Версия сайта для слабовидящих
В этой статье мы рассмотрим несколько популярных мифов о Data Science и аналитике больших данных (Big Data), разобрав, когда и почему простое использование BI-систем или облачных DaaS-платформ бывает гораздо эффективнее попыток внедрения алгоритмов машинного обучения (Machine Learning) и прочих методов Data Science в операционные и стратегические бизнес-процессы. Почему 80% Data...
20 проблем для Data Scientist, от которых не спасет CRISP-DM
Иван Гуз, директор по аналитике и клиентскому сервису Avito, 24.04.2018 на митапе AI Community и AI Today для специалистов по Data Science в офисе компании [1] рассказал о самых главных проблемах, которые подстерегают исследователя данных на практических проектах и от чего не убережет даже подробно проработанный стандарт CRISP-DM. Из его...
7 популярных ошибок при работе с данными по стандарту CRISP-DM
Посмотрев выступление Станислава Гафарова [1], руководителя направления по развитию ИТ-систем АО «СберТех», от 24.04.2018 на митапе AI Community и AI Today для специалистов по Data Science в офисе Авито [2], мы составили ТОП-7 ошибок при работе с данными по методологии CRISP-DM. На основании жизненного цикла работы с информацией по стандарту...