Разбираем инструменты аналитики и основы профессии
Узнайте об основных метриках качества для оценки алгоритмов машинного обучения, чтобы эффективно улучшать и оценивать свои модели!
Узнайте, как провести A/B тестирование в аналитике данных и определить наиболее эффективные изменения для продукта или маркетинга.
Откройте для себя, как использовать машинное обучение для прогнозирования, с основами, процессом и примером на практике!
Узнайте, что такое кросс-валидация, зачем она нужна и как она помогает в оценке качества моделей машинного обучения.
Освойте аналитику данных с этой статьей, которая показывает, как извлекать информацию из данных и применять методы анализа на практике.
Узнайте, что такое корреляция, как ее интерпретировать и почему она важна для анализа данных в нашей доступной статье.
Освойте 5 основных алгоритмов машинного обучения, используемых в аналитике данных, с реальными примерами!
Узнайте, как правильно разделить данные на обучающую и тестовую выборки для оценки производительности моделей аналитики данных.
Узнайте разницу между регрессией и классификацией – двумя основными задачами обучения с учителем в машинном обучении.
Освойте предобработку данных с этой статьей: от очистки данных до создания новых признаков для успешного анализа и машинного обучения.
Освойте основы кластеризации данных, изучите популярные алгоритмы и практический пример с визуализацией результатов.
Узнайте, как аналитика данных помогает бизнесу в разных отраслях: от розничной торговли до производства!
Узнайте о пропущенных данных и методах работы с ними, чтобы повысить точность анализа и качество результатов!
Узнайте о лучших курсах по аналитике данных и примерах практических задач для новичков, чтобы стать востребованным специалистом!
Узнайте, что такое Python и как использовать его в аналитике данных благодаря простоте, библиотекам и примерам кода!
Откройте для себя 8 лучших книг по аналитике данных, которые помогут новичкам стать профессионалами в области! 📚🚀
Откройте для себя мир SQL – мощный инструмент для работы с данными, включая аналитику, веб-приложения и генерацию отчетов!
«Как объединять данные из разных источников»: изучите основные методы, инструменты и примеры на Python для эффективного анализа данных!
Узнайте о 4 видах аналитики данных: описательной, диагностической, прогностической и прескриптивной, и как они помогают принимать решения.
Узнайте, как проводить временной анализ данных, используя статистический анализ, декомпозицию, прогнозирование и анализ зависимостей!
