TGViewer
Channel Public Channel
Data Analysis

Data Analysis

@data_analytics_it

Канал для тех, кто занимается сбором и анализом больших данных, обрабатывает их, изучает и делает выводы.

Вопросы/предложения/реклама
@Gromyko_darya
@Mitya770
Open in Telegram
Subscribers
499
Photos
17
Videos
0
Links
195

Showing posts older than #51 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #50 1.06K
Искусственный интеллект (AI) против машинного обучения (ML)

https://vc.ru/u/1252669-oracle-labs/480855-iskusstvennyy-intellekt-ai-protiv-mashinnogo-obucheniya-ml
vc.ru Искусственный интеллект (AI) против машинного обучения (ML) — Oracle Labs на vc.ru Когда речь заходит о мире технологий, можно услышать множество "модных" слов. Два из этих слов - ИИ и машинное обучение. Уже 77% устройств, которыми мы пользуемся, оснащены той или иной формой ИИ, поэтому если у вас еще нет инструментов, работающих на основе…
  • 👍 3
Post #48 383
30 лучших инструментов больших данных для анализа данных

https://vc.ru/u/549605-octoparse/140301-30-luchshih-instrumentov-bolshih-dannyh-dlya-analiza-dannyh
vc.ru 30 лучших инструментов больших данных для анализа данных Возможность поиска и очистки больших данных имеет важное значение в 21 веке. Правильные инструменты являются обязательным условием для конкуренции с конкурентами и добавления преимуществ для вашего бизнеса. Я делаю список из 30 лучших инструментов для больших…
  • 👍 3
Post #47 374
ETL и коннекторы к источникам данных: российские реалии

https://habr.com/ru/post/709996/
Хабр ETL и коннекторы к источникам данных: российские реалии За время работы над аналитическими отчетами по рынку отечественных BI-систем, о которых я уже рассказывал, мы поняли, что есть потребность в обзоре еще одного компонента – а вернее, даже двух...
  • 👍 4
Post #46 346
Анализ больших данных: что это, в чем суть и цели - методы и технологии анализа big data? инструменты обработки данных

https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-analiz-bolshih-dannyh/
Анализ больших данных: что это, суть и цели - методы и технологии сбора и анализа big data, инструменты обработки данных Подробно об анализе больших данных, его сути и основных целях аналитики. Что такое анализ данных, методы сбора и хранения данных, а также технологии обработки и аналитики big data. Какие профессии востребованы в области анализа данных и какими инструментами…
  • 👍 3
Post #45 318
📊 Путеводитель по Big Data для начинающих: методы и техники анализа больших данных

https://proglib-io.turbopages.org/proglib.io/s/p/big-data-metody-i-tehniki-analiza-bolshih-dannyh-2021-08-31
proglib.io 📊 Путеводитель по Big Data для начинающих: методы и техники анализа больших данных Machine Learning. Инструмент для извлечения нужной информации из потока данных или машинное обучение представляет собой модели, которые обучаются поэтапно или самостоятельно по настроенным алгоритмам. Как методы машинного обучения применяют при анализе больших…
  • 👍 2
Post #43 279
Эволюция PVS-Studio: анализ потока данных для связанных переменных

https://habr.com/ru/company/pvs-studio/blog/663410/
Хабр Эволюция PVS-Studio: анализ потока данных для связанных переменных Связанные переменные – одна из главных проблем статического анализа. Данная статья посвящена разбору этой темы и рассказу о том, как разработчики PVS-Studio сражаются с ложными срабатываниями,...
  • 👍 3
Post #42 266
Технологии big data: как анализируют большие данные, чтобы получить максимум прибыли

https://mcs-mail-ru.turbopages.org/mcs.mail.ru/s/blog/tekhnologii-big-data-kak-analiziruyut-bolshie-dannye
mcs.mail.ru Технологии big data: как анализируют большие данные, чтобы получить максимум прибыли Большие данные мало просто собрать — их нужно как-то использовать, например, чтобы строить прогнозы развития бизнеса или проверять маркетинговые гипотезы. А для использования данные требуется структурировать и анализировать. Расскажем, какие существуют методы…
  • 👍 4
Post #41 246
Введение в развёртывание ML: Flask, Docker и Locust

https://vc.ru/u/1389654-machine-learning/622527-vvedenie-v-razvertyvanie-ml-flask-docker-i-locust
vc.ru Введение в развёртывание ML: Flask, Docker и Locust — Machine learning на vc.ru Вы потратили много времени на EDA, тщательно проработали все функции, несколько дней настраивали модель и, наконец, получили то, что хорошо работает в тестовом варианте. Теперь, мой друг, вам нужно развернуть вашу модель. В конце концов, любая модель, которая…
  • 👍 3
Post #40 229
Какой Machine Learning в вашем production: 5 популярных паттернов на любой вкус и 2 основные стратегии внедрения

https://bigdataschool-ru.turbopages.org/bigdataschool.ru/s/blog/mlops-deployment-patterns-and-strategies.html
www.bigdataschool.ru Какой Machine Learning в вашем production: 5 популярных паттернов на любой вкус и 2 основные стратегии внедрения Завершая цикл статей про MLOps, сегодня мы расскажем про 5 шаблонов практического внедрения моделей Machine Learning в промышленную эксплуатацию (production). Читайте далее, что такое Model-as-Service, чем это отличается от гибридного обслуживания и еще 3…
  • 👍 3
Post #39 226
Агрегирование наблюдений при работе с временными рядами

https://r-analytics.blogspot.com/2021/10/time-series-aggregation.html?m=1
R: Анализ и визуализация данных Агрегирование наблюдений при работе с временными рядами Описаны различные способы расчета сводных показателей при анализе временных рядов с помощью R.
  • 👍 4
Post #37 223
Три инструмента для быстрого профилирования данных:

https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/700082/
Хабр Три инструмента для быстрого профилирования данных Анализируйте и сводите данные быстрее с помощью этих инструментов Python Автор материала кратко, наглядно и с примерами кода представлет три пакета Python, заметно упрощающих и ускоряющих...
  • 👍 4
Post #36 220
Выбросьте блокноты, или почему заниматься Data Science нужно так, будто вы разработчик

https://habr.com/ru/company/vk/blog/702798/
Хабр Выбросьте блокноты, или почему заниматься Data Science нужно так, будто вы разработчик Большинство дата-сайентистов использовали или до сих пор используют notebooks. В чем-то это здорово, но кажется, что дата-сайентисты должны действовать как разработчики. И поэтому с notebooks надо...
  • 👍 3
Post #34 236
Data Mining – интеллектуальный анализ данных

https://www.google.com/amp/s/blog.iteam.ru/data-mining-intellektualnyj-analiz-dannyh/amp/
Статьи iTeam Data Mining - интеллектуальный анализ данных | iteam Деятельность любого предприятия теперь сопровождается регистрацией и записью всех подробностей его деятельности. Что делать с этой информацией?
  • 👍 4
Post #33 240
Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных

https://tproger.ru/translations/the-best-datasets-for-machine-learning-and-data-science/
Tproger Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных | Tproger Для машинного обучения (и не только) требуется много хороших данных. Вместо того чтобы собирать их самому, можно воспользоваться готовыми датасетами.
  • 👍 3
Post #31 189
Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 5. Информационная энтропия

https://habr.com/ru/post/526460/
Хабр Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 5. Информационная энтропия Данная статья — пятая в серии. Ссылки на предыдущие статьи: первая, вторая, третья, четвертая 5.1 Информационная энтропия (Средний объем информации) При создани...
  • 👍 4
Post #29 163
Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 4. Структуры данных

https://habr.com/ru/post/526316/
Хабр Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 4. Структуры данных Данная статья — четвертая в серии. Ссылки на предыдущие статьи: первая, вторая, третья 4.1 Структуры данных Структура данных — это представление того, как орган...
  • 👍 4
Post #28 148
Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 3. Библиотека для анализа данных Pandas

https://habr.com/ru/post/520204/
Хабр Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 3. Библиотека для анализа данных Pandas Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Pythonで0からディシジョンツリーを作って理解する　（3. データ分析ライブラリPandas編）". Это третья статья из серии. Ссылки на предыдущие статьи: первая, вторая В...
  • 👍 4
Post #27 137
Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 2. Основы Python, необходимые для генерации Decision Tree

https://habr.com/ru/post/518768/
Хабр Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 2. Основы Python, необходимые для генерации Decision Tree Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Pythonで0からディシジョンツリーを作って理解する　（2. Pythonプログラム基礎編）". Данная статья — вторая в серии. Первую вы можете най...
  • 👍 4
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →