Публикации по теме 'data-science'


Slack Workspaces для науки о данных
Нужна помощь? Спросите свое сообщество и заплатите вперед Я еще не опубликовал сообщение о переполнении стека, но когда я это сделаю, мой план состоит в том, чтобы попросить несколько конкретных людей или групп взглянуть на мое сообщение и попытаться мне помочь. Где мне найти этих людей? От нетворкинга и волонтерства на встречах и конференциях. В наши дни у большинства достойных групп есть Slack Workspace. Я думаю, что перечисленные ниже помогут мне на моем пути к карьере..
Это на Linux, а как насчет пользователя Windows?
Это на линуксе. Я лично использую Windows и не могу следовать вашим инструкциям. Я установил свою системную переменную в драйвер Chrome, но, похоже, это не работает. У вас есть два файла в vscode; очистка и учетные данные. Почему? Далее вы упоминаете инструмент «коронавирус» и говорите, что мы его запускаем. Это все не течет для меня
Cracking the Data Engineering Interview: проблемы и советы LeetCode
«Освоение проблем LeetCode для интервью по инженерии данных: советы и практические вопросы» Подготовка к интервью по инженерии данных может быть сложной задачей, особенно если вы не знакомы с типами вопросов, с которыми можете столкнуться. Один из эффективных способов подготовиться — попрактиковаться в программировании на LeetCode. LeetCode — это популярная онлайн-платформа, которая предоставляет большой набор задач по кодированию, в том числе множество задач, связанных с данными…
Зачем нам стандартное отклонение, если у нас уже есть дисперсия и наоборот?
Когда я узнал о дисперсии и стандартном отклонении, я не мог перестать задаваться вопросом, зачем нам вообще нужен один, когда у нас уже есть другой, ведь они полностью связаны друг с другом. Потому что знание одного эквивалентно знанию другого. Как мы знаем, Дисперсия — это среднеквадратичное отклонение от среднего. Но знаете ли вы, почему мы берем квадраты разностей, а не абсолютные разности? Комментарий ниже и я напишу об этом (ссылка) . Теперь вернемся к основному..
В чем вопрос? Лучший способ распаковать набор инструментов для обработки и анализа данных
Мы часто делим работу с данными на прогнозный и предписывающий анализ. В то время как «прогнозная» категория в основном состоит из методов машинного обучения, существует широкий спектр методов в «предписывающем» наборе инструментов и в науке о данных в целом. "В чем вопрос?" (Наука, том 347) намного лучше раскрывает набор инструментов для обработки и анализа данных. Авторы описывают шесть типов анализа: описательный, исследовательский, выводной, предсказательный, причинный и..
«11 инструментов на основе искусственного интеллекта для повышения вашей производительности — попробуйте сегодня и увидите разницу!»
TL;DR: TL;DR: вперед с инструментами на базе ИИ! Browse AI — это инструмент веб-скрейпинга для тех, кто не занимается кодированием, а Simplified — это универсальная платформа для графического дизайна, редактирования видео, копирайтинга с использованием ИИ и управления социальными сетями. Присоединяйтесь к тысячам лидеров данных в информационном бюллетене AI, а также рассмотрите возможность спонсорства, если вы создаете продукт AI. Отказ от ответственности : в этой статье для..
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..