Я получаю много запросов от людей из разных кругов жизни относительно их карьеры в науке о данных. В конце концов, наука о данных считается одной из самых высокооплачиваемых профессий в мире*. Вот 6 вещей, которые, по моему мнению, вам нужно сделать или знать, прежде чем изучать или начинать карьеру в области науки о данных в Нигерии, в произвольном порядке. Проведите исследование Наука о данных — одна из самых курящих профессий в мире, но давайте проверим реальность...

Готовы ли вы открыть невероятную силу машинного обучения? В этом всеобъемлющем руководстве для начинающих мы погрузимся в мир прогнозного моделирования и снабдим вас знаниями и навыками, необходимыми для использования всего потенциала машинного обучения. Независимо от того, являетесь ли вы энтузиастом данных или бизнес-профессионалом, стремящимся использовать идеи, основанные на данных, эта статья отправит вас в увлекательное путешествие по основам построения прогностических моделей...

В этой статье я рассмотрю набор данных Хабермана и проведу исследовательский анализ данных, который станет хорошим стартом для тех, кто только начал свой путь к изучению науки о данных или аналитике данных. На момент написания я также находился на очень ранней стадии изучения концепций и методов науки о данных. Итак, я открыт для обратной связи и конструктивной критики, поскольку они помогут мне лучше понять. Хорошо, хватит разговоров, давайте сразу погрузимся в набор данных! Набор..

Введение: Анализ настроений является важнейшим аспектом обработки естественного языка (НЛП), который включает анализ человеческих эмоций, мнений и отношений, выраженных в тексте. С увеличением объема данных, генерируемых в виде текста, анализ настроений стал важным инструментом для предприятий и организаций, позволяющим понять своих клиентов и целевую аудиторию. Цель анализа настроений состоит в том, чтобы определить, является ли общая эмоция, выраженная в тексте, положительной,..

В наши дни машинное обучение стало модным словом; люди хотят использовать это, но они не знают, в какой области это им поможет. Например; многие телекоммуникационные компании используют это для кластеризации своих клиентов, и в будущем они совместно используют определенные интернет-пакеты или пакеты звонков для определенного пула людей вместо того, чтобы отправлять их всем клиентам по всему миру. Если вы ведете успешный бизнес, в котором вам приходится управлять большим количеством..