ЧТО ТАКОЕ КЭГЛ И ЗАЧЕМ ОН НУЖЕН?Разница Data Scientist/Data Analyst/ML Engineer #kaggle #datascience
00:00 Обзор площадки Kaggle
• Kaggle - это объединение ученых, математиков и программистов со всего мира, где проходят соревнования и конкурсы, а также размещена информация о датасетах и готовых моделях машинного обучения.
• Kaggle также имеет кодовую базу программистов и раздел скилов для обучения.
03:45 Вкладка competitions
• Вкладка competitions содержит соревнования, которые бизнес-задачи, требующие реализации.
• Здесь можно найти готовые решения и изучить их код для развития навыков.
08:59 Вкладка datasets
• Вкладка datasets содержит открытые датасеты для анализа и изучения.
• Можно скачать данные о медицинских данных и других актуальных темах.
10:50 Обзор возможностей и направлений в Data Science
• Видео обсуждает различные направления в Data Science, включая дата аналитика, дата сайентист и машинный инженер.
• Упоминается, что большинство специалистов в этих областях знают базовую математику и используют Python для работы с данными.
• Обсуждается, что для глубокого понимания математики, которая работает под Python, нужно изучать математику.
13:40 Обзор ресурсов для обучения и развития
• Видео показывает, как можно найти исследования и ноутбуки для обучения в открытом доступе.
• Упоминается, что в медицине Data Science используется для отслеживания рака и других отклонений в здоровье.
• Обсуждаются различные библиотеки и методы, используемые в Data Science, включая линейную алгебру и работу со снимками.
18:21 Разделение между Data Scientist и Data Analyst
• Видео обсуждает, что Data Scientist и Data Analyst имеют разные направления работы.
• Data Scientist занимается исследованиями и созданием моделей, а Data Analyst анализирует данные и оптимизирует модели.
21:55 Различия между аналитиком данных и машинным обучением
• Аналитик данных - это специалист, который занимается анализом данных, владеет статистикой и математикой, но не так глубоко, как машинный инженер.
• Он также понимает, как устроен Data Science, но не так глубоко, как машинный инженер.
25:45 Задачи аналитика данных
• Аналитик данных занимается анализом данных, проводит тесты и эксперименты, делает едо анализ.
• Он также занимается разведкой данных, чисткой и оптимизацией данных, описанием данных, и может получать инсайты из данных.
29:32 Линейная модель машинного обучения
• Линейная модель машинного обучения - это обычная формула в математике, которую можно использовать для аппроксимации функции между точками.
• Это первый раздел машинного обучения, который изучают аналитики данных.
32:24 Нейросети машинного обучения
• Нейросети машинного обучения - это второй раздел машинного обучения, который сложнее для понимания.
• Он включает создание сеточек и аппроксимацию функций между точками.
33:23 Классические модели машин обучения
• Видео обсуждает классические модели машин обучения, включая их структуру и математические модели.
• Упоминается, что биологические нейроны человеческого мозга пытаются воспроизвести в математических моделях для искусственного интеллекта.
35:15 Аналитик данных
• Видео объясняет, что аналитик данных должен знать SQL, статистику, основы Python и Excel.
• Он также должен понимать бизнес-процессы и уметь работать с пандами и питоном.
36:13 Дата сайнитист
• Дата сайнитист - это человек, который хорошо разбирается в математике, знает классическую модель машин обучения и нейросети.
• Он также знает основы программирования и может заменить аналитика данных.
38:07 ML инженер
40:00 Алгоритмы
🚀 Вступай в сообщество: [ Ссылка ]
🍑 Подписывайся на Telegram: [ Ссылка ]
🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: [ Ссылка ]
💰 Донат: [ Ссылка ]
💰 Стать спонсором :
(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu
(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d
Хотите научиться анализировать данные как профессионал? Узнайте все о Kaggle, крупнейшей в мире платформе для data science и машинного обучения. В этом видео мы подробно расскажем, что такое Kaggle, какие возможности он предоставляет как новичкам, так и опытным специалистам, и как использовать его для развития своих навыков и карьеры в области данных.
Ключевые слова:
Kaggle
data science,
машинное обучение,
анализ данных,
платформа для данных,
обучение на данных,
соревнования по данным,
карьера в data science,
как стать data scientist,
для начинающих,
для профессионалов
Теги:
kaggle, data science, machine learning, анализ данных, обучение на данных, соревнования по данным, карьера в data science, как стать data scientist, для начинающих, для профессионалов, платформа для данных, онлайн обучение, бесплатное обучение, python, R, pandas, numpy, scikit-learn, tensorflow, keras
#математика #datascience #machinelearning
