Сегодня я предлагаю поговорить о 5 вещах, которые каждый (хороший) аналитик делает в рамках любого своего проекта. ⬇️ 1. Определение задач Когда мы делаем аналитику для бизнеса, чаще всего перед нами стоят конкретные прикладные задачи: найти причину события, спрогнозировать поведение потребителей, предложить план действий компании. Например, нам нужно оценить успех последнего обновления мобильного приложения. Что вообще такое «успех»? В чем он измеряется? По каким показателям..

Машинное обучение — это компас, который ведет нас через бескрайние моря данных, проливает свет на идеи и формирует наше понимание мира. -Джон Маккарти Алгоритмы машинного обучения — это вычислительные модели, предназначенные для изучения закономерностей и создания прогнозов или решений без явного программирования. Эти алгоритмы используют математические и статистические методы для обработки огромных объемов данных и извлечения важных идей. По сути, они позволяют компьютерам..

Если ваша работа связана с машинным обучением или аналитикой, вы, вероятно, столкнетесь с серьезными проблемами с данными. Когда мы разговариваем с руководителями высшего звена, ответственными за соблюдение нормативных требований, специалистами по данным и даже с облачными архитекторами, наиболее часто возникают три основные темы, связанные с данными: Доступ к данным Подготовка данных Предвзятость данных. Кроме того, существует множество требований соответствия, которым они..

Вероятность — ключевое понятие в науке о данных. Это помогает нам понять и проанализировать неопределенность, которая является общей чертой многих реальных проблем. В этом блоге мы обсудим важность вероятности в науке о данных, ее приложения и то, как ее можно использовать для принятия решений на основе данных. Что такое вероятность? Вероятность – это мера вероятности того, что событие произойдет. Оно выражается числом от 0 до 1, где 0 означает, что событие невозможно, а 1 означает,..