ПОЭТОМУ В ЭТОМ ПОСТЕ Я ОБЪЯСНЯЮ EDA ОБ АНАЛИЗЕ ЗАКАЗОВ НА ПРОДУКТЫ. ПРЕДПОЛОЖИМ, ВЫ РАБОТАЕТЕ В НЕКОТОРОЙ КОМПАНИИ XYZ В КАЧЕСТВЕ ДАННЫХ УЧЕНОГО ИЛИ АНАЛИТИКА ДАННЫХ. ВАШ МЕНЕДЖЕР ПРИХОДИТ К ВАМ И ЗАДАЕТ ВАМ НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ И ДАННЫЕ. И СКАЖУ ВАМ НАЙТИ ОТВЕТ НА ЭТИ ВОПРОСЫ ИЗ ЭТИХ ДАННЫХ. ПРЕДПОЛАГАЕМ, что ДАННЫЕ, ПРЕДОСТАВЛЕННЫЕ МЕНЕДЖЕРОМ, ЯВЛЯЮТСЯ ЭТИМ: НАЖМИТЕ НА ЭТУ ССЫЛКУ, ЧТОБЫ СКАЧАТЬ ДАННЫЕ. И ВОПРОСЫ: вопрос 1: что предпочитает большинство людей? сидеть в..

«Как специалист по данным, я считаю, что наличие хороших данных означает, что мы можем автоматизировать вещи». Интервью с Алексеем Григоревым, главным специалистом по данным в OLX Group. Всем привет, В этом 20-м выпуске нашей серии у нас есть Алексей Григорьев, главный специалист по данным в OLX Group, а также основатель DataTalks.Club. (https://datatalks.club) Алексей начал свой карьерный путь в качестве Java-разработчика, и всего лишь курс по машинному обучению вдохновляюще сместил..

Контекст Банк стремится повысить свою оценку посредством кампании по реализации своей депозитной программы. Однако до сих пор метод, используемый для выявления потенциальных клиентов, заинтересованных в открытии депозитных счетов, по-прежнему основан на ручных процессах. Банк хочет определить клиентов, которые действительно имеют потенциал для участия в кампании депозитной программы. Идентифицируя этих потенциальных клиентов, банк может сэкономить на маркетинговых затратах и ​​повысить..

Данные — это новая нефть. В настоящее время обнаруживаются компании, использующие возможности искусственного интеллекта и больших данных для добычи огромных объемов данных. Получить работу в области науки о данных — это все равно, что подорваться на мине возможностей трудоустройства. Будущее ученых данных яркое и сияющее. На данный момент около 50 000 вакансий, связанных с наукой о данных и машинным обучением , остаются вакантными. Кроме того, к 2020 году только в Индии будет..

Машинное обучение можно разделить на несколько типов в зависимости от используемой информации: 1. Контролируемое обучение Данные содержат желаемый вывод/результат. {(x, y)}: у нас есть правильная метка для обучающих данных. 2. Обучение без учителя Данные не содержат желаемого вывода/результата. обучающие данные имеют форму {(x)}. мы не знаем, что является правильным выводом для данных. 3. Полуконтролируемое обучение некоторые данные включают желаемый..