Покупайте материнские платы Gigabyte из списка на сайте NETLAB и получайте кешбэк по схеме: 50 000 – 99 999 - 5,5% 100 000 – 299 999 - 6,5% от 300 000 и более - 7% Внимание! Бюджет программы ограничен, акция может быть закончена раньше заявленного срока. Чтобы получить ...
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в новой маркетинговой программе по мониторам Acer. Покупая мониторы Acer в Treolan, вы накапливаете баллы, которые сможете обменять на электронные подарочные сертификаты на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в маркетинговой программе. Закупая участвующие в акции ноутбуки, вы получаете сумку для ноутбука IRBIS в подарок. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Габриэль Клок, координатор управления проектами компании Indicium, рассказывает на портале ITPro Today о том. как избежать основных проблем — от некачественных данных до неясных целей и плохого взаимодействия, — которые могут сорвать ваши проекты в области науки о данных. Запустить проект в области науки о данных — это одно. А вот довести его до успешного завершения — совсем другое. Почему? Потому что целый ряд проблем — некоторые из них носят технический характер, а другие связаны с аспектами взаимодействия — может привести к тому, что даже самые хорошо спланированные инициативы пойдут наперекосяк. Успех отчасти зависит от предвидения этих проблем и их планирования. С этой целью мы рассмотрим семь распространенных причин неудач проектов в области науки о данных, а также дадим советы, как не допустить, чтобы эти проблемы помешали вашему следующему проекту. 1. Данные низкого качества Проблемы с качеством данных — такие как неполнота, противоречивость или избыточность — являются одними из самых известных проблем, мешающих успешным проектам в области науки о данных. Но я все же затрону эту тему, потому что невозможно переоценить, насколько важно обеспечить качество данных в качестве первого шага при реализации проекта, который зависит от способности обрабатывать, анализировать и преобразовывать данные. Стоит также отметить, что если в начале проекта у вас данные низкого качества, это не означает, что проект обязательно провалится. Существует множество эффективных методов ... читать далее.
Мы используем cookie-файлы, возможности LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds для наилучшего представления нашего сайта в соответствии с Политикой обработки персональных данных. Если Вы согласны с этим, пожалуйста, нажмите кнопку «Принять». Продолжая пользоваться сайтом, Вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании сайтом cookie-файлов, LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds, и согласны с Политикой обработки персональных данных.
