Наука о данных

Раскройте потенциал Airflow, придерживайтесь рекомендаций по повышению надежности и эффективности конвейеров данных, производительности, сопровождаемости и масштабируемости. Дадим примеры, как эти рекомендации реализовать.

Хотите разобраться в математической теории, лежащей в основе 3D-лучей? Предлагаем простое руководство по применению таких математических инструментов, как псевдообратные матрицы, оптимизация с помощью наименьших квадратов, метод Крамера, смешанное произведение.

Машинное обучение на платформе Bigeyeизбавляет инженеров и специалистов по обработке данных от необходимости вручную настраивать критерии оповещений. Оно существенно экономит время, ведь получение показателей...

Установим MongoDB в Kind-кластер Kubernetes и интегрируем в приложение Spring Boot. Поработаем с сущностями и документами нереляционной БД, протестируем, запустимся, сделаем профили, загрузим образ и развернемся.

Новая функция Google BigQuery под названием Query Queues позволяет автоматически определять количество запросов, выполняемых одновременно. Дополнительные запросы, превышающие заданный уровень параллелизма, ставятся в очередь до тех пор, пока не освободятся ресурсы обработки.

Затронем вопросы этики в науке о данных. Выявим имеющиеся проблемы и предложим пути решения.

Упредить эскалацию звонков в колл-центре  —  непростая задача. Справиться с ней поможет модель TOP_INSIGHTS. Она автоматизирует всю аналитическую работу службы поддержки, позволяя повысить удовлетворенность клиентов и улучшить их опыт взаимодействия с компанией.

Вы научитесь импортировать и визуализировать сложные сети метро, ​​выполнять осмысленные запросы и красиво оформлять ответы базы. Эти навыки открывают возможности анализа и визуализации данных. Авторы рекомендуют продолжать экспериментировать с Memgraph Lab.