Вот несколько вещей, которые нужно усвоить, прежде чем изучать Машинное обучение и науку о данных: 1. Одной из важнейших предпосылок для Data Science является математика средней школы . Статистические методы и программирование основаны на идее матричных вычислений и производных. Понимание теории, лежащей в основе этих методов и программирования, имеет решающее значение для понимания теории, лежащей в основе статистических методов и программирования. В результате перед тем, как..

Введение Машинное обучение включает в себя множество вычислений и ресурсов, не говоря уже о сопутствующих ручных усилиях по анализу данных с использованием списка переменных. В этой ситуации полезны подходы к уменьшению размерности. Набор данных высокой размерности может быть преобразован в набор данных меньшей размерности с использованием подхода уменьшения размерности без ущерба для каких-либо критических характеристик исходных данных. Эти методы уменьшения размерности по существу..

Я нашел совершенно бесплатный курс премиум-класса с дорожной картой для науки о данных. Это путь к бесплатному самообучению в области Data Science!. Это путь для тех из вас, кто хочет бесплатно пройти учебную программу бакалавриата по науке о данных в свободное время на курсах лучших университетов мира. В этой учебной программе предпочтение отдается курсам в стиле MOOC (Massive Open Online Course). Этот курс размещен в репозитории Github . https://github.com/ossu/data-science/

Мы все знаем, что такое наука о данных, но как наука о данных может помочь вашему бизнесу расти? Первое, что вам следует знать, это то, что для вашего бизнеса Data Science имеет невероятные преимущества. Но все же вы должны понимать одну вещь: Data Science - это не просто способ найти проблемы. Он также предлагает решения проблемы. Если это произойдет, вы должны знать, что у вашей компании или вашего бизнеса есть много данных, о которых вы еще не знаете. Во-первых, вам нужно..