Наука о данных

Рассказываем о пяти инструментах, которые позволят сэкономить время вам и вашей команде при работе над проектом. Они помогут не только с очисткой и анализом данных, но и с построением, обучением и тестированием моделей машинного обучения.

Хотите открыть для себя красоту машинного кода, скрывающуюся за нулями и единицами? Для начала узнайте 5 неочевидных истин науки о данных. Они помогут вам ступить на путь постижения этой увлекательной дисциплины со свежим взглядом.

21 апреля Еврокомиссия опубликовала свод строгих правил, по-новому регулирующих использование искусственного интеллекта. Это первый документ подобного рода. В нем ИИ определяется как технология, являющаяся...

Данные, с которыми вы работаете, уже настолько большие, что вы часами ждёте их загрузки? Пора осваивать новый инструмент, который избавит вас от долгого ожидания...

Вступление Получение управляемых событиями уведомлений об изменениях (EDCN), когда данные изменяются непосредственно из БД, без необходимости опроса для получения обновлений — очень эффективная функциональность. Подобная доступна в...

Мы всегда начинаем с вопроса “почему”, прежде чем переходить к формулам. Если вы понимаете, почему что-то работает, вы с большей вероятностью будете применять это...

Разметка данных для машинного обучениянесет в себе ряд проблем и сложностей. Поэтому нам понадобится лучший подход, который ценит человеческий опыт и управляет расходами, а...

Инкрементный подход фокусируется на последовательном приращении функциональности продукта. При разработке проекта по инженерии данных такой подход гарантирует успех. Он повышает управляемость проектом, позволяет изучать различные концепции по мере продвижения и ускоряет выпуск более качественных продуктов.

Данных становится всё больше Некоторые массивы данных слишком велики, чтобы поместиться в основной памяти обычного компьютера, не говоря уже о ноутбуке. Тем не менее, все хотят...