Добро пожаловать на мою среднюю страницу! В этом посте я проанализирую данные о маркетинговых исследованиях и рекомендациях по продажам спортивного магазина. Данные, которые будут использоваться в этом исследовании, получены из одного из модулей DQLAB «Аналитик данных: исследование бизнес-решений». Есть несколько шагов для анализа данных, включая подготовку данных, визуализацию и создание модели с использованием логистической регрессии, чтобы помочь бизнес-решениям в будущем. О НАБОРЕ..

Демистификация серии интервью по науке о данных Это вторая статья из серии интервью, раскрывающих науку о данных. В сериале рассказывается о путях, которые нужно предпринять, чтобы попасть на роль в области науки о данных. Вы также можете ознакомиться с первой статьей здесь . Эбигейл только что получила степень бакалавра биотехнологии. Во время учебы в бакалавриате она обнаружила, что тяготеет к курсам, ориентированным на науку о данных / аналитику, и действительно наслаждалась ими,..

В последние годы наука о данных стала одним из самых востребованных вариантов карьеры. Это междисциплинарная область, которая требует сочетания технических и деловых навыков. Специалисты по данным работают с данными, чтобы извлечь информацию, которая помогает организациям принимать решения, основанные на данных. Однако наука о данных не является универсальной областью. В науке о данных есть несколько ролей, каждая из которых требует различных навыков и обязанностей. В этой статье мы..

Обновление статуса Прошел Kaggle по Python, Pandas, SQL и половине уроков по машинному обучению. Получил предложение о работе, на которую я недавно подал заявку, но не связанной с наукой о данных. Это работа, чтобы просто платить по счетам на данный момент. Дела пока идут гладко. Постараюсь завершить урок машинного обучения и урок глубокого обучения завтра после игры в гольф с приятелями. Я планирую закончить все уроки к следующему вторнику (сегодня пятница). Недавно я сделал пару..

Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет системам учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Существует множество различных типов алгоритмов и приложений машинного обучения, в том числе: 1. Обучение с учителем: тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на размеченном наборе данных, где для каждого примера в обучающем наборе предоставляется правильный результат. Примеры алгоритмов обучения с учителем включают..