Что читать аналитику данных: 7 современных книг для начинающих специалистов
https://practicum.yandex.ru/blog/top-knig-po-analitike/
https://practicum.yandex.ru/blog/top-knig-po-analitike/
Книги по аналитике: топ книг для начинающих специалистов по аналитике данных
Подборка современных книг по аналитике для начинающих специалистов. Книги, которые будут интересны для обучения аналитиков данных, системных аналитиков
👍7
Практическое руководство по статистическим тестам
https://vkteam.medium.com/practitioners-guide-to-statistical-tests-ed2d580ef04f
https://vkteam.medium.com/practitioners-guide-to-statistical-tests-ed2d580ef04f
Medium
Practitioner’s Guide to Statistical Tests
Hi, we are Nikita and Daniel from the CoreML team at VK. It’s our job to design and improve recommender systems for friends, music, videos…
👍4
Все о профессии дата-сайентиста: от ключевых навыков до тонкостей трудоустройства
🖇 https://rb.ru/opinion/datasaentist/
🖇 https://rb.ru/opinion/datasaentist/
rb.ru
Все о профессии дата-сайентиста: от ключевых навыков до тонкостей трудоустройства | RB.RU
Кто он, сколько зарабатывает и как обучиться
👍4
Forwarded from Школа проектного специалиста (Юлий Минькин)
https://dzen.ru/a/ZCRto-WQ9SyHZiL6?share_to=telegram
Искусственный интеллект (ChatGPT) на службе аналитика
Искусственный интеллект (ChatGPT) на службе аналитика
Дзен | Статьи
Искусственный интеллект (ChatGPT) на службе аналитика
Статья автора «Школа проектного специалиста» в Дзене ✍: Юлий Минькин, руководитель проектного офиса В этой статье речь пойдет об опыте применения ИИ с целью облегчения работы аналитика в проектной...
👍4
В чем разница между наукой о данных, анализом данных, большими данными, аналитикой, дата майнингом и машинным обучением
https://habr.com/ru/companies/io/articles/264125/
https://habr.com/ru/companies/io/articles/264125/
Хабр
В чем разница между наукой о данных, анализом данных, большими данными, аналитикой, дата майнингом и машинным обучением
В последнее время слово big data звучит отовсюду и в некотором роде это понятие стало мейнстримом. С большими данными тесно связаны такие термины как наука о данных (data science), анализ данных (data...
👍4
Почему ваш анализ данных может быть обречен с самого начала
https://www.techrepublic.com/article/why-your-data-analysis-may-be-doomed-from-the-start/
https://www.techrepublic.com/article/why-your-data-analysis-may-be-doomed-from-the-start/
TechRepublic
Why your data analysis may be doomed from the start | TechRepublic
A measurement error will undermine the good efforts of your data science team and exacerbate quality problems. Learn how to eliminate or reduce these errors.
👍5
8 самых популярных языков программирования для работы с Big Data
https://practicum.yandex.ru/blog/yazyki-programmirovaniya-dlya-big-data/
В
https://practicum.yandex.ru/blog/yazyki-programmirovaniya-dlya-big-data/
В
Языки программирования для анализа данных: какие языки применяются для Big Data и машинного обучения
Рассказываем, какой язык программирования выбрать для обработки и анализа данных. Подробно описываем плюсы и минусы языков для работы с Big Data и машинного обучения.
👍4
Data Mesh: что это такое и для чего он нужен инженерам
https://habr.com/ru/companies/vk/articles/720652/
https://habr.com/ru/companies/vk/articles/720652/
Хабр
Data Mesh: что это такое и для чего он нужен инженерам
Команда VK Cloud перевела статью о новом подходе к построению архитектуры данных Data Mesh с помощью lakeFS — системы управления версиями данных с открытым исходным кодом, которая преобразует...
👍3👌1
Data Mesh: руководство по созданию сети (учимся создавать Data Mesh)
https://habr.com/ru/companies/first/articles/674862/
https://habr.com/ru/companies/first/articles/674862/
Хабр
Data Mesh: руководство по созданию сети (учимся создавать Data Mesh)
Концепция data mesh, как распределенной архитектуры для управления данными уже достаточно подробно представлена в нашем интернете. Еще лучше разобраться в этой теме нам поможет создание прототипа...
👌4
Основные инструменты для работы с данными: от сбора до анализа
https://tproger.ru/articles/osnovnye-instrumenty-dlya-raboty-s-dannymi-ot-sbora-do-analiza-erid-ljn8ktdcg/
https://tproger.ru/articles/osnovnye-instrumenty-dlya-raboty-s-dannymi-ot-sbora-do-analiza-erid-ljn8ktdcg/
Tproger
Основные инструменты анализа данных: от Excel до R
Работа с данными помогает бизнесу принимать верные решения. Собрали главные инструменты для анализа данных, которые используют специалисты.
👍4
Факторный анализ для интерпретации исследования клиентского опыта
https://habr.com/ru/articles/687338/
https://habr.com/ru/articles/687338/
Хабр
Факторный анализ для интерпретации исследования клиентского опыта
Что исследуем Вы провели опрос клиентского опыта в вашей компании. В данном случае на каждый вопрос клиенты отвечали по 10 бальной шкале, где 1 - совсем неудовлетворен, а 10 - полностью удовлетворен....
👍6
Факторный анализ методы и примеры
https://2ann-ru.turbopages.org/2ann.ru/s/faktornyj-analiz-metody-i-primery/
https://2ann-ru.turbopages.org/2ann.ru/s/faktornyj-analiz-metody-i-primery/
2ann.ru - юр. помощь
Факторный анализ методы и примеры
Многие показатели работы компании являются многофакторными, поскольку зависят сразу от нескольких параметров, связь между которыми не всегда очевидна. В таких случаях применяют факторный анализ. Это статистический метод анализа параметра на основе обнаружения…
👍5
Анализ данных в Linux.
Глава из книги <Bash и кибербезопасность>.
Как работать с большими объемами данных, не имея под рукой ничего, кроме командной строки? Проанализировать большие объемы данных часто помогает поиск, который по мере поступления новых данных следует постоянно уточнять и ограничивать. В этой главе в качестве входных данных для наших сценариев мы возьмем информацию из журналов веб‑сервера. Однако сценарии и методы можно легко изменить для работы с данными практически любого типа.
https://xakep.ru/2020/12/02/bash-and-cybersecurity-chapter7/
Глава из книги <Bash и кибербезопасность>.
Как работать с большими объемами данных, не имея под рукой ничего, кроме командной строки? Проанализировать большие объемы данных часто помогает поиск, который по мере поступления новых данных следует постоянно уточнять и ограничивать. В этой главе в качестве входных данных для наших сценариев мы возьмем информацию из журналов веб‑сервера. Однако сценарии и методы можно легко изменить для работы с данными практически любого типа.
https://xakep.ru/2020/12/02/bash-and-cybersecurity-chapter7/
XAKEP
Анализ данных в Linux. Глава из книги «Bash и кибербезопасность»
Как работать с большими объемами данных, не имея под рукой ничего, кроме командной строки? Проанализировать большие объемы данных часто помогает поиск, который по мере поступления новых данных следует постоянно уточнять и ограничивать.…
👍4
Тест Шапиро-Уилка является тестом на нормальность. Он используется для определения того, соответствует ли выборка нормальному распределению .
Этот тип теста полезен для определения того, исходит ли данный набор данных из нормального распределения, что является распространенным предположением, используемым во многих статистических тестах, включая регрессию , дисперсионный анализ , t-тесты и многие другие.
https://www.codecamp.ru/blog/shapiro-wilk-test-r/
Этот тип теста полезен для определения того, исходит ли данный набор данных из нормального распределения, что является распространенным предположением, используемым во многих статистических тестах, включая регрессию , дисперсионный анализ , t-тесты и многие другие.
https://www.codecamp.ru/blog/shapiro-wilk-test-r/
кодкамп
Нормальное распределение
Простое объяснение нормального распределения вместе с несколькими примерами.
🔥5👍3
Что такое MLOps? Операции машинного обучения на пальцах
В этой статье я расскажу вам об операциях машинного обучения (MLOps) — области, которую можно охарактеризовать как DevOps для машинного обучения.
До недавнего времени неотъемлемой частью нашего обучения было знакомство со стандартным жизненным циклом разработки программного обеспечения (SDLC). Он начинается с анализа требований, затем следует планирование, проектирование и дизайн, разработка, тестирование, развертывания и, наконец, техническое обслуживание.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/660313/
В этой статье я расскажу вам об операциях машинного обучения (MLOps) — области, которую можно охарактеризовать как DevOps для машинного обучения.
До недавнего времени неотъемлемой частью нашего обучения было знакомство со стандартным жизненным циклом разработки программного обеспечения (SDLC). Он начинается с анализа требований, затем следует планирование, проектирование и дизайн, разработка, тестирование, развертывания и, наконец, техническое обслуживание.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/660313/
Хабр
Что такое MLOps? Операции машинного обучения на пальцах
В этой статье я расскажу вам об операциях машинного обучения (MLOps) — области, которую можно охарактеризовать как DevOps для машинного обучения. До недавнего времени неотъемлемой частью нашего...
👍4