?
Профессия Data Scientist
С. 48–51.
Жуков Л. Е.
Harvard Business Review в 2012 году назвал Data Scientist “the Sexiest Job of the 21st Century”. Такие эпитеты привычны скорее для фотомоделей и киноактеров, чем для ученых и инженеров. В своем докладе я расскажу о том, чем в действительности занимаются Data Scientists, что сделало их профессию такой популярной и почему ее называют профессией будущего. Будут затронуты вопросы образования и практических навыков, необходимых для того, чтобы стать Data Scientist. Мы также обсудим ожидания индустрии и перспективы, которые открывает революция в Больших Данных для программистов, инженеров и математиков.
Серова Е. Г., Frolova M., , in: Critical Aspects in Advanced Human Resource Management.: IGI Global Scientific Publishing, 2025. Ch. 5 P. 103–130.
Добавлено: 23 октября 2025 г.
Aleksandr Belov, Zakharov F., Litvinenko E. и др., , in: International IoT, Electronics and Mechatronics Conference, Volume 2. Proceedings of IEMTRONICS 2024. LNEE, volume 1228Vol. 1228.: Springer Publishing Company, 2025. P. 275–287.
Добавлено: 26 января 2025 г.
Добавлено: 11 декабря 2024 г.
Лескина Э. И., Информационное право 2022 № 2 С. 4–7
Цель: Представленная статья посвящена рассмотрению трансформации понимания данных в научном познании, философии науки, влиянии на понимание сущности данных технологических изменений последнего времени. Отмечается, что для уяснения новых феноменов, возникающих в эпоху Индустрии 4.0., например, больших данных необходимо понимание родового понятия данных. Материалы и методы исследования: В работе использованы методы как эмпирического (анализ и синтез, индукция ...
Добавлено: 2 октября 2024 г.
Dmitry I. Tekutev, Legal Issues in the Digital Age 2024 Vol. 5 No. 1 P. 4–18
Добавлено: 5 июня 2024 г.
Соколов А. П., Прохоренкова Л. А., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2023 Т. 27 № 1 С. 18–23
Решающие деревья широко применяются в машинном обуче
нии, статистике и анализе данных. Предиктивные модели, осно
ванные на решающих деревьях, показывают отличные результаты
в терминах точности и времени обучения, особенно на гетерогенных
табличных датасетах. Производительность, простота и надежность
делают это семейство алгоритмов одним из наиболее популярных
в машинном обучении и науке о данных.
Одним из важных гиперпараметров алгоритмов, основанных на
решающих деревьях, является максимальная ...
Добавлено: 11 февраля 2024 г.
Manzo M., Giordano M., Maddalena L. и др., Studies in Computational Intelligence 2023 Vol. 1084 P. 117–145
Добавлено: 14 сентября 2023 г.
Minsk: [б.и.], 2022.
Добавлено: 27 октября 2022 г.
Тихонова М. И., Elina Telesheva, Mirzoev S. и др., , in: 2021 International Conference Engineering and Telecommunication (En&T).: IEEE, 2022. P. 1–6.
Добавлено: 21 мая 2022 г.
IEEE, 2022.
Добавлено: 20 мая 2022 г.
Springer, 2021.
Добавлено: 5 января 2022 г.
Khritankov Anton, Pershin N., Uhov N. и др., / Series arXiv:2107.12322 "Computer Science > Machine Learning". 2021.
Добавлено: 6 октября 2021 г.
Springer, 2021.
Добавлено: 26 сентября 2021 г.
CRC Press, 2021.
Добавлено: 15 июля 2021 г.
NY: ACM, 2021.
Добавлено: 28 апреля 2021 г.
М.: МАКС Пресс, 2020.
В рамках указанной международной конференции была проведена XVII конференция Межрегиональной ассоциации "История и компьютер". ...
Добавлено: 12 января 2021 г.
М.: МАКС Пресс, 2020.
Сборник содержит тексты докладов Международной конференции. В рамках указанной международной конференции была проведена XVII конференция Межрегиональной Ассоциации «История и компьютер». ...
Добавлено: 12 января 2021 г.
Сахнюк П. А., Bristol: IOP Publishing, 2020.
Искусственный интеллект и машинное обучение помогают улучшить качество обслуживания клиентов и изменить методы деятельности компаний. По этой причине предприятиям следует рассмотреть возможность интеграции этих технологий в планы цифровой трансформации, чтобы оставаться конкурентоспособными. Платформы машинного обучения с низким кодом позволяют компаниям и бизнес-профессионалам с минимальным опытом программирования создавать приложения и заполнять пробелы в персонале в своей ...
Добавлено: 8 декабря 2020 г.
Сахнюк П. А., Bristol: IOP Publishing, 2020.
В статье рассматриваются возможности изучения состояния социальной сферы по данным репозитория портала открытых данных Правительства Москвы по административным округам и городским округам с использованием интеллектуальных технологий Business Intelligence Platforms и Data Science and Machine Learning Platforms. Представлены возможности использования технологий машинного обучения для платформ бизнес-аналитики для выявления скрытых закономерностей и принятия обоснованных управленческих решений. ...
Добавлено: 8 декабря 2020 г.
Казаков С. П., Ковалёв К. П., В кн.: Новые парадигмы развития маркетинговых инструментов в условиях трансформации современной экономики.: М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2020. Гл. 6.1 С. 215–227.
Монография раскрывает теоретико-методологические и практические направления развития маркетинговых инструментов комплекса маркетинга и маркетинговой политики зарубежных и российских организаций в условиях трансформации современной экономики. В работе представлено развитие новых направле- ний маркетинга, с учетом цифровой, территориальной и отраслевой трансформации. Особое место в монографии занимает изучение поведения потребителей, инструментов имиджа и деловой репутации, инновационных направлений развития маркетинговых ...
Добавлено: 9 июня 2020 г.