1. Дата-учёный I и II типа

    Среди специалистов по анализу данных есть люди с разными квалификациями и багажом инструментов — одни ориентируются на статистику и связанные с ней средства обработки данных, другие делают упор на интерпретации результатов (после обработки), нахождении закономерностей и пользы для бизнеса (которое приводит к росту прибыли). Давайте посмотрим условное разделение дата-учёных (дата-специалистов,...
  2. Курсы и ресурсы по Big Data и Data Science

    Где учиться бигдате и науке о данных в целом? Оказывается, есть такие ресурсы — онлай и оффлайн, платные и бесплатные, книги и блоки. Смотрим. Источник: rusbase Вузы, бакалавриат Бакалавриат «Анализ данных» МФТИ и «Яндекса» Есть бюджетные места Обучение осуществляется на 3 и 4 курсах МФТИ. Поступить может студент Факультета инноваций...
  3. Профессия data scientist

    Не будем подробно останавливаться на том, почему профессия data scientist отмечается как одна из самых привлекательных и перспективных в мире. Достаточно упомянуть, что число вакансий в этом направлении растёт по экспоненте, а по расчётам McKinsey Global Institute к 2018 году в одной только Америке понадобится дополнительно 190 тысяч специалистов по...
  4. Эксперты по data science и big data

    Немного данных по data science экспертам из рейтинга. Уильям Чен (William Chen), который работает в Quora на должности аналитика делится опытом относительно своего инструментария. ОН говорит, что его команда использует Python и SQL. Многие другие пользуются еще и статистическим пакетом R, но в силу того, что основной...

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 © 2016-2021 Data Scientist. Все права защищены.