your daily source of data science, analytics, ML and AI news. Stay up-to-date and aware of the latest trends in the data science world, which keeps evolving from day-to-day. Follow us and continue learning, discovering new perspectives for the job’s evolution and. We find real world questions where data science can have positive social impact, then run online modeling competitions for data scientists to develop the best models to solve them. Read the latest stories published by Towards Data Science. Your home for data science. A Medium publication sharing concepts, ideas and codes. Covering #IBM #Data Science News and Reports. Independent reporting account, not affiliated with IBM company.
62 Analytics & Data Science Predictions from 35 Experts for 2023
Data Science trends are common in the market and advantageous to data scientists. This industry's projections and trends are crucial for organizations to. Follow the ODSC Data Science News category for the latest updates, trends, and developments in data science and artificial intelligence. New research uses data science to uncover clues behind Sudden Unexpected Infant Death. We find real world questions where data science can have positive social impact, then run online modeling competitions for data scientists to develop the best models to solve them. Вас ждут 15 открытых лекций и семинаров от ведущих российских и зарубежных экспертов из индустрии Data Science, которые сегодня развивают эту отрасль. In the field, we see fast evolutions and new advances, especially in artificial intelligence and machine learning. Here, we look at the five biggest data science trends for 2023.
#data science
Data Science и BI в действии. Для анализа возьмем данные одного из наших клиентов, а именно всю информацию из чеков за один месяц одного магазина торговой сети алкомаркетов. В Медиа Нетологии рассказываем, как ИИ взламывает пароли, превращает картинку в музыку, оживляет динозавров, пишет тексты и работает в промышленности. Data Science Central. A community for ai practitioners. Data science is an influential technology that is critical for organizations. If you are a data professional or a data science student, here is the top data science news for you.
62 Analytics & Data Science Predictions from 35 Experts for 2023
Место встречи новичков с профессионалами и экспертами. Deep Learning, Big Data, облачные вычисления, – всё это, и много чего ещё. В Медиа Нетологии рассказываем, как ИИ взламывает пароли, превращает картинку в музыку, оживляет динозавров, пишет тексты и работает в промышленности. Без даты больше траты: что ждет data-тренд в 2024 году. Экономика инноваций. Как Data Science и аналитика данных приходят в российскую фармацевтику. your daily source of data science, analytics, ML and AI news. EPJ Data Science is an open access journal focusing on new scientific methods for analyzing and synthesizing massive data sets to achieve new insights into.
Datascience News
Also includes a data visualization and Tweet of the week. Tackles the ways in which big data impact the world around us. Free version biweekly, paid version weekly.
Всего за пару месяцев под руководством практикующих экспертов вы получите навыки создания и управления сложными BigData-продуктами, научитесь выстраивать эффективные AI-стратегии, разберете лучшие практики работы и взаимодействия с командой ML-разработчиков, рассмотрите работу с датасетами и моделями. Дистанционная программа переподготовки продолжительностью 4 месяца адресована начинающим специалистам, инженерам и тем, кто планирует сменить вид профессиональной деятельности. Вы научитесь анализировать, работать с Big Data, познакомитесь с понятиями цифровой экономики и цифровой трансформации. Программа состоит из 8 модулей, включает выполнение практических заданий, тестов, разбор кейсов. Программирование для анализа данных от Skypro.
Научитесь работать с Excel, SQL, Python и Google-таблицами, прогнозировать бизнес-показатели, применять автоматизацию для обработки больших массивов информации, формулировать и проверять гипотезы, проводить статистические тесты, работать с бизнес-метриками и визуализировать. Data Analyst от Skillbox. Онлайн-обучение аналитике данных подойдет новичкам, маркетологам, разработчикам, продакт-менеджерам, владельцам бизнеса, а также практикующим специалистам ля повышения квалификации. Вы научитесь использовать Python и SQL, работать с инструментами Power BI, сможете проводить исследования, визуализировать и презентовать результат. Big Data от Профессиональный стандарт. Участники рассмотрят такие темы, как цифровая экономика и трансформация, изучат методы и технологии получения, анализа, обработки, освоят визуализацию. Выдается диплом государственного образца.
Data Scientist: быстрый старт в профессии от GeekBrains. Освоить новую профессию с нуля за 9 месяцев и стать востребованным специалистом в перспективном направлении поможет программа популярного образовательного портала. Бонусом предоставляется двухмесячный курс по нейросетям. Обучение проходит в течение 5 месяцев и включает онлайн-вебинары и практику на реальных проектах. Подойдет новичкам, начинающим аналитикам, бизнес-аналитикам, финансистам, backend-разработчикам и руководителям. Дистанционное поступление и учеба в онлайн-формате. За 4 курса студенты узнают, как строится работа, какие инструменты используются в Data Science, а также освоят Python, изучат машинное обучение, закрепят на практике полученные знания и навыки, составят карьерный трек, пройдут стажировку и напишут дипломный проект.
Data Science: быстрый старт от ProductStar. Интенсивное обучение для начинающих с нуля поможет за 2 месяца изучить основы. Научитесь писать код на Python, работать с инструментами машинного обучения и рекомендательными системами, использовать Hadoop на продвинутом уровне. Практические навыки закрепляются на кейсах после каждого урока. Доступ ко всем обучающим материалам остается навсегда. Онлайн магистратура "Науки о Данных" от Skillfactory.
Поделись своей историей знакомства с «Хакером»! Как «Хакер» тебе помог или повлиял на твое решение связаться с IT?
The congress uses a quota system to achieve its institution and geography diversity objectives. The data science conference has been highly ranked in the past. While this rate is not as low as for some top-tier conferences, it is respectable and still allows researchers from less developed countries to actively participate in the conference. Extended versions of selected papers of the conference will also appear in journals and edited research books Springer, Elsevier, BMC, … The published proceedings can be accessed via web portals, CPS, other Digital libraries.
News & Events
| Статьи по теме «data science» — Naked Science | Как в России внедряют data science: от банкинга до горнодобывающей промышленности. Кейсы. Кем работать в сфере Data Science и с чего лучше начать. |
| A huge list of AI/ML news sources | Уследить за всеми новинками в мире Data Science невозможно, поэтому я постарался собрать более-менее объективный перечень top статей этого года, которые выиграли какие-то награды. |
| Newsletters for Data Science & Analytics | Python pandas creator Wes McKinney has joined data science company Posit as a principal architect, signaling the company's efforts to play a bigger role in the Python universe as well as the R ecosystem. |
Technology
Сессия 1. Защита данных. Как предотвращать утечки и потери в условиях, когда это смерти подобно. Гигиенический минимум дата-провайдера. Принципы защиты данных, прикладное ПО, правила разграничения ролей. Сотрудник как точка утечки. Методы выявления уязвимых мест и профилактики утечек.
We will discuss five prominent Data Science trends shaping the years ahead. The trend toward edge analytics is consistently rising, particularly in scenarios necessitating swift response times to real-time data. In its pursuit of expanding network possibilities for the Metaverse, Meta has observed that edge computing can alleviate strain on public cloud resources, consequently leading to enhanced customer experiences. In the coming two to five years, there will be advancements in chip and operating system optimizations tailored specifically for edge computing. This combined progress is poised to accelerate the evolution of the next automation era and will unlock a myriad of innovative AI applications. Data-as-a-Service DaaS Data as a Service DaaS is a data management strategy that leverages data as a valuable corporate asset to enhance business agility.
Для индустрии социальных сетей снижение роста пользователей и неустойчивое поведение лиц, принимающих решения, привели к отсутствию гарантий занятости, в то время как резкое падение продаж повлияло на рост рабочих мест в розничной торговле и на сайтах электронной коммерции. Однако не все надежды потеряны. Стартапы и компании среднего размера быстро нанимают специалистов по обработке и анализу данных , в то время как более крупные биотехнологические, ИТ- и финансовые компании по-прежнему остаются удобным полем деятельности для специалистов по обработке и анализу данных. Конец специалистов по данным? Нет, это не так мрачно, как кажется, особенно с учетом последнего пункта. Вы уже наверняка слышали фразу Исследователь данных — самая сексуальная профессия 21-го века бесчисленное количество раз, но сейчас она не так широка. Другие названия должностей , такие как инженер данных, инженер по машинному обучению и т. Если вы ищете карьеру, найдите нишу и изучите другие названия, а не просто ученый данных , и вы можете найти что-то не просто более подходящее для вас, но что-то с лучшими шансами на посадку. Модели больших языков Подобно генеративному ИИ и искусству ИИ, большие языковые модели немного вошли в мейнстрим, хотя, возможно, и не в такой же степени. Такие инструменты, как GPT-3, могут общаться как люди, поскольку они обучены абсурдному количеству параметров. В случае с GPT-3 — 175 миллиардов параметров и 570 гигабайт текста. Эти инструменты начинают находить применение в реальном мире, наконец, выходя за рамки академических и исследовательских инициатив. Бизнес начинает использовать GPT-3 и другие инструменты для таких вещей, как чат-боты, системы ответов на вопросы и так далее.
Визуализировать и подавать полученные данные так, чтобы другие члены команды, руководство и инвесторы получили ответы на все задаваемые вопросы в рамках своих компетенций. Объяснять вышестоящим коллегам, как можно задействовать полученную информацию для улучшения существующих продуктов, повышения прибыли компании или эффективности разработок. Такой набор навыков в одном сотруднике встречается довольно редко, отсюда и высокие зарплаты у дата-сайентистов вкупе с высоким спросом на специалистов из этой области. Как устроена наука Data Science Стандартный рабочий день для Data Science-специалиста обычно включает в себя один из этапов сбора или обработки данных. Весь рабочий процесс состоит из 5 стадий: Сбор информации. Включает в себя процессы по сбору структурированных и неструктурированных данных из всех релевантных источников. Используются все подручные инструменты — от ручного ввода и скрапинга веб-страниц до сбора показателей из проприетарных систем. Хранение информации. Поиск методов и средств для сохранения полученных данных в таком виде, в котором их впоследствии можно будет обработать, используя заранее предусмотренные для этого механизмы. Дата-сайентист так же должен удалить дубликаты, отфильтровать лишнее и т. На этом этапе специалист должен проанализировать связи между разными кусками добытых данных, проследить паттерны и соответствие полученной информации. В этот момент специалист подключает все свои «волшебные» инструменты: искусственный интеллект, модели машинного обучения, аналитические алгоритмы и т. По итогу специалист должен оформить найденные данные в виде таблиц, графиков, списков или в любой другой форме, предпочтительной для демонстрации разным категориям потребителей этой самой информации. Инструменты Data Science Специалисты в области Data Science хоть и не являются разработчиками, но должны уметь программировать и создавать приложения. В противном случае у них попросту не будет достаточного количества инструментов для обработки данных. Поэтому придется изучить хотя бы один из двух наиболее востребованных в Data Science языков программирования.
Мероприятия по теме «Data Science»
Data Science Central. A community for ai practitioners. Statisticians from the National University of Singapore (NUS) have introduced a new technique that accurately describes high-dimensional data using lower-dimensional smooth structures. Embark on a data-driven journey with SDSC's inspiring projects. Explore the world of data science through our diverse projects. Владелец сайта предпочёл скрыть описание страницы. Data Science и BI в действии. Для анализа возьмем данные одного из наших клиентов, а именно всю информацию из чеков за один месяц одного магазина торговой сети алкомаркетов. data science — последние новости по теме.
Data snooping
However, today we have algorithms that can convert these class outputs to probability. Converting probability outputs to class output is just a matter of creating a threshold probability. How well the model generalizes on the unseen data is what defines adaptive vs non-adaptive machine learning models. By using different metrics for performance evaluation, we should be in a position to improve the overall predictive power of our model before we roll it out for production on unseen data. Without doing a proper evaluation of the ML model using different metrics, and depending only on accuracy, it can lead to a problem when the respective model is deployed on unseen data and can result in poor predictions. Model Evaluation MetricsLet us now define the evaluation metrics for evaluating the performance of a machine learning model, which is an integral component of any data science project.
The confusion matrix itself is relatively simple to understand, but the related terminology can be confusing. Confusion matrix with 2 class labels. Each prediction can be one of the four outcomes, based on how it matches up to the actual value:True Positive TP : Predicted True and True in reality. Now let us understand this concept using hypothesis testing. A Hypothesis is speculation or theory based on insufficient evidence that lends itself to further testing and experimentation.
With further testing, a hypothesis can usually be proven true or false. A Null Hypothesis is a hypothesis that says there is no statistical significance between the two variables in the hypothesis. It is the hypothesis that the researcher is trying to disprove. We would always reject the null hypothesis when it is false, and we would accept the null hypothesis when it is indeed true. Even though hypothesis tests are meant to be reliable, there are two types of errors that can occur.
These errors are known as Type 1 and Type II errors. For example, when examining the effectiveness of a drug, the null hypothesis would be that the drug does not affect a disease. The first kind of error that is possible involves the rejection of a null hypothesis that is true. If we reject the null hypothesis in this situation, then we claim that the drug does have some effect on a disease. But if the null hypothesis is true, then, in reality, the drug does not combat the disease at all.
The drug is falsely claimed to have a positive effect on a disease. The other kind of error that occurs when we accept a false null hypothesis. This sort of error is called a type II error and is also referred to as an error of the second kind. If we think back again to the scenario in which we are testing a drug, what would a type II error look like? A type II error would occur if we accepted that the drug hs no effect on disease, but in reality, it did.
A sample python implementation of the Confusion matrix. The diagonal elements represent the number of points for which the predicted label is equal to the true label, while anything off the diagonal was mislabeled by the classifier. Therefore, the higher the diagonal values of the confusion matrix the better, indicating many correct predictions. In our case, the classifier predicted all the 13 setosa and 18 virginica plants in the test data perfectly. However, it incorrectly classified 4 of the versicolor plants as virginica.
There is also a list of rates that are often computed from a confusion matrix for a binary classifier:1. AccuracyOverall, how often is the classifier correct? Accuracy is a common evaluation metric for classification problems. Misclassification Rate Error Rate : Overall, how often is it wrong. PrecisionWhen it predicts yes, how often is it correct?
For this, we use precision and recall instead of accuracy. Precision and recall provide a better way of evaluating model performance in the face of a class imbalance. They will correctly tell us that the model has little value for our use case. Just like accuracy, both precision and recall are easy to compute and understand but require thresholds. Besides, precision and recall only consider half of the confusion matrix:4.
F1 ScoreThe F1 score is the harmonic mean of the precision and recall, where an F1 score reaches its best value at 1 perfect precision and recall and worst at 0. Why harmonic mean? Since the harmonic mean of a list of numbers skews strongly toward the least elements of the list, it tends compared to the arithmetic mean to mitigate the impact of large outliers and aggravate the impact of small ones. An F1 score punishes extreme values more. A sample python implementation of the F1 score.
Note that, together, specificity and sensitivity consider the full confusion matrix:6. By plotting the true positive rate sensitivity versus the false-positive rate 1 — specificity , we get the Receiver Operating Characteristic ROC curve. This curve allows us to visualize the trade-off between the true positive rate and the false positive rate. The following are examples of good ROC curves. The dashed line would be random guessing no predictive value and is used as a baseline; anything below that is considered worse than guessing.
We want to be toward the top-left corner:A sample python implementation of the ROC curves. A perfect classifier will have the ROC curve go along the Y-axis and then along the X-axisLog LossLog Loss is the most important classification metric based on probabilities. As the predicted probability of the true class gets closer to zero, the loss increases exponentially:It measures the performance of a classification model where the prediction input is a probability value between 0 and 1. Log loss increases as the predicted probability diverge from the actual label. The goal of any machine learning model is to minimize this value.
As such, smaller log loss is better, with a perfect model having a log loss of 0. A sample python implementation of the Log Loss. Jaccard Index or Jaccard similarity coefficient is a statistic used in understanding the similarities between sample sets. So, the Jaccard index gives us the accuracy as —So, the accuracy of our model, according to Jaccard Index, becomes 0. Higher the Jaccard index higher the accuracy of the classifier.
A sample python implementation of the Jaccard index. More accurately, K-S is a measure of the degree of separation between positive and negative distributions. The cumulative frequency for the observed and hypothesized distributions is plotted against the ordered frequencies. The vertical double arrow indicates the maximal vertical difference. The K-S is 100 if the scores partition the population into two separate groups in which one group contains all the positives and the other all the negatives.
On the other hand, If the model cannot differentiate between positives and negatives, then it is as if the model selects cases randomly from the population. The K-S would be 0. In most classification models the K-S will fall between 0 and 100, and that the higher the value the better the model is at separating the positive from negative cases. The K-S may also be used to test whether two underlying one-dimensional probability distributions differ. It is a very efficient way to determine if two samples are significantly different from each other.
A sample python implementation of the Kolmogorov-Smirnov. It returns statistics and p-value. Alpha is defined as the probability of rejecting the null hypothesis given the null hypothesis H0 is true. For most of the practical applications, alpha is chosen as 0. Gain and Lift ChartGain or Lift is a measure of the effectiveness of a classification model calculated as the ratio between the results obtained with and without the model.
Gain and lift charts are visual aids for evaluating the performance of classification models. However, in contrast to the confusion matrix that evaluates models on the whole population gain or lift chart evaluates model performance in a portion of the population. The higher the lift i. It is one of their most common uses is in marketing, to decide if a prospective client is worth calling. The coefficient ranges from 0 to 1 where 0 represents perfect equality and 1 represents perfect inequality.
Here, if the value of an index is higher, then the data will be more dispersed. Well, this concludes this article. Thanks for reading!!! With a rich history of groundbreaking engineering and a commitment to cutting-edge technology, KTM AG has set new standards in performance, design, and safety. As a global leader in two-wheeler innovation, KTM AG invites participants to embark on this groundbreaking innovation journey.
At the core of this competition lies a challenge set to redefine the future of motorcycle lighting systems. Participants are tasked with developing an algorithm for a high-beam lighting system utilizing a pixel matrix. Participants can find detailed guidelines in the Datathon competition. The datathon unfolds in a 3-tiered cascade model: This Code Challenge by KTM AG promises not only substantial rewards but also an exciting opportunity to shape the future of two-wheeler technology, along with supporting the participants to upscale and test their knowledge in a global AI competition. We invite all aspiring innovators, data scientists, and AI enthusiasts to join us in this journey to "Code the Light Fantastic.
Our community is at the heart of what we do. They collaborate, ideate, and innovate, driving forward the frontiers of data science. It is used in various sectors, including manufacturing, retail, healthcare, and finance. Today, a wide variety of online Data Science courses are accessible. With so many choices, you might need help choosing the best one.
What Is a Data Science Course? The theoretical ideas of data science are taught to novices in a Data Science course. Advanced subjects, such as employing neural networks to develop recommendation engines, are covered in more specialized courses. Why Data Science? In the expanding field of data science, a data scientist earns one of the best jobs.
Data science gained popularity and started to be utilised in an expanding number of applications when big data appeared and the necessity to manage these massive volumes of data arose. Data science, which enables companies to derive conclusions on the basis and take measures based on those conclusions, is one of the primary applications of artificial intelligence. There is fierce rivalry everywhere. But if you can get an advantage over your competitors, you may easily land lucrative positions in demand. Taking data science courses online might give you that advantage.
You may always study from the greatest online Data Science courses and create a way to join this area while working. These are the top data science programs you can take to further your career and understand the subject. Program for Business Analytics CertificationThis online Data Science course lasts three months and calls for 8 to 10 hours of study per week. It has more than 100 hours of material. The Data Science course was built with the help of business professionals from organizations like Flipkart, Gardener, and Actify.
This is one of the finest online courses for learning the fundamentals of data science since it offers committed mentor assistance, prompt doubt resolution services, and live sessions with subject matter specialists. Students will gain knowledge in statistics, optimization, business problem-solving, and predictive modeling via this course. This online data science course was created for managers, engineers, recent graduates, software and IT workers, and marketing and salespeople. Students will concentrate on corporate problem-solving, insights, and narrative for the very first 3 weeks of the course. In this portion, you will discover how to formulate hypotheses, comprehend business issues, and concentrate on narrative.
The following four weeks will be devoted to understanding statistics, optimization, and exploratory data analysis. A case study assignment will also be included. You will study several machine learning approaches to evaluate data and provide insights during the last five weeks, which will be devoted to predictive analysis. There will be three initiatives at the industry level: uber supply-demand gap, customer creditworthiness, and market mix modeling for e-commerce.
These cookies help provide information on metrics the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc. Advertisement Advertisement Advertisement cookies are used to provide visitors with relevant ads and marketing campaigns. These cookies track visitors across websites and collect information to provide customized ads. Others Others Other uncategorized cookies are those that are being analyzed and have not been classified into a category as yet.
These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may affect your browsing experience. Necessary Always Enabled Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly.
Даункастинг в Pandas для эффективного использования памяти. Преимущества алго-трейдинга и важность анализа маркет-даты. Небольшая статья о нахождении оптимального маршрута. Go Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека Go разработчика» Статьи и руководства Filippo Valsorda до 2022 года отвечал за криптографию и безопасность в команде Go в Google, но на текущий момент он продолжает сопровождать стандартную библиотеку криптографии Go. О крипте и пойдет речь в статье, точнее о планах в Go 1. Разбор четырех распространенных ловушек, которые ведут к неточностям тестирования в Go. Записи всех докладов с конференции GopherCon UK 2022. После длительной работы представлена вторая версия Wails , альтернативы Electron на Go. Go Get Podcast: правила хорошего тона для разработчика. В очередном выпуске обсуждаются вопросы, связанные с написанием хорошего кода на Go: — Нужен ли он?
Top 5 data science trends for 2023
| Data Science Weekly | Discover the latest Data Science development news, repositories, and conferences at Hackertab. Latest Data Science articles. Using Deno with Jupyter Notebook to build a data dashboard. |
| 7 трендов в науке о данных, о которых вам нужно знать в 2023 году | Самое большое сообщество Data Science на русском языке. — обучающие материалы — последние новости из мира DS — обзоры компаний, подборки вакансий и многое другое. |
Как изменился рынок Data science в 2022 году
Data Science — Новые возможности для открытия неизведанных миров всемирной паутины данных — перспективы будущего для тех, кто стремится к развитию и переосмыслению данных на всех уровнях обработки. Они способны существенно повысить эффективность процессов, ускорить работу, обеспечить постоянное совершенствование и развитие инсайтов. В ближайшие годы в индустрии точно можно ожидать интересных сюрпризов — Data Science займет значительное место в бизнесе и развиваться будет с активной скоростью. Это новость написана нейросетью, расскажи всем Ссылка скопирована Мария 26 мая 2023 "Чувачки, слышали такое слово как "дата саенс"? Это какая-то новая штука, которая поможет нам легче разбираться во всей этой информации, большеватой становится. За нами следят, братва, но сейчас мы тоже можем стать немного "большими братьями". В общем, это такие умные программы, которые сами собирают, анализируют и используют данные, чтобы помочь нам в жизни. Сейчас их применяют везде - от медицинских исследований до бизнеса и политики. Так что мы, гопники, тоже можем намутить что-то на этом поприще. Забирайте свои лэптопы, ребята, пора и к нам в гоп-сообщество приходит прогресс! С его помощью нам открываются бесконечные возможности для обработки данных и принятия правильных решений, которые могут существенно повлиять на нашу жизнь.
Я уверена, что благодаря таким людям, как автор этой новости, наш мир станет более умным и эффективным. Желаю ему и всем специалистам в этой области дальнейшего профессионального роста! Марина 25 мая 2023 Я очень рада, что автор данной статьи признает важность и перспективность развития data science. Эта область является одной из самых быстрорастущих и многообещающих, и безусловно, будущее нашей цифровой эры сильно зависит от того, насколько эффективно мы сможем обрабатывать и использовать все больше и больше данных, поступающих от разных источников. И если автор самостоятельно работает в этой области, то я желаю ему всего наилучшего, ведь такая профессия является не только инновационной, но и очень востребованной, что гарантирует высокий уровень зарплаты и успешной карьеры. Артём 25 мая 2023 Как и автор данной статьи, я также разделяю мнение о важности и перспективности развития data science. Эта область становится все более востребованной и необходимой в нашей цифровой эпохе, и нужны специалисты, которые могут обрабатывать и анализировать большие объемы данных, для выявления важных трендов и понимания происходящего.
Как машинное обучение может навсегда изменить прогноз погоды 14 ноября 2023 года команда Google Deepmind официально представила мировой общественности свою модель прогнозирования погоды — GraphCast. Её особенность заключается в том, что она способна рассчитывать погоду на 10 дней вперёд без понимания «физики» атмосферных процессов. Учёные обучали нейросеть на цифровых исторических архивах погоды за период с 1979 по 2017 годы.
Aileen Scott February 9, 2024 at 1:52 pm 2024 is the year of great data science predictions targeting big business churn. It is the time to yield benefits from t... Jane Marsh February 8, 2024 at 3:04 pm Nonprofit fundraising tools can be excellent resources for assisting organizations in maintaining compliance.
It transforms how data analytics is handled, manufactured, and generated by utilizing machine learning algorithms and artificial intelligence. Augmented analytics tools are now popular because they provide automated chores and insight solutions by using complicated algorithms to enable conversational analytics. Augmented analytics tools provide automated chores and insight solutions Furthermore, augmented analytics contributes to the evolution of data science platforms and embedded analytics. This trend is likely to undergo a variety of developments in 2023 or the following years, becoming an important role in the growth of BI platforms. Data-as-a-Service DaaS Data-as-a-Service DaaS is a technology that encourages users to use and access digital assets over the internet. It is based on cloud technology. DaaS is a top data science concept that boosts corporate efficiency. So it naturally finds a spot in our list of 5 data science trends. The following are the primary features of this data science trend: This data stream is available on demand, which makes data sharing a breeze. It is highly convenient and advantageous to use because there are no specific fees for accessibility. DaaS subscribers may receive high-speed data and cover a greater area. Because of the availability of resources and the affordability of data storage, the financial demand for DaaS is growing by the day. Big Data Analysis Automation Automation plays a crucial part in the transformation of the planet. It has sparked different company reforms, leading to long-term proficiency.
Newsletters for Data Science & Analytics
Команда проекта вручную классифицировала несколько тысяч траекторий кораблей. Затем аналитики данных обучили нейросеть на этих размеченных данных. В результате удалось получить систему, которая определяет тип судна — грузовое, траулер, ярусолов и др. Система умеет противостоять попыткам некоторых моряков запутать следы. Нередко рыбаки меняют порты приписки, названия судов и даже подают ложные номера AIS-системы. Благодаря машинному обучению Global Fishing Watch способна по уникальным особенностям движения судна отличить его от других и точно идентифицировать. Уйти от надзора теперь практически невозможно. Сервис постоянно улучшают. Скоро система сможет различать больше видов подозрительных действий. Например, перегрузку выловленной рыбы в море на другие суда — это тоже незаконно.
Что в итоге Сегодня каждая пятая рыба, представленная на рынке, выловлена с нарушением закона. Но в ближайшие годы использование Global Fishing Watch может привести к полному искоренению браконьерства и сохранению водных богатств нашей планеты. Государственные надзорные органы всё чаще обращаются к информации Global Fishing Watch. Например, власти островного государства Кирибати , используя этот сервис, сумели доказать , что судно нарушило границы запретной зоны в их территориальных водах. Рыболовецкую компанию оштрафовали на 2 миллиона долларов. Уже сейчас многие потребители и торговые сети требуют от поставщиков рыбной продукции подтверждения , что она была добыта с соблюдением всех необходимых норм. Для этого могут использоваться данные, полученные от глобальной системы отслеживания рыболовных судов. Проект планирует к 2022 году договориться о сотрудничестве с правительствами 20 стран. А ещё проекту Global Fishing Watch нашлось неожиданное применение.
В 2016 году общественные активисты и журналисты, опираясь на данные сервиса, провели расследование и доказали, что владельцы «тёмных флотилий» Юго-Восточной Азии используют принудительный труд. В результате 2 тысячи рыбаков удалось освободить из рабства. Читайте также:.
While DPI offers transformative solutions, challenges like inclusivity, data protection, and privacy concerns need addressing for its full benefits to be realized.
He is also the founder of i3systems. His entrepreneurial venture has played a pivotal role in advancing AI applications across the insurance sector. This demand for these new IT skills, they contain their own seeds of self-destruction. Hiring is projected to increase 8.
These engineers have shifted from their original fields to choose subjects like political science, international relations, and sociology. On the back of this bull run, InCred Equities has identified seven stocks with Add recommendations and one with Reduce.
Для того, чтобы быть в курсе последних трендов и исследований, приходится читать много источников, ориентироваться в которых сложно.
Подборка подойдет как специалистам, так и широкой аудитории — тем, кто хочет разобраться, как устроена наука о данных. Из-за специфики отрасли почти все блоги, каналы и СМИ в этой подборке — англоязычные. Наши дата-сайентисты посоветовали несколько русскоязычных источников: у них есть соответствующие пометки.
Посты написаны простым языком, но ориентированы на специалистов, а не на широкую аудиторию. Канал ведут участники исследовательского проекта DeepPavlov — открытой библиотеки для разговорного искусственного интеллекта, которую разрабатывают в МФТИ. Уровень — средний и выше: канал ориентирован на профессионалов, а не на широкую аудиторию.
Освещаются последние исследования в областях обработки естественного языка NLP и компьютерного зрения. Посты в блоге написаны простым языком и будут понятны неспециалистам. Инженеры компании публикуют статьи с описанием своих работ на языке, понятном широкой аудитории.
More countries like Iran and a few others in West Asia may be added to the deadline extension list in the next few days. Please write to us at info worlddatascience. The two-day event is expected to feature technology education and research experts from around the world as speakers. Though the invite list is still in the works, around 200 institutions are expected to be represented from 26 countries.
TOP 25 Artificial Intelligence and Big Data News Publications
| Data Science | Come and discover the world of data and ia with our selection of the best news, tools and applications in Data Science! |
| Data Science News - Latest News and Top Stories — RT | Artificial intelligence (AI) is revolutionizing the field of data science. Discover how AI techniques such as deep learning and neural networks are being applied to solve complex problems. |
| 26 источников вдохновения для data scientist’а. Читайте на | Ищем людей, которые заняты чем-то интересным в науке о данных — предлагайте новости и рассказывайте о своих проектах! |
| NVIDIA Data Science News | Naturally, for best results, their staff should be knowledgeable in data science and analytics or have access to training in the newest AI and ML technologies. |
| News & Events | Data Science at NIH | Artificial Intelligence News — Science Daily. |
News & Events
Covering #IBM #Data Science News and Reports. Independent reporting account, not affiliated with IBM company. your daily source of data science, analytics, ML and AI news. Читайте самые интересные и обсуждаемые посты по теме Data Science. Личный опыт, познавательные статьи, забавные фото и видео. Come and discover the world of data and ia with our selection of the best news, tools and applications in Data Science!