Публикации по теме 'data-analysis'
Жизненный цикл науки о данных: руководство по оптимизации процесса анализа данных
Наука о данных — это процесс, который включает сбор, анализ и интерпретацию больших объемов данных для получения информации и принятия решений на основе данных. Жизненный цикл науки о данных — это систематический подход к процессу, который помогает организациям эффективно и действенно извлекать пользу из данных.
Жизненный цикл науки о данных обычно состоит из следующих этапов:
Определение проблемы . На этом этапе цель состоит в том, чтобы понять проблему и определить цели, которые..
Визуализация данных и анализ данных Coursera в Python
Лучший университет на Coursera, курсы с самым высоким рейтингом, количество студентов, зачисленных на разные курсы на Coursera, предпочтения студентов на Coursera и многое другое.
Здравствуйте, дата-сайентисты!
В прошлой статье об анализе данных мы имели дело с Disney + Data. Это было весело. Теперь в статье мы собираемся провести некоторый анализ набора данных Coursera. Данные, которые я получил от Kaggle, немного старше (до 2020 года). Но оно того стоит. Итак, приступим к..
Прогнозирование цены на Kijiji
Анализ и визуализация данных — Kijiji (3/4)
Продолжая наш проект по прогнозированию лучшей цены продажи автомобиля в Киджи на основе размещенных там объявлений, мы проанализируем и визуализируем собранные данные.
Во-первых, мы должны импортировать библиотеки, добавить вспомогательную функцию и загрузить уже очищенный набор данных.
Изначально я всегда люблю проверять типы данных и общее описание.
Обратите внимание, что здесь мне пришлось изменить тип столбца «год».
Чтобы..
Роль машинного обучения в науке о данных
Роль машинного обучения в науке о данных
Машинное обучение является основной областью искусственного интеллекта. Это дает самообучение на компьютерах без подробного программирования. Эти компьютеры учатся, акклиматизируются и развивают свое понимание при получении новых данных. Концепция машинного обучения существует уже некоторое время. Но в области автоматического применения математической модели наблюдается некоторый прогресс. Наука о данных и машинное обучение могут..
Создайте отчет Power BI от начала до конца! (Часть 2)
Привет, мир!
Это вторая часть моего руководства о том, как создать отчет Power BI от начала до конца. Если вы пропустили первую часть, предлагаю взглянуть на предыдущий пост:
Создайте отчет Power BI от начала до конца! (Часть 1) Узнайте, как создать отчет Power BI с нуля. Навыки программирования не требуются! towardsdev.com
Если вы просто хотите начать с этой части, вы всегда можете перейти в мой (старый) репозиторий GitHub (вы..
Деконструкция платформы super.AI — жизненный цикл данных
Super.AI обеспечивает четырехэтапный жизненный цикл данных, который позволяет постоянно улучшать ваш проект:
Добавьте данные в свой проект , чтобы начать процесс присвоения ярлыков. Отслеживайте процесс маркировки с помощью различных показателей. Просмотрите результаты , чтобы сообщить, насколько они соответствуют вашим потребностям и ожиданиям. Загрузите результаты , чтобы начать использовать помеченные выходные данные в своей системе.
Ниже мы расскажем вам, как максимально..
Создайте полнофункциональное приложение машинного обучения с помощью Pydantic и Prefect
Создайте пользовательский интерфейс для разработки функций ML в одной строке кода
Мотивация
Как специалист по данным, вы можете часто корректировать процесс разработки функций и модели машинного обучения, чтобы получить хороший результат.
Вместо того, чтобы копаться в вашем коде, чтобы изменить параметры функции:
…, было бы неплохо, если бы вы могли изменять значения параметров из пользовательского интерфейса?
Вот где Pydantic и Prefect пригодятся. В этой статье вы..
Новые материалы
Преимущества списков пользователей языка программирования Java?
Java — «Еще один виртуальный ускоритель» появился несколько лет назад. Джеймс Гослинг был первым человеком, создавшим Java в 2008 году. Позже он был спроектирован и разработан Sun Microsystems...
IBM Watson Assistant фокусируется на улучшении обнаружения нерелевантности в новых выпусках
IBM Watson Assistant фокусируется на улучшении обнаружения нерелевантности в новых выпусках
… И на нескольких языках
Введение
В IBM Watson Assistant Dialog Skills можно использовать,..
JSON-методы
Метод 𝗝𝗦𝗢𝗡.𝘀𝘁𝗿𝗶𝗻𝗴𝗶𝗳𝘆() преобразует любой объект или значение javascript в строку JSON.
Обычно мы используем синтаксис 𝗝𝗦𝗢𝗡.𝘀𝘁𝗿𝗶𝗻𝗴𝗳𝘆(𝘃𝗮𝗹𝘂𝗲), однако этот метод принимает 𝟯 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗺𝗲𝘁𝗲 𝗿𝘀 (𝟮 𝗼𝗽𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹)..
Немного об операторах распространения, конструкторах и подобных массивам
Поэтому я задал этот вопрос в своей команде. Что будет на выходе такого кода?
Довольно хорошо, правда? Если вы хотите проверить кого-то, насколько хорошо человек разбирается в спреде, и..
Шаблон проектирования фасада — 3-минутная серия
Обеспечить легкий вход для вашего клиента.
_00 / Концепция
Цель состоит в том, чтобы предоставить конечным пользователям простой интерфейс. Как вашим пользователям, им не нужно знать,..
Забыл пароль Jenkins Обходной путь (август 2023 г.) Windows 11
Найдите config.xml в
%ProgramData%\Jenkins\jenkins\
в config.xml это должно выглядеть примерно так:
<?xml version='1.1' encoding='UTF-8'?>
<hudson>..
Итоги встречи Kubeflow и MLOps — ноябрь 2021 г.
На прошлой неделе мы провели третью встречу Наука о данных, машинное обучение и Kubeflow . Отдельное спасибо нашему спикеру Noelle Silver . В этом сообщении блога мы подведем итоги встречи..