От данных к инсайтам: использование машинного обучения для обнаружения гепатита С Начало захватывающего путешествия по созданию проекта с использованием реальных данных, переход от «Учебных лагерей» к набору данных из реального мира может быть довольно ошеломляющим. На каждом этапе вы можете ловить себя на мысли: «Это ново для меня». Я хочу заверить вас, что каждый проект, который я строю, сопровождается именно этим чувством. Как говорится, « Каждое облако имеет серебряную подкладку..

так сложно найти интуитивное понимание того, как работает ваш набор данных! Тем не менее, последовательная интерпретация того, как работает ваша система, имеет решающее значение для поиска способа моделирования или анализа любой функции. Продолжайте до конца, чтобы узнать, почему начальное понимание является ключом к хорошему анализу, что вам нужно сделать, чтобы сформулировать свое понимание, и, наконец, как легко избежать и преодолеть проблемы. Я работал над проектом по..

Я считаю, что лучший показатель качества работы в будущем - это качество предыдущей работы. Многие менеджеры по обработке и анализу данных также разделяют это мнение. Не все уже работали над наукой о данных, но КАЖДЫЙ может составить проекты по науке о данных, чтобы продемонстрировать качество своей работы. Если вы создадите отличные проекты и продемонстрируете их на своем github и в резюме, вы резко увеличите свои шансы на получение работы. Проекты хороши по нескольким причинам:..

Моя предыдущая публикация об идеях проектов, похоже, имела успех, поэтому я решил составить еще один список проектов, чтобы вдохновиться. Поскольку я немного помешан на производительности, мне нравится придумывать идеи для инструментов, которые могут помочь повысить мою производительность или просто позволить мне отслеживать привычки и вехи, поэтому этот список отражает это. 1. Расширение для Chrome Расширения Chrome — это весело и супермощно. Если вы обнаружите, что навязчиво..