229 историй об аналитике данных, которые стоит узнать
8 января 2024 г.Давайте узнаем о Аналитике данных из этих 229 бесплатных историй. Они упорядочены по времени чтения, созданного на HackerNoon. Посетите /Learn Repo, чтобы найти самые читаемые истории о любой технологии.
Независимо от проекта, анализ данных обязателен.
1. Spotify Audio поддерживает временные ряды в аддитивном анализаторе Spotify
Есть много статей по анализу данных Spotify, а также многих приложений. Некоторые из них представляют собой однократный анализ музыкальной библиотеки человека, а некоторые представляют собой приложения для определенной цели. Это приложение отличается тем, что оно не делает ничего. Он предназначен для роста и предоставления места для дополнительного анализа. В этой статье рассказывается о том, как создавался временной ряд аудиофункций.
2. Озера данных: новая модель хранения данных
Озера данных быстро заменяют старые варианты хранения, такие как озера данных и хранилища. Прочтите об истории и преимуществах озер данных.
3. Как дроны меняют аналитику больших данных
Мир преображается прямо на наших глазах. Мы уже давно слышали о дронах, особенно о том, что такие крупные компании, как Amazon, используют их для более эффективной доставки посылок, что является основной тенденцией в современной электронной коммерции. Вместо местного курьера дрон может доставить посылку прямо к вашему порогу. Однако истинная сила дронов выходит далеко за рамки этого. Они предоставляют предприятиям данные, которые иначе сложно собрать. Помимо аэрофотосъемки и видеосъемки, дроны могут собирать информацию обо всем: от здоровья сельскохозяйственных культур до утечек тепла в зданиях.
4. Используйте повышающую выборку и веса для решения проблемы дисбаланса данных
Работали ли вы над проблемой классификации машинного обучения в реальном мире? Если да, то у вас, вероятно, есть некоторый опыт решения проблемы дисбаланса данных. Данные о дисбалансе означают, что классы, которые мы хотим предсказать, непропорциональны. Классы, составляющие большую часть данных, называются классами большинства. Те, которые составляют меньшую часть, представляют собой классы меньшинств. Например, мы хотим использовать модели машинного обучения для выявления мошенничества с кредитными картами, а мошеннические действия происходят примерно в 0,1% из миллионов транзакций. Большинство регулярных транзакций не позволят алгоритму машинного обучения выявить закономерности мошеннических действий.
5. Продвижение суверенитета данных коренных народов с помощью блокчейна в Канаде
Как можно поддержать суверенитет коренных народов с помощью современных технологий?
6. Как создать продукт, управляемый данными, с помощью метабазы
Метабаза — это инструмент бизнес-аналитики, который позволяет вам получать доступ к вашим данным только для чтения.
7. Мои любимые бесплатные курсы Excel для программистов, аналитиков данных и ИТ-специалистов
Если вы хотите изучить Microsoft Excel, инструмент повышения производительности для ИТ-специалистов, и ищете бесплатные онлайн-курсы, то вы попали по адресу.
8. Amazon уступает долю рынка в нескольких сегментах конкурентам [игра с числами]
Вы, наверное, читали о том, как Amazon положил конец платным приобретениям. Мы уже подробно освещали эту тему в течение последних нескольких недель, и все же то, что мы недавно обнаружили, проливает некоторый свет на масштабы этого шага.
9. Почему Python лидирует в области анализа данных
10. Более 40 лучших вопросов на собеседовании по продуктам в области обработки данных
Найдите более 40 лучших вопросов на собеседовании по продукту, которые вам нужно подготовить к следующему собеседованию по науке о данных.
11. 5 предстоящих онлайн-конференций по машинному обучению в 2020 году
Конференции по машинному обучению всегда играли важную роль в мире науки о данных. Это место, где можно анонсировать новые исследования, обсудить текущие проблемы и пообщаться с сообществом. Они также помогают продвигать новые области исследований и разработок посредством сессий вопросов и ответов, семинаров и учебных пособий.
12. Аналитика данных – это путешествие
На дворе 2020 год, и анализ данных привлек к себе столько внимания даже за пределами технологического сообщества. «Данные — золото», — говорят они, — никто не хочет оставаться в стороне. Однако выбор правильной стратегии не является ни простым, ни статичным процессом.
13. Эволюция парадигмы производства данных в ИИ
Долгосрочный успех продукта на основе искусственного интеллекта зависит от наличия инфраструктуры для масштабируемой, гибкой и экономичной маркировки данных для его обучения.
14. Устранение различий между аналитиками бизнес-аналитики, аналитиками данных и специалистами по данным 🚀
Было время, когда аналитик данных в команде был человеком, который продвигал цифровизацию в авантюрном поиске данных... а затем инженеры взяли верх.
15. 4 способа, с помощью которых города используют данные для обеспечения общественной безопасности
Города уже много лет используют данные для обеспечения общественной безопасности. Какие новые технологии появляются в сфере общественной безопасности и как они влияют на вас?
16. Как использовать Redis HyperLogLog
Как использовать структуру данных Redis HyperLogLog для хранения миллионов уникальных элементов.
17. Нейронная пространственно-временная обработка сигналов машинного обучения с помощью PyTorch Geometric Temporal
PyTorch Geometric Temporal — это библиотека глубокого обучения для нейронной обработки пространственно-временных сигналов.
18. Команда аналитиков Qnum о том, как превратить подработку в полноценный бизнес
Команда Qnum Analytics, инструмента, использующего искусственный интеллект, который помогает компаниям устранять утечки в инвентарных корзинах, делится историей своего происхождения и тем, что делает их команду особенной.
19. Новое представление о том, как должны выглядеть инструменты визуального преобразования данных
Данные — это не код. Профессиональная аналитика — это не кодирование PythonSQL. Мы ценим свое время, и время нужно ценить. Специалисты по обработке данных заслуживают самых лучших инструментов.
20. Почему представители профессий добавляют аналитику в свои навыки
Существует множество различных форм анализа данных, и они имеют разные применения в бизнесе.
21. «Рутина письма должна быть гибкой и адаптируемой»: познакомьтесь с писателем Алексом Живовым, генеральным директором Hopeful Inc.
Познакомьтесь с Алексом Живовым, генеральным директором Hopeful Inc и человеком многих интересов. Рассказываем подробнее о том, как бывший журналист подходит к новому писательскому распорядку.
22. Эффективное использование анализа данных в маркетинге
Как заставить ваши данные работать эффективнее в маркетинге
23. 5 репозиториев DBT, которые нужно добавить на GitHub
5 самых популярных репозиториев dbt, которые вам стоит разместить на Github в 2022 году – это мои!
24 . Основная сеть KYVE запускается в День числа Пи, открывая двери для действительно надежных данных в Web3
KYVE, децентрализованное озеро данных, официально запущена основная сеть, открывающая двери для действительно надежных данных в web3.
25. Вы отравляете свои данные? Почему вам следует знать об отравлении данных
Поскольку машинное обучение приобретает все большую популярность, эти атаки могут стать более распространенными. Ниже мы рассмотрим подробнее проблему отравления данных и то, что компании могут сделать, чтобы его предотвратить.
26. Как вы стали специалистом по данным?
У каждого специалиста по данным есть уникальная история того, как он пришел в область науки о данных. Вот история моего карьерного пути.
27. Поведенческая аналитика: основа таргетированного маркетинга и прогнозной аналитики
Узнайте, как извлечь выгоду из своих бизнес-стандартов и повысить коэффициент конверсии примерно на 85 %, анализируя поведение клиентов на основе собранных вами данных.
28. Создайте поисковую систему и другие идеи для стартапов с помощью Data-Ferret
Data-ferret – это небольшая, но мощная библиотека, позволяющая с легкостью сканировать или преобразовывать глубоко вложенные и сложные объектноподобные данные.
29. Следуйте этим советам и овладейте навыками LookML
Советы, которые помогут разработчикам BI создать единый конвейер в инструменте визуализации Google Looker.
30. Как улучшить поиск поставщиков венчурных инвестиций, используя общедоступные веб-данные
Узнайте, как общедоступные веб-данные могут помочь вам улучшить методы поиска поставщиков для сделок.
31. Современное хранилище данных мертво?
Нужен ли нам радикально новый подход к технологии хранилищ данных? Неизменяемое хранилище данных начинается с соглашений об уровне обслуживания потребителей данных и передачи данных в предварительно смоделированном виде.
32. Как развивать свой видеобизнес с помощью данных
Десять лет назад просмотр телепередач был семейным делом, но сегодня в большинстве семей просмотр контента стал личным занятием.
33. Как ритейлеры могут использовать персонализацию для повышения клиентоориентированности в эпоху Метавселенной
Следующий рубеж масштабной персонализации — это виртуальная и дополненная реальность, а следующий рубеж розничной торговли – ориентированность на потребителя.
34. Шесть привычек, которые помогут получать высокоэффективные данные
Поставьте свою организацию на путь стабильного качества данных, внедрив эти шесть принципов высокоэффективной работы с данными.
35. Понимание различий между наукой о данных и инженерией данных
Краткое описание разницы между наукой о данных и инженерией данных.
36. Будущее маркетинга: как наука о данных прогнозирует поведение потребителей
Постепенно, по мере наступления постпандемической фазы, маркетологам стала помогать маркетологам прогнозировать поведение потребителей.
37. Топ-8 лучших расширений Qlik Sense
Qlik Sense — мощное программное обеспечение для визуализации данных и бизнес-аналитики. Но иногда его функций недостаточно. Познакомьтесь с лучшими расширениями Qlik Sense, позволяющими работать с данными еще эффективнее!
38. Оптимизация отчетности и проектирования Power BI
В качестве инструмента анализа данных Power BI оснащен множеством функций создания и проектирования отчетов. Однако не полагайтесь на настройки инструмента по умолчанию.
39. Как развернуть метабазу на Google Cloud Platform (GCP)?
Метабаза — это инструмент бизнес-аналитики для вашей организации, который подключает различные источники данных, чтобы вы могли исследовать данные и создавать информационные панели. Я постараюсь написать серию статей о том, как обеспечить и внедрить это для вашей организации. Эта статья о том, как быстро приступить к работе.
40. 7 шагов анализа данных, которые вам следует знать
Для адекватного анализа данных необходимы практические знания различных форм анализа данных.
41. Краткое введение в восемь способов, с помощью которых искусственный интеллект может улучшить уход за пациентами
Сколько данных больница производит каждый день? Какой объем информации они способны хранить, анализировать и передавать врачам и пациентам?
42. Чему работа над аналитическим продуктом может научить нас в отношении данных
Повсеместное распространение аналитики скрывает за собой потенциальную сложность, особенно когда вы начинаете рассматривать продукты, в которых аналитика занимает более важное место.
43. Каково будущее инженера данных? – 6 драйверов отрасли
Является ли дата-инженер по-прежнему «худшим местом за столом»? Выступает Максим Бошемен, создатель Apache Airflow и Apache Superset.
44. Остерегайтесь ложных данных
В настоящее время большинство утверждений должны быть подкреплены данными, поэтому нередко можно встретить данные, которыми каким-либо образом манипулировали для подтверждения истории.
45. Платформа данных клиентов (CDP) или хранилище данных, CRM и платформа управления данными
В этом посте мы выделяем некоторые ключевые различия между платформой данных клиентов (CDP) и другими инструментами, обычно используемыми в стеке маркетинговых технологий. Мы также отвечаем на важнейший вопрос, который волнует многие компании: «Создать или купить CDP?»
46. База данных, хранилище данных и озеро данных: простое объяснение
Озеро данных полностью отличается от хранилища данных с точки зрения структуры и функций. Вот действительно краткое объяснение «Озера данных и Хранилища данных».
47. Размер имеет значение: глобальная контрольная группа банка
Узнайте, как правильно подходить к измерениям на основе данных. Посмотрите, какие неожиданные результаты мы получили в банке, и получите информацию для собственного анализа данных.
48. Каковы ключевые различия между качественными и количественными данными?
В этой статье на примерах раскрываются ключевые различия между качественными и количественными данными.
49. 5 наиболее распространенных проблем с качеством данных в бизнесе
С появлением социализации и демократизации данных многие организации эффективно организуют, обмениваются и делают информацию доступной всем сотрудникам. Хотя большинство организаций получают выгоду от свободного использования такого источника информации, доступного их сотрудникам, другие испытывают трудности с качеством данных, которые они используют.
50. Основные навыки, необходимые каждому маркетологу
Эта статья поможет вам понять спрос на цифровой маркетинг и навыки, необходимые для начала карьеры в области цифрового маркетинга.
51. Практические советы по улучшению качества обслуживания клиентов с помощью данных
Согласно отчету, почти 70% компаний конкурируют за качество обслуживания клиентов.
52. Краткое руководство по аналитике бизнес-данных
Для многих предприятий отсутствие данных не является проблемой. На самом деле, наоборот, обычно доступно слишком много данных, чтобы принять очевидное решение. При таком большом количестве данных для сортировки вам нужна дополнительная информация из ваших данных.
53. Полигональные данные: что это такое и как их можно использовать?
В этом блоге рассказывается о полигональных данных, их преимуществах и о том, как они широко используются в геомаркетинге, картографии помещений и анализе мобильности в организациях.
54. Как создать стратегию анализа данных для развития вашего бизнеса
Вы создаете платформу «Программное обеспечение как услуга»? Хотите знать, какие данные необходимы для вашего бизнеса? Пришло время разработать стратегию анализа данных.
55. Очень рад быть признанным вкладчиком года — Data Science & Аналитика данных
Ура! Мы попали на премию Hackernoon Awards. Xtract.io, компания-поставщик данных, рада быть частью #noonies2021. Присоединяйтесь к нашей победе!
56. Как коучинг на основе данных помогает сотрудникам раскрыть свой потенциал
Данные повсюду. Только в деловом мире мы используем его для отслеживания трафика поисковых систем, активности веб-сайтов, продаж земли и улучшения обслуживания клиентов.
57. Наука о данных с программированием на R: вопросы для собеседования по программированию
R — это инструмент, используемый для управления, хранения и анализа данных в области науки о данных. Он находит применение в статистическом анализе и моделировании.
58. Наиболее часто используемые SQL-запросы специалистами по данным
SQL (язык структурированных запросов) – это инструмент или язык программирования, который широко используется специалистами по обработке данных и другими специалистами.
59. Площадки для обработки данных – лекарство от медленных и неэффективных операций с данными
Компании испытывают трудности со своими операциями по обработке данных из-за несовершенного, ориентированного на код и линейного рабочего процесса. Чтобы добиться успеха, им необходимо создавать площадки для обработки данных, а не просто конвейеры.
60. Почему искусственный интеллект — это будущее ресторанных продаж
Подумайте обо всем, что вы могли бы сделать, имея неограниченные данные и информацию о ваших продажах. Теперь подумайте обо всем, что вы могли бы сделать с будущими данными и информацией о ваших продажах?
61. Могут ли данные вашей организации когда-либо быть самообслуживаемыми?
Системы самообслуживания являются большим приоритетом для лидеров данных, но что именно это означает? И неужели от этого больше хлопот, чем пользы?
62. Отслеживание тенденций в здравоохранении при дозировке 1 мг (электронная аптека Unicorn)
Рекомендации в сфере здравоохранения с простой аналитикой, позволяющей отображать на платформе самые популярные продукты.
63. Почему компаниям необходимо в полной мере использовать преимущества IIOT и анализа данных
Современный бизнес основан на цифровых технологиях, однако многие бизнес-лидеры по-прежнему не решаются их внедрять.
64. 5 основных факторов, влияющих на затраты на анализ данных
Создание и внедрение специального интегрированного решения для анализа данных обойдется как минимум в 150 000–200 000 долларов США.
65. Решение вопросов на собеседовании с аналитиком данных Noom
Нум помогает вам похудеть. Мы поможем вам получить работу в Noom. В сегодняшней статье мы покажем вам один из сложных вопросов Noom на собеседовании по SQL.
66. Полезные цифровые инструменты для адвокатов некоммерческих организаций
Мы определили некоторые потенциальные болевые точки юристов некоммерческих организаций, где отсутствие эффективных технологий может замедлить процессы или оставить бреши в практике обеспечения безопасности.
67. 5 способов стать лидером, которые понравятся инженерам данных
Как стать лучшим лидером в области обработки данных, который понравится инженерам данных?
68. Применение теорий криминологии к управлению данными: «Теория разбитого окна» и «Идеальный шторм»
Что можно сделать, чтобы предотвратить появление «битых окон» в основном источнике данных? Как мы можем эффективно исправить существующие «сломанные окна»?
69. Обеспечение безопасности ваших SaaS-приложений [обзор]
70. Что такое аналитика данных и как ее можно использовать
71. Как создать действительно работающие алгоритмы машинного обучения
Масштабное применение моделей машинного обучения в производстве может оказаться затруднительным. Вот четыре самые большие проблемы, с которыми сталкиваются команды по работе с данными, и способы их решения.
72. Искусство рассказывания историй о данных: как сделать ваши данные эффективными
73. Проверка бизнес-идей на основе данных: пошаговое руководство
Раскройте потенциал проверки на основе данных для вашего побочного проекта. Узнайте, как использование анализа данных способствует принятию обоснованных решений и избавит вас от горя!
74. Не ориентируйтесь на данные. Станьте целеустремленным и опирайтесь на данные.
75. 4 совета, как стать успешным аналитиком данных начального уровня
Компании во всех отраслях полагаются на большие данные при принятии стратегических решений в отношении своего бизнеса, поэтому должности аналитиков данных постоянно востребованы.
76. Как мыслить как специалист по данным или аналитик данных
77. Цикл операционной аналитики: от необработанных данных к моделям, приложениям и обратно
В течение следующего десятилетия или около того мы увидим невероятную трансформацию в том, как компании собирают, обрабатывают, преобразовывают и используют данные. Хотя уже надоело повторять цитату Марка Андриссена о том, что «программное обеспечение съест мир», я всегда верил в следующий вывод: «Практика разработки программного обеспечения съест бизнес». Это начинается с практики обработки данных.
78. Таблица против. Power BI: полное сравнение
Мир аналитики постоянно развивается, внедряя новые товары и коррективы на современный рынок. На рынок выходят новые компании, которые хорошо знают
79. Веб-скрапинг обзоров Google Maps
В этом посте мы научимся парсить обзоры Google Maps с помощью скрытого API Google Maps.
80. Шпаргалка по статистике: руководство для начинающих по вероятности и случайным событиям
Руководство для начинающих по вероятности и случайным событиям. Изучите ключевые концепции статистики и области, на которых следует сосредоточиться, чтобы успешно пройти следующее собеседование по науке о данных.
81. 23andMe и другие сайты продают генетические данные пользователей: насколько безопасна ваша ДНК?
Как распространяется и продается генетическая информация с таких сайтов, как 23andMe и Ancestry.com.
82. Лучшие консалтинговые компании Tableau на рынке в 2020 году
83. Искусственный интеллект и машинное обучение в обрабатывающей промышленности: примеры использования
Искусственный интеллект (ИИ) уже доказал свою способность решать некоторые сложные проблемы в широком спектре отраслей, таких как автомобилестроение, образование, здравоохранение, электронная коммерция, сельское хозяйство и т. д., а также обеспечивать более высокую производительность, интеллектуальные решения, улучшенную безопасность и уход, бизнес-аналитику. с помощью прогнозной, предписывающей и описательной аналитики. Так что же может сделать ИИ для обрабатывающей промышленности?
84. Что, черт возьми, такое Мэллой?
Malloy — новый экспериментальный язык описания отношений и преобразований данных, созданный разработчиком Looker.
85. Креативность в аналитике данных — это нечто большее, чем просто визуализация данных
Недавно я посетил сетевое мероприятие, где поговорил с рядом выпускников, которые рассматривали перспективную карьеру в области науки о данных и смежных областях.
86. 2020: Наше будущее без мяса, без наличных денег и без городов
С Новым Годом! 2019 год пришел и ушел, как правление Кайло Рена в «Скайуокере. Восхождение», и пришло время для моего ежегодного прогноза.
87. 3 способа создания и обновления веб-сайтов с использованием передачи данных
Данные становятся все более доступными и все чаще используются для информирования о том, как работает бизнес.
88. Пошаговое руководство по визуализации данных с помощью Power BI
Power BI – это собирательное название ряда облачных приложений и сервисов, которые помогают организациям сопоставлять, управлять и анализировать данные из различных источников.
89. 9 лучших программ для интеграции данных в 2022 году
90. 5 рекомендаций по отслеживанию данных о событиях в приложении
Наступила эра мобильных приложений. Мы получаем все — от важной бизнес-информации до развлекательных видеороликов и игр — на наших мобильных устройствах. Информация у нас под рукой, и мы всегда стремимся догнать внешний мир. По данным App Annie, у среднестатистического пользователя смартфона установлено 80 приложений.
91. Применение прогнозной аналитики в вашем пути к набору персонала
Эланор — руководитель отдела кадров в компании Unicorn Marketer. Она участвует в процессе набора персонала уже шесть лет. Каждый год они совершают поездку по кампусу самого престижного колледжа Чикаго. Они всегда ищут многообещающего кандидата на интересную должность цифрового маркетолога. Эланор вела таблицу отклоненных кандидатов на одну и ту же должность, а также записывала причины отклонения.
92. Торговые системы с возвратом к среднему и торговля криптовалютой [глубокий обзор]
93. Итак, вы только что стали менеджером по обработке и анализу данных... Что дальше?
С развитием науки о данных возросло количество менеджеров по науке о данных. Итак, что вам нужно иметь в виду, если вы хотите присоединиться к этим переводчикам данных, которые действуют как связующее звено между командами по бизнес- и техническим данным? Переход от практикующего специалиста к менеджеру — ваша задача сейчас – следить за тем, чтобы ресурсы данных использовались оптимально. Как вы можете сделать это эффективно?
94. Очистка результатов поиска Google с помощью Node JS
В этом посте мы изучим парсинг веб-страниц Google с помощью Node JS, используя некоторые востребованные библиотеки парсинга и парсинга веб-страниц, присутствующие в Node JS.
95. Как создать простую веб-панель для эффективного анализа данных
Дашборд с различными визуализациями позволяет сравнивать данные и показывать изменения и тенденции. В этом уроке я объясню, почему и как его создать.
96. 6 мест, где можно начать карьеру в области науки о данных в 2022 году
Как стать специалистом по данным?
Хотите стать специалистом по данным? Вот ресурсы.
Ресурсы, которые помогут стать специалистом по данным
97. 5 лучших инструментов обработки данных для компьютерного зрения в 2021 году
В этой статье мы углубимся в важность управления данными для компьютерного зрения, а также рассмотрим лучшие инструменты управления данными на рынке.
98. Построение стратегии управления данными: важность, принципы, дорожная карта
Данные, которые уже привычно называют валютой, источником жизненной силы и новой нефтью современного делового мира, обещают организациям непревзойденные конкурентные преимущества.
99. 6 лучших инструментов мобильной аналитики 2020 года
Данные становятся все более важным фактором, когда речь идет о работоспособности любого приложения или веб-сайта. Наличие всех важных показателей, таких как количество загрузок, сумма денег, полученных от загрузок, и даже самые последние отзывы, является ключом к дальнейшему успеху.
100. Не только искусственный интеллект: предоставление аналитики вашим клиентам
101. Как очистить данные с Карт Google
Хотите очистить данные с Google Maps? В этом уроке показано, как это сделать.
102. Какая база данных вам подойдет? Графическая база данных или реляционная база данных
Узнайте об основных различиях между графовыми и реляционными базами данных. Какие варианты использования лучше всего подходят для каждого типа, их сильные и слабые стороны.
103. Подход, основанный на данных, в разработке программного обеспечения: как избежать распространенных проблем
104. Подробное знакомство с инструментом бизнес-аналитики с открытым исходным кодом Helical Insight
Когда пару лет назад компания Helical Insight впервые объявила о выпуске инструмента бизнес-аналитики с открытым исходным кодом (BI), он меня очень заинтересовал, и я обратился к основателю Нихилешу Тивари, чтобы узнать больше о том, чем он занимается. Я провел немного времени с продуктом, мне очень понравилось, как он развивается, и я был полон решимости более глубоко погрузиться в будущее, и с выпуском версии 3.0 это время пришло.
105. 8 способов улучшить ваш бизнес с помощью анализа данных
Если ваша компания пытается разобраться в данных о клиентах, вот вам не такой уж удивительный факт. Вы не одиноки. Слишком многие компании хотят понять данные и получить более глубокое представление об информации, которую они используют. Давайте проясним: сегодня успех бизнеса зависит от того, насколько эффективен процесс интеллектуального анализа данных. Их опыт обработки имеющихся данных может помочь им расшифровать извечные вопросы, которые их решают или разрушают:
106. Мой странный переход от MBA к Data Science
Да, вы правильно прочитали! Я называю свой переход от степени MBA к должности менеджера по аналитике в известном розничном бренде «СТРАННЫМ». И почему я это говорю? Потому что за время моего пятилетнего пути в области науки о данных у меня была возможность работать со многими заинтересованными сторонами в бизнесе, такими как руководители по маркетингу, бренд-менеджеры, руководители по продажам и т. д., и они много раз спрашивали меня о моем образовании. Мне хотелось бы думать, что они спросили об этом из-за моей способности представлять решения, учитывая бизнес-контекст и осуществимость реализации. Что ж, причина этого вопроса может быть разной для каждого человека: когда я говорю им, что я MBA, их ответ всегда был одним и тем же: «Что заставило вас выбрать техническую карьеру после получения MBA?» Поэтому я решил написать этот пост, чтобы поделиться своими мыслями по поводу двух вещей:
107. Создание интерактивной древовидной диаграммы слов с помощью JavaScript
Узнайте, как создавать красивые интерактивные деревья слов JavaScript, и ознакомьтесь с потрясающей диаграммой дерева слов, визуализирующей текст «Маленького принца».
108. Преимущества и недостатки больших данных
Большие данные могут показаться любым другим модным словом в бизнесе, но важно понимать, какую пользу большие данные приносят компании и насколько они ограничены.
109. Анализ данных о дорожно-транспортных происшествиях в США с помощью визуализации данных
В этой статье мы будем анализировать данные о дорожно-транспортных происшествиях в США, которые можно использовать для изучения мест, подверженных авариям, и влияющих на них факторов.
110. Наука о данных с нуля
111. Как объединить аналитику в реальном времени из нескольких баз данных
112. Реструктуризация или переработка: принятие правильных решений на основе данных
Понимание разницы между данными о реструктуризации и переработке данных позволяет аналитикам принимать более обоснованные решения.
113. Разработка программного обеспечения для атомной отрасли
Одной из крупнейших проблем, с которыми сталкиваются лидеры атомной энергетики, является старение инфраструктуры в США и за рубежом.
114. Конкурируйте в области анализа данных с помощью Spring Cloud Data Flow
Управление данными
115. Планирование вашего стартапа: руководство команды данных до 2021 года
Планирование в стартапе может показаться бесполезным занятием — особенно, когда дело касается данных — особенно когда ваша команда данных маленькая и разрозненная.
116. Как отслеживать события навигации пользователя в приложении React
Масштабируемая и поддерживаемая стратегия отслеживания событий навигации по страницам в приложении React.
117. 3 лучших способа импортировать внешние данные в Google Таблицы [автоматически]
118. Какие ошибки чаще всего допускают начинающие программисты?
Я потратил МНОГО времени на изучение основ программирования, машинного обучения и статистики.
119. Варианты использования безопасных многосторонних вычислений
Безопасные многосторонние вычисления (SMPC), как описано в Википедии, представляют собой подмножество криптографии для создания методов, позволяющих нескольким пользователям совместно вычислять функцию на своих входных данных, сохраняя при этом эти входные данные конфиденциальными. Значительным преимуществом Secure Multi-Party Computation является то, что он сохраняет конфиденциальность данных, делая их удобными для использования и открытыми для анализа.
120. Знакомство с Google Analytics 4: четыре умные функции, о которых вы не знали
Давайте более подробно рассмотрим Google Аналитику 4 и рассмотрим некоторые из ее ключевых функций, о которых вы, возможно, еще не знаете.
121. Как расширенный анализ данных влияет на продажи B2B
Машинное обучение и анализ данных оказали заметное влияние на различные аспекты коммерческого мира и отраслей. Предприятия используют инновации в области анализа данных и машинного обучения для разработки более эффективных маркетинговых кампаний. Это также помогает генерировать ценовые и ориентированные на клиента рекомендации и даже планировать более эффективные финансовые бюджеты.
122. Распространение многоразовых инструментов моделирования данных на основе SQL и сервисов DataOps
Возрождение СУБД на основе SQL
123. Прогнозы данных и аналитики на 2020 год [5 лучших]
Не будет преувеличением сказать, что способность технологий развиваться быстрее, чем наша способность обрабатывать эти изменения одновременно. Это одновременно удивительно и тревожно.
124. Как графические процессоры начинают вытеснять кластеры для больших данных и amp; Наука о данных
Совсем недавно в своем путешествии по науке о данных я использовал низкокачественный потребительский графический процессор (NVIDIA GeForce 1060) для выполнения задач, которые раньше были реально возможны только в кластере — вот почему я думаю, что именно в этом направлении наука о данных пойдет в следующем направлении. 5 лет.
125. COVID-19: нам нужно больше, чем просто данные, нам нужна информация!
126. Важность спортивной аналитики
127. 3 лучших способа импортировать JSON в Google Таблицы [Полное руководство]
128. Анализ настроений в твитах Dogecoin в режиме реального времени
129. Высокофункциональные инструменты анализа данных DeFi для криптоинвесторов
Эти четыре развивающиеся платформы предоставят инвесторам инструменты, необходимые для принятия более разумных решений.
130. Введение в соединители данных: ваш первый шаг к аналитике данных
В этом посте объясняется, что такое соединитель данных, и представлена основа для создания соединителей, которые реплицируют данные из разных источников в ваше хранилище данных.
131. Парсинг данных с помощью Selenium: Upwork, серия №2
Привет, разработчики!
132. 5 проблем с большими данными и способы их решения
«Большие данные появились, но больших идей еще нет». ―Тим Харфорд, английский обозреватель и экономист
133. Секреты роста разработки маркетинговых данных – даже в условиях экономического спада
Маркетинг — это большой бизнес, и он будет только расти. Одна из причин этого заключается в том, что маркетологам необходимо постоянно расширять список точек данных.
134. Управление талантами на основе данных: долгий путь вперед
Хотя мы уже давно полагаемся на компьютеры и Интернет для работы и сотрудничества, полностью лишенная офисов организация появилась недавно.
135. Как мы используем dbt (клиент) в нашей команде по работе с данными
На самом деле это не статья, а несколько заметок о том, как мы используем dbt в нашей команде.
136. 6 причин использовать Amazon Redshift
Краткое руководство по преимуществам и вариантам использования Amazon Redshift. Узнайте, почему ваша команда может захотеть перейти на Amazon Redshift.
137. Роль искусственного интеллекта и машинного обучения в повышении возможностей приумножения богатства
Сегодня получение хорошей работы обычно считается целью образования.
138. Инвесторы требуют удобного анализа данных в молодой криптоиндустрии
Поскольку объем данных DeFi растет вместе с отраслью, растет потребность в платформах, способных обрабатывать и анализировать эти данные для инвесторов.
139. Инфографика JavaScript: зарплаты в сфере Data Science в 2022 году
Инфографика для визуализации данных с информацией об уровне зарплат специалистов по обработке данных — как создать панель управления JavaScript и анализировать ее данные
140. Что такое большие данные? Понимание бизнес-использования аналитики больших данных
Аналитика больших данных может применяться для любого бизнеса, чтобы увеличить его доходы и конверсии, а также выявить типичные ошибки.
141. Три главных преимущества анализа данных о страховании
Важность анализа данных и принятия решений на основе данных по всем направлениям, в данном случае данных о страховании.
142. Новые функции Power BI для более упрощенного анализа данных
Вот новые функции Power BI (представленные на Microsoft Ignite 2021), которые могут быть абсолютно полезны для бизнес-пользователей.
143. Соберите результаты Google Scholar с помощью NodeJS, Unirest и Cheerio
Эта статья научит нас парсить страницы результатов Google Scholar с помощью Node JS, используя Unirest и Cheerio.
144. Отчет Gartner Hype Cycle и будущее данных
Gartner считает маркировку данных одним из ключевых факторов, ответственных за продолжающееся развитие технологий искусственного интеллекта и быструю разработку продуктов на основе искусственного интеллекта.
145. Как добиться оптимальных бизнес-результатов с помощью общедоступных веб-данных
Публичные веб-данные открывают множество возможностей для предприятий, которые могут их использовать. Вот как подготовиться к работе с данными такого типа.
146. Взгляд в историю и будущее веб-аналитики
Сегодня веб-аналитика является важной частью работы миллионов предприятий. Компании всех размеров и направлений полагаются на такие сервисы, как Google Analytics, которые помогают им понять потребности потребителей и оптимизировать для них работу в Интернете. Аналитика данных также является быстрорастущей областью. Ожидается, что к 2028 году ее стоимость составит 550 миллиардов долларов.
147. «На переднем крае внедрения стеков данных»: сооснователь Kleene & Генеральный директор Эндрю Томас
2-минутный взгляд на здание kleene.ai глазами основателя.
148. Технологии повышения конфиденциальности: три основных варианта использования
Руководители служб безопасности и управления рисками могут применять технологии повышения конфиденциальности при моделировании искусственного интеллекта, трансграничной передаче данных и анализе данных для управления ограничениями.
149. Что такое PRQL?
Еще один умный инструмент для мощного препроцессора SQL
150. Интервью стартапа с Золтаном Чикосом, соучредителем и amp; Генеральный директор Neticle
Neticle предлагает ряд инструментов текстовой аналитики для бизнеса. Если вам нужно проанализировать текстовые данные, у Neticle есть решение для вас!
151. Анализ данных: что такое интеллектуальный анализ текста и текстовая аналитика?
Что такое интеллектуальный анализ текста и текстовый анализ?
152. Тенденции, которые повлияют на аналитику данных, искусственный интеллект и облако в 2023 году
Вступая в 2023 год, мир аналитики, искусственного интеллекта и облачных технологий вступает в новую захватывающую фазу с широким спектром инноваций и разработок, призванных изменить
153. Как Datadog выявила скрытые проблемы с производительностью AWS
Миграция с Convox на Nomad и некоторые проблемы с производительностью AWS, с которыми мы столкнулись на этом пути благодаря Datadog
154. Уход от плоской Земли: почему нам следует перейти к финансам, основанным на данных
Предприятиям следует перейти от линейных формул к финансированию, основанному на данных. Это позволит компаниям не только получить немедленный рост доходов!
155. 5 самых важных советов, которые должен знать каждый аналитик данных
5 вещей, которые должен знать каждый аналитик данных, и почему это не Python и не SQL
156. Как психология цвета влияет на брендинг
Хотя еще предстоит провести много исследований, психология цвета используется в таких областях, как маркетинг и дизайн, для создания привлекательных продуктов.
157. Растущая сложность инфраструктуры данных: финансовые последствия и дальнейшие шаги
Глубокое погружение в инфраструктуру данных: от традиционных баз данных до современного стека данных в том виде, в каком он существует сегодня, проблемы масштабирования и предстоящие тенденции.
158. Что такое сетка данных — и подходит ли она мне?
Спросите любого в индустрии данных, что сейчас актуально, и, скорее всего, «сетка данных» поднимется на первое место в списке. Но что такое сетка данных и подходит ли она вам?
159. 6 ошибок, которых следует избегать при переходе к карьере в области науки о данных
Если вы подумываете о переходе к карьере специалиста по данным, вам следует избегать распространенных ошибок и ловушек.
160. Как определить возможности анализа данных
Отказ от ответственности: многие моменты, изложенные в этом посте, были получены в результате обсуждений с различными сторонами, но не представляют каких-либо отдельных лиц или организаций.
161. Как анализ данных меняет ресторанную индустрию
Интеграция POS-терминалов и расширенной аналитики помогает компаниям получить единое представление о потребностях отдельных клиентов в разных ресторанах.
162. Введение в ИИ-аналитику и 5 лучших вариантов использования для бизнеса
Аналитика работает путем извлечения значимых закономерностей в данных, их интерпретации и передачи.
163. 5 причин инвестировать в аналитику для вашего стартапа прямо сейчас
Аналитика данных – лучший друг стартапа, и вот пять причин почему.
164. Amazon Kinesis: решение AWS для потоковой передачи данных
Краткое руководство по Amazon Kinesis, которое содержит введение в Amazon Kinesis, основные преимущества и возможности Amazon Kinesis. Варианты использования Amazon Kinesis.
165. Почему управление данными жизненно важно для управления данными
Как управление данными, так и рабочие процессы управления данными имеют решающее значение для обеспечения безопасности и контроля над наиболее ценными активами организации — данными.
166. Как улучшить кампанию в социальных сетях с помощью визуализации данных
Узнайте, что такое визуализация данных в социальных сетях и почему это важно.
167. The Independent Phone : Больше конфиденциальности, меньше свободы?
Свобода и конфиденциальность, как правило, идут рука об руку, но есть разница. Действительно ли наличие более приватного телефона означает, что у вас больше свободы?
168. Важность данных для продаж в 2022 году
169. Как настроить команду обработки данных вашей организации для достижения успеха
Лучшие практики по созданию команды по работе с данными в быстрорастущем стартапе: от найма первого инженера по обработке данных до IPO.
170. Введение в пользовательскую аналитику в игровой индустрии
Игровую аналитику лучше всего можно определить как весь процесс применения данных о поведении пользователей для управления продажами и продажами. маркетинг, улучшения продуктов и т. д.
171. Выполнение T-теста в Python
В современном мире, управляемом данными, данные генерируются и потребляются ежедневно. Все эти данные содержат бесчисленное множество скрытых идей и информации, которая может быть утомительной
172. Общие вопросы по MS Excel, которые помогут вам преуспеть на собеседовании на аналитика данных
Вопросы для собеседования по EXCEL для аналитиков данных
173. 10 лучших наборов данных для анализа временных рядов
Чтобы понять, как определенный показатель меняется со временем, и спрогнозировать будущие значения, мы рассмотрим 10 лучших наборов данных для анализа временных рядов.
174. 3 главных вещи, которые вы забываете при создании SaaS-продукта
По данным LinkedIn, хотя количество должностей менеджеров по продуктам в США выросло более чем на 30% за два года, обязанности на этой должности меняются.
175. 6 способов увеличить доход в 2020 году с помощью данных рыночной аналитики
Инструменты анализа данных все чаще используются в бизнесе, но многие люди по-прежнему принимают важные решения, основываясь на предположениях и догадках. Наиболее распространенной причиной этого является отсутствие единого интегрированного источника информации, который предоставляет руководителям точные и согласованные данные при необходимости.
176. Как искусственный интеллект и анализ данных повлияют на эпоху COVID-19
Искусственный интеллект (ИИ) и анализ данных — быстрорастущие тенденции в мире технологий. Учитывая растущий потенциал инноваций, крайне важно быть в курсе всех последних разработок в этой области. По данным MarketsandMarkets, мировой рынок искусственного интеллекта (ИИ) увеличится с 58,3 млрд долларов США в 2021 году до 309,6 млрд долларов США к 2026 году, при совокупном годовом темпе роста (CAGR) 39,7 процента за прогнозируемый период. Кажется, каждая компания хочет получить свой кусок от этого растущего пирога. Ожидается, что к 2022 году 90 % компаний будут использовать ту или иную форму искусственного интеллекта для целей анализа данных.
177. Метрики, журналы и происхождение: 3 ключевых элемента наблюдаемости данных
Наблюдение за данными построено на трех основных блоках: метрики, журналы и происхождение. Что это такое и какое значение они имеют для вашей программы обеспечения качества данных?
178. Как начать работу с лучшими практиками управления данными
Управление данными, давно признанное необходимостью в мире, основанном на данных, никогда не было простым как для больших, так и для маленьких организаций.
179. Что нужно учитывать при найме специалиста по данным
Спрос на ученых, занимающихся данными, резко возрос. Количество объявлений о вакансиях для этой карьеры увеличилось на 31% с декабря 2017 года по декабрь 2018 года. А за последние шесть с половиной лет количество объявлений выросло на ошеломляющие 256%.
180. Объединение наборов данных из разных временных масштабов
Одна из самых сложных ситуаций в машинном обучении — это когда вам приходится иметь дело с наборами данных, поступающими из разных временных масштабов.
181. Как интеллектуальная аналитика может помочь малому бизнесу увеличить продажи
Технологии захватили мир, и сейчас настало время для малого бизнеса осознать, что им нужны технологии. Умная аналитика делает все проще.
182. Самостоятельная бизнес-аналитика и как это делать правильно
Самостоятельная бизнес-аналитика, или BI, уже давно входит в список задач многих организаций.
183. Взлом вашей аналитики: основные препятствия на пути к использованию возможностей данных
Инфографика, рассказывающая о том, как использовать больше данных вашей организации с помощью Google Analytics 360 для активного принятия надежных бизнес-решений на основе данных.
184. Использование аналитики данных для беспрепятственного роста бизнеса
185. Постоянное лидерство с помощью конкурентной информации о ценах
Бизнес идет хорошо, вы ежегодно получаете приличную прибыль, и ваши клиенты, похоже, довольны вашими услугами.
186. Ускорение аналитики на 200 % с помощью Impala, Alluxio и HDFS от Tencent
В этой статье описывается, как инженеры Центра обслуживания данных (DSC) Tencent PCG (Бизнес-группа платформ и контента) используют Alluxio для оптимизации производительности аналитики и минимизации эксплуатационных затрат при создании Tencent Beacon Growing, платформы анализа данных в реальном времени.
187. HarperDB — это больше, чем просто база данных: вот почему
HarperDB — это больше, чем просто база данных, а для некоторых пользователей или проектов HarperDB вообще не служит базой данных. Как это возможно?
188. Что следует учитывать при поиске вакансий в области науки о данных
Существует большой спрос на специалистов по данным, представляющих благоприятную для сообщества динамику рынка. В большей степени, чем ваши коллеги из других профессий, вы сможете оценить компанию по тому, что она может вам предложить, а не просто быть тем, кого оценивают. Итак, на что следует обращать внимание при сравнении и оценке ролей в области науки о данных? Вот список некоторых общеизвестных факторов, а также некоторых менее обсуждаемых, которые помогут вам в вашей оценке.
189. «Подключайтесь, анализируйте и учитесь на основе данных» – д-р Юй Сюй
Добро пожаловать в «Понедельники с предпринимателями». На этой неделе с нами присутствует предприниматель и технический эксперт, который считает, что понедельник — самый интересный день недели.
190. Как аналитика самообслуживания кардинально меняет мышление о продукте
Интервью с Амиром Мовафаги, генеральным директором Mixpanel и бывшим вице-президентом Twitter, в котором мы обсуждаем, почему аналитика самообслуживания остается движущей силой роста за счет продуктов.
191. Создание правильно работающего конвейера обработки данных
Простой, автоматизированный и повторяемый способ проверить, действительно ли ваше решение для обработки данных делает именно то, для чего оно предназначено.
192. Журналистика данных 101: «Истории — это просто данные с душой»
Прошли те времена, когда журналистам просто нужно было находить и сообщать новости.
193. Автоматизируйте заявки на участие в турнире Numerai с помощью функций Azure и Python
Автоматизация Python с функциями Azure для участия в еженедельном турнире Numerai.
194. Что такое современная бизнес-аналитика?
В этой статье рассказывается о некоторых основных функциях и функциях желательного современного программного обеспечения для бизнес-аналитики, а также иллюстрируются некоторые примеры.
195. Как улучшить качество данных в 2022 году
Данные низкого качества могут разрушить все, что вы построили. Обеспечение качества данных — сложная, но необходимая задача. 100 %, возможно, слишком амбициозно, но вот что.
196. Введение в автоматизацию данных для повышения эффективности бизнеса
В современной конкурентной бизнес-среде автоматизация данных стала необходимой для обеспечения устойчивости бизнеса. Несмотря на необходимость, он также сопряжен с некоторыми трудностями — сбором, очисткой и объединением — для получения значимой информации.
197. Как получить аналитику в реальном времени путем консолидации баз данных
Сравнительный анализ гибридной транзакционной и аналитической СУБД (Фото: Савитр)
198. Защита анклавов и машинного обучения с помощью MC²
Объявляем об официальном выпуске MC², платформы для безопасной аналитики и машинного обучения.
199. Использование пользовательских данных после блокировки сторонних файлов cookie
Google объявил, что запретит использование сторонних файлов cookie; это заставило многих издателей опасаться, что они не смогут использовать пользовательские данные.
200. Начните использовать анализ больших данных для вашего бизнеса.
Все, что мы делаем, генерирует данные, поэтому мы являемся агентами данных. Вопрос в том, как мы можем извлечь выгоду из этого огромного количества данных, генерируемых каждый день?
201. Обнаружение цифровых преступлений путем изучения записей основной таблицы файлов (MFT)
Чтобы изучить записи MFT, узнайте, как найти значения даты и времени в метаданных создаваемого нами файла.
202. 12 лучших предустановленных наборов данных R, обычно используемых для статистического анализа
Программирование на R в основном используется в статистическом анализе и машинном обучении.
В этой статье рассматриваются лучшие предустановленные наборы данных R, обычно используемые для статистического анализа.
203. Как демократизировать доступ к аналитике данных для предприятий любого размера
Беспорядочные правительственные данные стали одной из причин, по которой мы не смогли понять пандемию COVID-19. Если федеральные организации не могут расшифровать большие данные, на что надеяться малому бизнесу?
204. 8 лучших наборов данных о поведении человека для машинного обучения
Поведение человека описывает, как люди взаимодействуют, и в этой статье мы рассмотрим 8 лучших наборов данных о поведении человека для машинного обучения.
205. Происхождение данных похоже на распутывание клубка пряжи
Происхождение данных — это технология, которая отслеживает связи между активами данных. «Происхождение данных похоже на генеалогическое древо, только для данных»
206. Почему инструменты самостоятельной аналитики важны для принятия бизнес-решений
Как использовать большие данные, инструменты самообслуживания для аналитики и искусственный интеллект, чтобы расширить возможности лиц, принимающих бизнес-решения, с помощью современного программного обеспечения
207. Стратегия цифровой трансформации: динозавры, гарпуны, греческие мифы и ВЫ!
Цифровая трансформация — это не что-то одно, а суть согласования с постоянными инвестициями в инновации и совершенство.
208. Анализ больших данных для невежественных и любопытных
Аналитика больших данных уже довольно давно является горячей темой. Но что именно? Узнайте здесь.
209. Почему бизнесу необходимо управление данными
Управление – это гордиев узел всех проблем вашего бизнеса.
210. Alluxio ускоряет глубокое обучение в гибридном облаке с помощью Intel Analytics Zoo на базе oneAPI
211. 6 советов по аналитике данных для малого и среднего бизнеса
Аналитика данных предлагает вам удивительные возможности для развития вашего бизнеса. Используйте возможности этих удивительных приемов анализа данных для достижения своих бизнес-целей.
212. Как сегментировать клиентскую базу Shopify с помощью Google Таблиц и Google Data Studio
Определив, что такое RFM-анализ и как вы можете применить его к своей клиентской базе, я хочу показать вам, как применить его к данным заказов Shopify.
213. Как увидеть области в вашей организации, где данные могут иметь значение
214. Сколько вы можете заработать, работая специалистом по данным?
Хотите знать, сколько зарабатывают специалисты по обработке данных? Мы здесь, чтобы помочь вам узнать о зарплатах в сфере Data Science и о том, как на них влияют различные факторы.
215. 7 основных примеров использования прогнозной аналитики в здравоохранении
"Мне никогда не удавалось предсказать будущее чего-либо", - сказал Боб Эдвардс, один из самых опытных американских журналистов.
216. ИИ делает наши бетонные здания и мосты безопаснее
Применение ИИ в гражданском и бетонном строительстве — это будущее структурной безопасности. Были различные успешные & инновационные приложения.
217. Подробное руководство по парсингу веб-страниц
Парсинг веб-страниц — полное руководство. В этом блоге мы узнаем все о парсинге веб-страниц, его методах и использовании, а также о том, как правильно это делать.
218. Защита конфиденциальности и веб-аналитика
Хотя в последние годы к миру Web3.0 присоединяется все больше и больше разработчиков и дизайнеров продуктов, большинство из них почти игнорирует тот факт, что они все еще используют централизованную инфраструктуру — инструменты анализа данных — для создания приложений и веб-сайтов. Каждую минуту разработчики проектов становятся причиной утечки данных, поскольку им приходится намеренно или непреднамеренно собирать пользовательские данные для улучшения продукта.
219. Краткое введение в типичный жизненный цикл проекта по науке о данных
В этом посте я развеял тайну науки о данных и рассказал о жизненном цикле типичного проекта по науке о данных. Это полезно прочитать всем.
220. 5 стратегических областей цифровой трансформации для вашего малого предприятия
Цифровая эпоха во многом изменила то, как мы ведем бизнес.
221. Понимание структуры анализа данных на примере компании General Electric
Эта структура позволит вам сосредоточиться в первую очередь на бизнес-результатах, а также на действиях и решениях, которые обеспечивают эти результаты.
222. Как создать бренд, ориентированный на данные
Поскольку технологии нового поколения позволили компаниям обрабатывать большие объемы структурированных и неструктурированных данных, идея стать компанией, управляемой данными, стала беспокоить многих руководителей.
223. Информационный бюллетень Года Графика, апрель 2020 г.: Научные исследования Graphs Power; Бизнес-кейсы
Есть ли жизнь после Covid-19? Конечно, есть, хотя он может быть совсем другим и добраться туда может быть сложно. Но есть одна общая черта в фотографиях «до» и «после»: наука и технологии как краеугольные камни современного общества, к лучшему или к худшему.
224. Как выбрать правильный интеллектуальный инструмент для бизнеса
В этом блоге мы рассмотрим стратегии выбора правильного инструмента бизнес-аналитики, а также некоторые важные моменты, которые следует учитывать на протяжении всего процесса.
225. Карьера специалиста по данным в Amazon: что вы будете зарабатывать, изучать и над чем работать
Узнайте, что значит быть специалистом по данным в Amazon! Их зарплаты, роли и необходимый опыт, типы данных должностей и процесс собеседования.
226. Визуализация гипотезы на метеорологических данных
В этом блоге мы проведем анализ метеорологических данных и докажем гипотезу на основе визуализации.
227. Обучение сотрудников: как принимать бизнес-решения на основе данных
Согласно исследованию PwC, организации, ориентированные на данные, в три раза чаще добиваются значительного улучшения процесса принятия решений. К сожалению, целых 62% руководителей при принятии бизнес-решений по-прежнему больше полагаются на опыт и интуицию, чем на данные.
228. 7 способов избавиться от усталости от Zoom и улучшить ваши виртуальные встречи
Усталость от масштабирования снижает производительность. Изучите забавные и основанные на данных способы решения этой проблемы и придайте индивидуальности вашему следующему звонку через Zoom.
229. Важность мониторинга конвейеров анализа больших данных
В этой статье мы сначала объясняем требования к мониторингу вашего конвейера анализа больших данных, а затем углубляемся в ключевые аспекты, которые необходимо учитывать при создании системы, обеспечивающей целостную наблюдаемость.
Спасибо, что ознакомились с 229 самыми читаемыми историями об аналитике данных на HackerNoon.
Посетите репозиторий /Learn, чтобы найти самые читаемые статьи о любой технологии.
Оригинал