1. Характеристики профессионального аналитика

    Каким должен быть хороший аналитик? Профессиональные аналитики обладают комплексом нужных качеств, которые мы сейчас вкратце рассмотрим. Заметки профессионального аналитика. Принимая на работу аналитиков, техническую подготовку и образование следует рассматривать в качестве отправной, а не конечной точки.   Очень важные и часто недооцененные характеристики профессионального аналитика — ответственность, творчество, деловая смекалка,...
  2. Подходы к работе с данными

    Заметки по подходам к анализу данных, их характеристикам, организации, интерпретации и значимости. Анализ подразумевает принятие всех возможных мер для того, чтобы найти решение бизнес-задачи, основанное на фактах. И отчёты и прогнозные модели играют свою существенную роль в аналитическом процессе.   Углубленная аналитика выходит за рамки простых вопросов о том, что...
  3. Критерии хорошего анализа

    Заметки по аналитике данных. Анализы бывают всякие – хорошие и плохие. Рассмотрим критерии хорошего анализа данных. Актуальность Хороший анализ руководствуется бизнес-потребностью. Он не производится только потому, что это интересно или весело. Релевантность Хороший анализ имеет отношение к бизнесу, т.е. бизнес-задача не должна быть произвольной, её решение должно быть важным для...
  4. Аналитические инструменты и методы анализа данных

    Заметки по аналитическим инструментам и методам анализа данных. Актуальное направление, которые не должно остаться без внимания. Объединение оценок, полученных при использовании нескольких подходов, может обеспечить лучший ответ, чем каждый отдельный подход сам по себе.   Экспресс-модели позволяют применить моделирование для решения задач, требующих создания очень большого количества моделей.Смысл использования экспресс-моделей...
  5. Технологии Big Data

    Заметки по основам технологий и средств обработки больших данных. Аналитическая среда соединяется со средой управления данными. Аналитика, встроенная в базу данных, заменяет большую часть традиционных способов аналитической обработки, используемых для обеспечения углубленной аналитики.   Массивно-параллельная обработка (MPP), облачные архитектуры и модель MapReduce — мощные инструменты, помогающие в работе с большими...
  6. Основы и заметки по Big Data

    Некоторые заметки по большим данным, их преимуществах и особенностях. Данные можно считать «большими» не только с точки зрения объёма, но и с точки зрения разнообразия, скорости передачи и сложности.   Мощь больших данных заключается не в том, что они «большие», или в том, что они «данные», а в их анализе...

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.