1. Большие данные в телекоме

    Телеком обладает всеми возможностями для эффективного использования методов обработки и анализа больших данных — от терабайтов разнообразной информации о клиентах до инфраструктуры и квалифицированных кадров. Как эти возможности реализованы сегодня? В области работы с клиентами… 1. Они анализируют наше недовольство Прогнозирование оттока абонентов является классической задачей для телекома, так как...
  2. 5 правил обработки UX-данных

    Что такое дизайн-мышление? Как применять его принципы? В чем его новизна? О нем чаще всего говорят в научных проектах, а в создании продуктов может пригодиться научный подход. Научные принципы делают процесс принятия решений в дизайне более эффективным. Пользовательский опыт улучшается не благодаря интуиции или должности исполнителя, а благодаря собранным данным. Не нужно быть ученым,...
  3. BigData взгляд для CEO

    Big data allows marketing and production strategists to see where their efforts are succeeding and where they need some work. With big data analytics, every move you make for your company can be backed by data and analytics. While every business venture involves some level of risk, with big data, that...
  4. Как Facebook собирает и использует данные

    План статьи такой: предисловие на русском, потом описание на английском. Лонгрид. Не секрет, что фейсбук собирает огромное количество данных о своих пользователях, включая удаленные и недописанные посты, а также информацию об интернет-активности людей вне соцсети. Зачем? В первую очередь, для создания эффективной рекламы, которая будет показана только тем пользователям, чьи...
  5. Глубинное обучение в бизнесе

    We are witnessing a historic moment for technology advancement. Today we can pull together the best hardware, affordable infrastructure and vast amounts of data to fundamentally transform the way we conduct business. The promise of artificial intelligence is ubiquitous and often portrayed in Hollywood as a calculating robo-nemesis, disguised as...
  6. Как оценивать модели?

    In today’s Digital age,  insights received from data science are extremely important to deliver the best customer experience. Data Scientists use various techniques such as Regression, SVM, Neural network, Nearest neighbor, Naive Bayes, Decision Tree and Ensemble models. These algorithms help to identify previously unrecognized patterns and trends hidden within...
  7. Применение статистического моделирования: 24 метода

    1. Spatial Models Spatial dependency is the co-variation of properties within geographic space: characteristics at proximal locations appear to be correlated, either positively or negatively. Spatial dependency leads to the spatial auto-correlation problem in statistics since, like temporal auto-correlation, this violates standard statistical techniques that assume independence among observations 2....
  8. 18 методов анализа данных для бизнес-менеджера

    Топ-18 методов анализа данных, которые должен знать и понимать каждый бизнес-менеджер. 1. Business experiments: Business experiments, experimental design and AB testing are all techniques for testing the validity of something – be that a strategic hypothesis, new product packaging or a marketing approach. It is basically about trying something in...
  9. Обзор книги Data Science for Business

    Data science (наука о данных) имеет привлекательное и эффективное приложение в бизнесе. Данных с каждым годом генерируется всё больше и больше, их нужно анализировать, чтобы получить новые инсайты, используя их для повышения эффективности бизнеса. Хорошим примером базового использования data science в бизнесе является книга Data Science for Business авторов Foster...
  10. Стратегия работы с данными: 7 советов

    Нужна ли стратегия работы с данными в компании? Безусловно. Кто это будет делать? Директор по аналитике (Chief Analytics Officer) или директор по данным (Chief Data Officer)? Зависит от структуры компании и её общей стратегии. А вот несколько советов о построении стратегии работы с данными. So there’s a lot of data...

Data Scientist # 1

Машинное обучение, большие данные, наука о данных, анализ данных, цифровой маркетинг, искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение, data science, data scientist, machine learning, artificial intelligence, big data, deep learning

Данные — новый актив!

Эффективно управлять можно только тем, что можно измерить.
Copyright © 2020 Data Scientist. Все права защищены.