и визуализацию данных, чтобы получить представление об их характеристиках. Сюда входят меры центральной тенденции, такие как среднее значение, медиана и мода, а также меры изменчивости, такие как стандартное отклонение и дисперсия. Описательную статистику можно использовать для выявления закономерностей и тенденций в данных, а также для выявления выбросов или других необычных наблюдений.

2.1.2 Логическая статистика

Логическая статистика предполагает использование выборочных данных для выводов о совокупности. Сюда входит проверка гипотез, когда мы проверяем, подтверждается ли гипотеза о популяции выборочными данными. Он также включает доверительные интервалы, где мы оцениваем диапазон значений, в который, вероятно, попадает параметр генеральной совокупности, на основе выборочных данных.

2.1.3 Регрессионный анализ

Регрессионный анализ включает моделирование взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Это часто используется для прогнозирования значения зависимой переменной на основе значений независимых переменных. Существует множество различных типов моделей регрессии, включая линейную регрессию, логистическую регрессию и полиномиальную регрессию.

2.1.4 Байесовская статистика

Байесовская статистика предполагает использование теории вероятностей для моделирования неопределенности. Это включает в себя обновление наших представлений о гипотезе на основе новых данных и оценку вероятности гипотезы с учетом данных. Байесовскую статистику можно использовать для предсказания, оценки параметров и выбора модели.

3. Почему важна наука о данных?

Наука о данных становится все более важной в современном мире из-за огромного количества данных, которые генерируются ежедневно. Организации используют науку о данных, чтобы получать информацию о поведении клиентов, улучшать бизнес-операции и создавать новые продукты и услуги. Наука о данных стала незаменимой в таких областях, как финансы, здравоохранение, маркетинг и т. д.

3.1 Финансы

Наука о данных широко используется в финансах, особенно в областях управления рисками, обнаружения мошенничества и алгоритмической торговли. Анализируя большие наборы данных, специалисты по обработке и анализу данных могут выявлять закономерности и тенденции, которые помогают прогнозировать рыночные тенденции или выявлять потенциальные риски.

3.1.1 Управление рисками

Управление рисками — это процесс выявления, оценки и контроля рисков, которые могут повлиять на бизнес. Анализируя большие наборы данных, специалисты по обработке данных могут выявлять закономерности и тенденции, которые помогают прогнозировать поведение рынка и выявлять потенциальные риски.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Load risk data
risk_data = pd.read_csv('risk_data.csv')

# Perform stress testing
stressed_data = np.random.normal(loc=0, scale=0.1, size=risk_data.shape)

# Calculate risk metrics
mean_return = np.mean(risk_data)
volatility = np.std(risk_data)

# Visualize risk metrics
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(volatility, mean_return)
ax.set_xlabel('Volatility')
ax.set_ylabel('Mean Return')
ax.set_title('Risk Metrics')

3.1.2 Обнаружение мошенничества

Обнаружение мошенничества — это процесс выявления и предотвращения мошеннических транзакций. Специалисты по данным могут использовать библиотеки Python, такие как scikit-learn и pandas, для анализа данных транзакций и разработки моделей машинного обучения, которые могут выявлять мошеннические схемы. Эти модели можно интегрировать в систему обнаружения мошенничества, которая может автоматически отмечать подозрительные транзакции и предупреждать группы по предотвращению мошенничества.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Load transaction data
transaction_data = pd.read_csv('transaction_data.csv')

# Split data into training and test sets
train_data, test_data = train_test_split(transaction_data, test_size=0.2)

# Train random forest model
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(train_data.drop('is_fraud', axis=1), train_data['is_fraud'])

# Make predictions on test data
predictions = model.predict(test_data.drop('is_fraud', axis=1))

# Evaluate model performance
accuracy = (predictions == test_data['is_fraud']).mean()
print(f'Accuracy: {accuracy}')

3.1.3 Алгоритмическая торговля

Алгоритмическая торговля — это процесс использования компьютерных алгоритмов для принятия торговых решений. Эти алгоритмы могут быть интегрированы в торговые платформы, которые могут автоматически выполнять сделки на основе прогнозов, сделанных алгоритмом.

import pandas as pd
import numpy as np
import talib

# Load financial data
financial_data = pd.read_csv('financial_data.csv')

# Calculate technical indicators
sma = talib.SMA(financial_data['Close'])
rsi = talib.RSI(financial_data['Close'])

# Define trading strategy
signals = np.zeros_like(financial_data['Close'])
buy_signals = (sma > financial_data['Close']) & (rsi < 30)
sell_signals = (sma < financial_data['Close']) & (rsi > 70)
signals[buy_signals] = 1
signals[sell_signals] = -1

# Calculate returns
returns = financial_data['Close'].pct_change()
strategy_returns = returns * signals.shift(1)

# Evaluate strategy performance
cumulative_returns = (1 + strategy_returns).cumprod()
cumulative_returns.plot()

3.2 Здравоохранение

В здравоохранении наука о данных используется для улучшения результатов лечения пациентов, снижения затрат и поиска новых методов лечения. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для прогнозирования того, какие пациенты подвержены риску развития определенных состояний. Вот пример кода Python для прогнозирования состояния здоровья и персонализированных планов лечения с использованием машинного обучения:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Load medical data
medical_data = pd.read_csv('medical_data.csv')

# Clean and preprocess data
medical_data = medical_data.dropna()
X = medical_data.drop(['patient_id', 'condition'], axis=1)
X = StandardScaler().fit_transform(X)
y = medical_data['condition']

# Split data into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Train random forest model
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on test data
predictions = model.predict(X_test)

# Evaluate model performance
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, predictions)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
print(f'Confusion matrix:\n{confusion_matrix}')

# Use model to make personalized treatment plans
patient_data = pd.read_csv('patient_data.csv')
patient_data = StandardScaler().fit_transform(patient_data)
patient_condition = model.predict(patient_data)
if patient_condition == 'diabetes':
    treatment_plan = 'Monitor blood sugar levels regularly and follow a healthy diet plan'
elif patient_condition == 'heart disease':
    treatment_plan = 'Reduce salt and fat intake, exercise regularly, and take prescribed medication'
else:
    treatment_plan = 'Follow a healthy diet and exercise plan'
print(f'Treatment plan: {treatment_plan}')

3.3 Маркетинг

Наука о данных также широко используется в маркетинге, особенно в областях сегментации клиентов, прогнозного моделирования и персонализированного маркетинга.

Анализируя данные о клиентах, специалисты по обработке и анализу данных могут выявлять различные группы клиентов и разрабатывать целевые маркетинговые кампании для каждой группы. Алгоритмы машинного обучения также можно использовать для прогнозирования того, какие клиенты с наибольшей вероятностью приобретут продукт или услугу, и для разработки персонализированных рекомендаций на основе прошлого поведения клиента.

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Load customer data
customer_data = pd.read_csv('customer_data.csv')

# Clean and preprocess data
customer_data = customer_data.dropna()
X = customer_data.drop(['customer_id', 'purchased'], axis=1)
X = StandardScaler().fit_transform(X)
y = customer_data['purchased']

# Split data into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Train random forest model
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on test data
predictions = model.predict(X_test)

# Evaluate model performance
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, predictions)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
print(f'Confusion matrix:\n{confusion_matrix}')

# Use model to predict likelihood of purchase for new customers
new_customer_data = pd.read_csv('new_customer_data.csv')
new_customer_data = StandardScaler().fit_transform(new_customer_data)
likelihood_of_purchase = model.predict_proba(new_customer_data)[:,1]
print(f'Likelihood of purchase: {likelihood_of_purchase}')

3.4 Другие области

Наука о данных также используется во многих других областях, включая транспорт, энергетику и государственную политику. На транспорте наука о данных используется для оптимизации транспортных потоков и разработки автономных транспортных средств. В энергетике наука о данных используется для оптимизации производства энергии и разработки возобновляемых источников энергии. В государственной политике наука о данных используется для анализа социальных данных и разработки политики, которая может улучшить общественное здоровье, безопасность и благосостояние.

4. Применение науки о данных

Наука о данных имеет различные приложения во многих отраслях. Некоторые распространенные области применения науки о данных включают обнаружение мошенничества, персонализированный маркетинг, прогностическое обслуживание и сегментацию клиентов. также используется в здравоохранении для прогнозирования результатов лечения, в финансах для управления рисками и в кибербезопасности для обнаружения потенциальных угроз.

5. Основные навыки для специалистов по данным

Специалистам по данным требуется разнообразный набор навыков. Некоторые из основных навыков специалистов по данным включают статистический анализ, программирование, визуализацию данных и коммуникативные навыки. Специалисты по данным также должны хорошо разбираться в алгоритмах машинного обучения, управлении базами данных и методах интеллектуального анализа данных.

6. Шаги к тому, чтобы стать специалистом по данным

Чтобы стать специалистом по данным, необходимо сочетание образования и опыта. Типичный путь к тому, чтобы стать специалистом по данным, включает получение степени в смежной области, такой как информатика, статистика или математика. Специалистам по обработке и анализу данных также необходимо развивать ряд технических и межличностных навыков, включая программирование, коммуникативные навыки и навыки решения проблем.

7. Инструменты и технологии обработки данных

Специалисты по данным используют различные инструменты и технологии для анализа данных. Некоторые из самых популярных инструментов включают Python, R и SQL. Эти инструменты предоставляют специалистам по данным возможность очищать, манипулировать и анализировать большие наборы данных. Другие инструменты, такие как Jupyter Notebook, Tableau и Power BI, используются для визуализации данных и составления отчетов.

8. Очистка данных и предварительная обработка

Очистка и предварительная обработка данных являются важными этапами в процессе обработки данных. Эти шаги включают очистку и преобразование необработанных данных в формат, пригодный для анализа. Очистка данных включает в себя удаление дубликатов, устранение отсутствующих значений и исправление ошибок. Предварительная обработка данных включает преобразование данных в формат, подходящий для анализа, например нормализация или масштабирование данных.

8.1 Удаление дубликатов

Вот пример кода Python для удаления дубликатов в pandas:

import pandas as pd

# Load data
df = pd.read_csv('data.csv')

# Check for duplicates
print(f'Number of rows before removing duplicates: {len(df)}')
print(f'Number of duplicate rows: {len(df[df.duplicated()])}')

# Remove duplicates
df = df.drop_duplicates()

# Check new number of rows
print(f'Number of rows after removing duplicates: {len(df)}')

В этом примере код сначала загружает набор данных из CSV-файла с помощью pandas. Затем он проверяет наличие повторяющихся строк в наборе данных с помощью метода duplicated(), который возвращает логический ряд, указывающий, является ли каждая строка дубликатом. Затем код использует метод drop_duplicates() для удаления повторяющихся строк из набора данных. Наконец, он выводит количество строк до и после удаления дубликатов, чтобы подтвердить, что дубликаты были успешно удалены.

8.2 Отсутствующие значения

Вот пример кода Python для обработки отсутствующих значений в pandas:

import pandas as pd

# Load data
df = pd.read_csv('data.csv')

# Check for missing values
print(f'Number of missing values:\n{df.isnull().sum()}')

# Drop rows with missing values
df = df.dropna()

# Fill missing values with a specific value
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(value)

# Fill missing values with the mean of the column
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean())

# Fill missing values with the median of the column
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(df['column_name'].median())

# Fill missing values with the mode of the column
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(df['column_name'].mode()[0])

В этом примере код сначала загружает набор данных из CSV-файла с помощью pandas. Затем он проверяет отсутствующие значения в наборе данных, используя метод isnull(), который возвращает логический DataFrame, указывающий, отсутствует ли каждое значение. Затем код использует метод dropna() для удаления всех строк с отсутствующими значениями.

В качестве альтернативы код показывает, как заполнить пропущенные значения определенным значением, средним значением, медианой или режимом столбца, используя метод fillna(). Метод fillna() используется путем указания либо значения для заполнения пропущенных значений, либо вычисления для заполнения пропущенных значений.

8.3 Нормализация данных

Вот пример кода Python для нормализации данных в pandas:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# Load data
df = pd.read_csv('data.csv')

# Create a MinMaxScaler object
scaler = MinMaxScaler()

# Define the columns to be normalized
columns_to_normalize = ['column_name_1', 'column_name_2', 'column_name_3']

# Normalize the columns
df[columns_to_normalize] = scaler.fit_transform(df[columns_to_normalize])

# Print the normalized data
print(df)

В этом примере код сначала загружает набор данных из CSV-файла с помощью pandas. Затем он создает объект MinMaxScaler из модуля preprocessing scikit-learn. MinMaxScaler масштабирует данные так, чтобы все значения находились в диапазоне от 0 до 1. Затем код указывает, какие столбцы необходимо нормализовать, и применяет масштабирование к этим столбцам с помощью метода fit_transform(). Наконец, код выводит нормализованные данные на консоль.

Нормализация данных — важный шаг в анализе данных и машинном обучении. Это метод масштабирования данных таким образом, чтобы значения попадали в определенный диапазон, часто от 0 до 1 или от -1 до 1.

Нормализация помогает устранить влияние различий в величине значений между переменными. Без нормализации переменные с большими значениями могут доминировать в анализе и маскировать влияние переменных с меньшими значениями.

8.4 Масштабирование данных

Вот пример кода Python для масштабирования данных в pandas:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Load data
df = pd.read_csv('data.csv')

# Create a StandardScaler object
scaler = StandardScaler()

# Define the columns to be scaled
columns_to_scale = ['column_name_1', 'column_name_2', 'column_name_3']

# Scale the columns
df[columns_to_scale] = scaler.fit_transform(df[columns_to_scale])

# Print the scaled data
print(df)

В этом примере код сначала загружает набор данных из CSV-файла с помощью pandas. Затем он создает объект StandardScaler из модуля preprocessing scikit-learn. StandardScaler масштабирует данные так, чтобы они имели среднее значение 0 и стандартное отклонение 1. Затем код указывает, какие столбцы масштабировать, и применяет масштабирование к этим столбцам с помощью метода fit_transform(). Наконец, код выводит масштабированные данные на консоль.

Масштабирование данных — это важный этап предварительной обработки данных, который часто выполняется перед подбором модели машинного обучения. Основная причина масштабирования данных — нормализовать диапазон признаков, чтобы признаки с более крупными масштабами не доминировали и не оказывали чрезмерного влияния на процесс обучения модели. Когда у нас есть функции с очень разными масштабами, это может привести к плохой работе некоторых алгоритмов, поскольку они могут быть смещены в сторону функций с более крупными масштабами. Масштабирование данных может помочь обеспечить равный вклад всех функций в процесс обучения модели.

9. Исследовательский анализ данных

Исследовательский анализ данных (EDA) является важным шагом в науке о данных. EDA включает в себя анализ и обобщение данных для получения информации и выявления закономерностей.

EDA обычно выполняется с использованием методов визуализации данных, таких как гистограммы, диаграммы рассеяния и ящичные диаграммы. EDA помогает специалистам по данным понять взаимосвязь между различными переменными в данных и выявить потенциальные выбросы или аномалии.

9.1 Сиборн

Seaborn — это мощная библиотека визуализации данных на Python, которая упрощает создание информативных и привлекательных визуализаций для EDA. В этом разделе мы предоставим несколько примеров кода для выполнения EDA с помощью Seaborn.

Сначала мы импортируем необходимые библиотеки:

import seaborn as sns
import pandas as pd

Далее мы загрузим набор данных, который хотим исследовать:

df = pd.read_csv('dataset.csv')

Теперь давайте рассмотрим несколько примеров того, как использовать Seaborn для выполнения EDA:

9.1.1 Гистограмма

Гистограмма — полезный инструмент для визуализации распределения одной переменной.

sns.histplot(data=df, x='column_name')

9.1.2 Блочная диаграмма

Блочная диаграмма полезна для визуализации распределения непрерывной переменной и выявления выбросов.

sns.boxplot(data=df, y='column_name')

9.1.3 Диаграмма рассеяния

Точечная диаграмма полезна для визуализации взаимосвязи между двумя непрерывными переменными.

sns.scatterplot(data=df, x='column_name1', y='column_name2')

9.1.4 Тепловая карта

Тепловая карта полезна для визуализации корреляции между переменными.

sns.heatmap(data=df.corr())

9.1.5 Парный участок

Парный график полезен для визуализации взаимосвязей между несколькими переменными.

sns.pairplot(data=df)

Это всего лишь несколько примеров того, как Seaborn можно использовать для EDA. Seaborn предоставляет множество других полезных функций и инструментов для визуализации данных, и выбор того, какой из них использовать, зависит от конкретного набора данных и задаваемых вопросов. Выполняя EDA с помощью Seaborn, мы можем получить ценную информацию о структуре и взаимосвязях в наших данных.

10. Машинное обучение

Машинное обучение — это область науки о данных, которая включает в себя построение прогностических моделей на основе данных. Алгоритмы машинного обучения учатся на данных и делают прогнозы или решения на основе этих данных. Машинное обучение используется в различных областях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и рекомендательные системы.

11. Выбор модели и оценка

Выбор и оценка модели являются важными этапами процесса машинного обучения. Выбор модели включает в себя выбор наилучшего алгоритма для данной проблемы, а оценка модели включает измерение производительности выбранной модели. Общие метрики оценки включают точность, точность и полноту. Выбор и оценка моделей — это итерационные процессы, и специалисты по данным должны постоянно совершенствовать свои модели для повышения производительности.

12. Визуализация данных

Визуализация данных является важным аспектом науки о данных. Визуализация данных включает в себя создание визуальных представлений данных для передачи сведений и шаблонов заинтересованным сторонам. Эффективная визуализация данных может помочь специалистам по данным сообщать сложные результаты в более доступном формате. Общие инструменты визуализации данных включают Tableau, Power BI и matplotlib.

13. Этика в науке о данных

Наука о данных предполагает работу с конфиденциальными данными, поэтому специалисты по данным должны соблюдать этические принципы. Специалисты по обработке и анализу данных должны гарантировать, что данные собираются и используются с соблюдением этических норм, а алгоритмы, используемые для анализа данных, не увековечивают предвзятость или дискриминацию. Специалисты по данным также должны обеспечить безопасность и конфиденциальность данных.

14. Проблемы и будущее науки о данных

Наука о данных — это постоянно развивающаяся область, и поэтому сегодня перед исследователями данных стоит множество задач. Некоторые из этих проблем включают качество и количество данных, предвзятость алгоритмов и необходимость большей интерпретируемости и объяснимости в моделях машинного обучения. Будущее науки о данных многообещающе, а новые технологии, такие как ИИ и блокчейн, открывают захватывающие возможности для инноваций.

15. Заключение

Наука о данных является критически важной областью в современном мире, управляемом данными. Благодаря обилию доступных данных наука о данных предоставляет организациям возможность получать ценную информацию и принимать решения на основе данных. Чтобы стать специалистом по данным, требуется разнообразный набор навыков, включая программирование, статистический анализ и визуализацию данных. Наука о данных — это постоянно развивающаяся область, и специалисты по данным должны постоянно совершенствовать свои навыки и знания, чтобы быть в курсе последних событий.

16. Часто задаваемые вопросы

В чем разница между наукой о данных и аналитикой данных?

Наука о данных включает использование статистических и вычислительных методов для анализа и интерпретации данных, в то время как аналитика данных включает использование инструментов и методов для извлечения информации из данных. Наука о данных часто больше ориентирована на лежащие в основе алгоритмы и модели, в то время как аналитика данных больше ориентирована на понимание бизнеса и принятие решений.

Какие языки программирования мне следует изучать для науки о данных?

Существует много языков программирования, используемых в науке о данных, но некоторые из самых популярных включают Python, R и SQL. Python — это универсальный язык с большой экосистемой библиотек для обработки данных, а R — специализированный язык, разработанный специально для статистического анализа. SQL используется для работы с базами данных и запроса данных.

В чем разница между контролируемым и неконтролируемым машинным обучением?

Контролируемое машинное обучение включает в себя обучение модели на размеченном наборе данных, где модель учится предсказывать целевую переменную на основе входных признаков. В неконтролируемом машинном обучении нет помеченных данных, и цель состоит в том, чтобы идентифицировать шаблоны или кластеры в данных.

Что такое модель CRISP-DM?

Модель CRISP-DM — популярная методология, используемая в проектах по науке о данных. CRISP-DM расшифровывается как межотраслевой стандартный процесс интеллектуального анализа данных и состоит из шести этапов: понимание бизнеса, понимание данных, подготовка данных, моделирование, оценка и развертывание. Модель CRISP-DM обеспечивает структурированный подход к проектам по науке о данных и помогает обеспечить выполнение всех необходимых шагов.

Как можно использовать науку о данных в бизнесе?

Науку о данных можно использовать в бизнесе по-разному, например, для прогнозирования поведения клиентов, выявления рыночных тенденций, оптимизации ценообразования и рекламных акций, а также повышения эффективности цепочки поставок. Наука о данных также может помочь компаниям принимать решения на основе данных, снижая риск дорогостоящих ошибок.

Спасибо, что нашли время прочитать статью!

Повышение уровня кодирования

Спасибо, что являетесь частью нашего сообщества! Перед тем, как ты уйдешь:

👏 Хлопайте за историю и подписывайтесь на автора 👉
📰 Смотрите больше контента в публикации Level Up Coding
💰 Бесплатный курс собеседования по программированию ⇒ Просмотреть курс
🔔 Подписывайтесь на нас: Twitter | ЛинкедИн | "Новостная рассылка"

🚀👉 Присоединяйтесь к коллективу талантов Level Up и найдите прекрасную работу