Публикации по теме 'data-engineering'


Запуск крупнейшего в мире блога по науке о данных — выпуск за январь!
Шанс выиграть гарантированное вознаграждение за каждую опубликованную статью! Опубликуйте свою статью в блоге Data Science Blogathon, чтобы улучшить свой профиль и выиграть отличные призы! С более чем 1700 статьями, получившими тысячи просмотров в рамках Blogathons, мы продолжаем получать огромное количество отзывов от сообщества! Мы рады объявить о запуске 16th Data Science Blogathon компании Analytics Vidhya , который уже запущен! Вот что вы можете выиграть за каждую статью,..
Beautiful Soup против Selenium: выбор правильного инструмента для ваших потребностей в веб-скрейпинге
Beautiful Soup против Selenium: выбор правильного инструмента для ваших потребностей в веб-скрейпинге Когда дело доходит до парсинга веб-страниц, в Python есть две популярные библиотеки, которые часто используются: Beautiful Soup и Selenium. Обе эти библиотеки имеют свой собственный уникальный набор функций и возможностей, и правильный выбор будет зависеть от конкретных потребностей вашего проекта.
Изучение различных ролей в науке о данных: руководство по карьерному росту
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..
Роль инженерии данных в машинном обучении и искусственном интеллекте.
Роль инженерии данных в машинном обучении и искусственном интеллекте. Инжиниринг данных играет решающую роль в машинном обучении и искусственном интеллекте (ИИ). Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта используют большие объемы данных для обучения и прогнозирования. Инженерия данных отвечает за предоставление этих данных в формате, пригодном для использования алгоритмами. Процесс обработки данных в контексте машинного обучения и искусственного интеллекта обычно..
Технический обзор жизненного цикла машинного обучения от инженера ИИ
Если вы решаете проблему с помощью машинного обучения, независимо от того, является ли проблема очень маленькой или очень большой бизнес-проблемой, сквозной жизненный цикл машинного обучения будет одинаковым. Жизненный цикл машинного обучения состоит из 4 стадий. Эти 4 этапа: 1. Подготовка данных 2. Обучение и настройка модели 3. Развертывание модели и мониторинг 4. Вывод или обслуживание модели Внутренних шагов на каждом этапе жизненного цикла может быть больше или меньше,..
Проекты Greenfield против проектов Brownfield: выявление наилучшего пути в разработке программного обеспечения и данных
Каждый инженер-программист, инженер данных, архитектор данных и инженер по машинному обучению сталкивается с этим термином, когда они должны были начать работу над проектом. Вам нужно знать, начинаете ли вы с чистой доски или реконструируете существующую архитектуру или структуру. С этими типами жаргона вы часто сталкиваетесь, работая в корпоративном мире. Что такое проекты Brown Field? Проекты Brownfield обычно представляют собой те проекты, архитектура которых уже создана, или..
Data Scientist vs. Data Engineer vs. Data Analyst
Аналитик данных Большинство начинающих специалистов, заинтересованных в работе, связанной с данными, начинают с должности аналитика данных . Квалификация на эту роль настолько проста, насколько это возможно. Все, что вам нужно, это степень бакалавра и хорошие статистические знания. Сильные технические навыки будут плюсом и могут дать вам преимущество перед большинством других кандидатов. Помимо этого, компании ожидают от вас понимания методов обработки данных, моделирования и..