Всё и обо всём
Что нужно знать Data ScientistЗнать математику и статистику.Писать код, обычно на языках R и Python.Работать с базами данных и знать язык SQL.Владеть инструментами для работы с большими данными: Hadoop, Spark, Hive, Kafka.Отлаживать код и готовить к выкатке в продакшен.•21 сент. 2020 г.
Среди основных областей применения нейронных сетей — прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных.
Зачем нужны скрытые слои? Каждому из нейронов во входном слое соответствует определенный пиксель на картинке, в то время как выходные нейроны выдают результат распознавания всего изображения (например, если срабатывает нейрон 7, то на картинке скорее всего семерка). Скрытые слои соответствуют компонентам изображения.
В работе аналитика данных нужно уметь читать документацию, быстро разбираться и использовать инструменты работы с данными, а также автоматизировать свою рутину. Это SQL разных реализаций, python, библиотеки pandas, библиотеки визуализации, умение использовать API.
В работе аналитика данных нужно уметь читать документацию, быстро разбираться и использовать инструменты работы с данными, а также автоматизировать свою рутину. Это SQL разных реализаций, python, библиотеки pandas, библиотеки визуализации, умение использовать API.
Бизнес-аналитик — это специалист, который исследует проблему заказчика, ищет решение и оформляет его концепцию в форме требований, на которые в дальнейшем будут ориентироваться разработчики при создании продукта.
Основное различие между глубоким обучением и машинным обучением обусловлено тем, как данные представляются в систему. Алгоритмы машинного обучения почти всегда требуют структурированных данных, в то время как сети глубокого обучения полагаются на слои ANN (искусственные нейронные сети).
Аналитик данных – человек, который из данных получает практическую пользу. Data scientist – это человек, который умеет применять сложные методы обработки данных и понимает, как они устроены.
К категории Большие данные (Big Data) относится информация, которую уже невозможно обрабатывать традиционными способами, в том числе структурированные данные, медиа и случайные объекты.
Чем опасен низкий эмоциональный коэффициент в профессии И это вместо того, чтобы делиться знаниями и навыками с другими сотрудниками. Низкий EQ приводит к неуверенности в себе и чрезмерной самокритике. Как следствие — безынициативность и нежелание браться за новые дела.
Искусственный интеллект — название всей области, как биология или химия. Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта. … Нейросети — один из видов машинного обучения.
Что мы узнали: Основное различие между глубоким обучением и машинным обучением обусловлено тем, как данные представляются в систему. Алгоритмы машинного обучения почти всегда требуют структурированных данных, в то время как сети глубокого обучения полагаются на слои ANN (искусственные нейронные сети).
Data Science — это общее наименование дисциплин по изучению данных, а Machine Learning — это подразделение Data Science, которое занимается построением умных моделей.
Data Science – это наука о данных, объединяющая разные области знаний: информатику, математику и системный анализ. Сюда входят методы обработки больших данных (Big Data), интеллектуального анализа данных (Data Mining), статистические методы, методы искусственного интеллекта, в т. ч машинное обучение (Machine Learning).