Мы уже знаем, что для того, чтобы стать специалистом по данным, мы должны владеть несколькими инструментальными навыками, такими как Python, Pandas, Machine Learning и Tableau. Помимо этих инструментов, мы должны знать 3 основных навыка, чтобы стать хорошим специалистом по данным. Давайте погрузимся в известное об этих навыках ниже. 1. Понимание бизнеса Да, во время работы специалистом по обработке данных очень важно иметь конкретные бизнес-навыки, начиная с того, как бизнес..

Вы новичок в машинном обучении. Вы просмотрели пару курсов, но все еще не понимаете, как модели машинного обучения работают под капотом. Эта статья для вас! Начав с трех основных принципов, приведенных ниже, и применив их к любым моделям машинного обучения, таким как линейная регрессия, логистическая регрессия, машина опорных векторов, Xgboost и т. д., вы поймете их гораздо проще и систематичнее. Позвольте мне еще раз объяснить, что означает каждый столб. Алгоритм — это форма..

Специалистам по обработке данных НЕОБХОДИМО научиться упаковывать и развертывать свои собственные модели. Я здесь не привратник, я даю вам факты. Я беру интервью, нанимаю и возглавляю специалистов по данным, будь то специалисты по данным, аналитики данных, инженеры по машинному обучению или инженеры по данным. Модели упаковки и развертывания - это постоянный пробел для людей, не имеющих опыта разработки программного обеспечения. Вот почему в этой статье и видео я покажу вам..