1. Глубокое обучение на Python: краткое содержание и выводы

    Примечание-спойлер: обязательно приобретите себе экземпляр этой книги, если вовлечены в сферу data science, ML, DL. Хотел разбить на несколько частей, но лучше оставить один лонгрид. Книга Франсуа Шолле «Глубокое обучение на Python» написана для людей с опытом программирования на Питоне, желающих начать знакомство с технологиями глубокого обучения. Будет интересна и...
  2. Математическое мышление для data scientist

    Математика очень важна для data scientist’a и не имеет значения, занимаешься ты управлением data science проектов или являешься непосредственно аналитиком. И здесь важны не только сами знания, но и сформировавшееся мышление. Есть такая книга Барбары Оакли «Думай как математик. Как решать любые задачи быстрее и эффективнее». И есть на неё...
  3. 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...
  4. Обзор книги «Doing Data Science»

    По мнению некоторых экспертов, книга Doing Data Science (авторы: Rachel Schutt and Cathy O’Neil) является одной из базовых по data science, поэтому мы решили рассмотреть её структуру и содержание, понять о чём она и стоит ли её читать. С самого начала авторы делятся своим опытом преподавания data science в Колумбийском...

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.