1. Questions & Answers for Data Science

    Here you can find some questions and answers related to Data Science mentioned here. We divided them into 3 parts as follows: Machine Learning & Mathematics Statistics Process & Miscellaneous List of questions you can find here.
  2. Four Types of Data Scientists

    The information here comes from the O’Reilly paper “Analyzing the Analyzers” by Harris, Murphy, and Vaisman, 2013. There are 40 pages of good analysis here so this will be only the highest level summary. In short, they conclude there are four types of Data Scientists differentiated not so much by...
  3. What exactly is data science?

    There is a lot of talk about the power of data science and how organisations today needs data scientists to extract insight from data to meet customer needs and achieve significant competitive advantage. But, many are left wondering what exactly data science is, what the components of it are and...
  4. Жизненный цикл проекта

    Жизненный цикл проекта (Project Life Cycle) — последовательность фаз проекта, задаваемая исходя из потребностей управления проектом. В рамках методологии Института управления проектами (Project Management Institute) жизненный цикл проекта имеет 5 фаз: Инициализация (Initialization); Планирование (Planning); Выполнение (Executing); Контроль и мониторинг (Controlling and Monitoring); Завершение (Closing). Моделирование жизненного цикла проекта по принципу...
  5. 84 вопроса специалисту по данным

    Адаптировано по мотивам этого поста. 1. С каким самым большим массивом данных Вы работали, как обрабатывали эти данные и какие результаты получили? 2. Расскажите о двух своих успешных проектах из области аналитики или IT. Как Вы оценивали его успешность? 3. Что такое: лифт, KPI, надёжность, подгонка модели, планирование эксперимента, правило...
  6. 50 вопросов для проверки знаний по data science

    Мы здесь науку о данных будем указывать как «data science». Предлагаем рассмотреть 3 части вопросов, которые помогут проверить знания специалиста по данным (дата-учёного, data scientist). Источник. Часть I 1. Что такое жизненный цикл проекта в области data science? 2. Как вы оцениваете продуктивность (по сравнению с исходным) результатов нового или...
  7. Data Science MBA

    Иногда возникает потребность узнать больше про возможности инструментов машинного обучения и анализа больших данных, про решение конкретных бизнес-задач, про необходимые данные и экспертизу, про все, что Вам необходимо знать, чтобы успешно применять аналитику и данные в Вашем бизнесе в роли менеджера, заказчика или владельца бизнеса. На помощь приходя курсы MBA...
  8. Курс по изучению машинного обучения и анализа данных

    Если вы вдруг решили самостоятельно начать изучать теорию (и практику) анализа данных, то в качестве ориентира можно взять существующие учебные программы курсов, предлагаемых по этой тематике. Данный план взят у курса от Билайна. Кстати, список курсов, блогов и пр. мы упоминали вот здесь: Курсы и ресурсы по Big Data и...
  9. Технологии обработки больших данных

    Big data (большие данные) — огромные объемы неоднородной и быстро поступающей цифровой информации, которые невозможно обработать традиционными инструментами. В русскоязычной среде под большими данными подразумевают также технологии их обработки. В мировой практике большими данными называют только объект анализа. Термин big data родился в 2008 году. Редактор журнала Nature Клиффорд Линч...

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.