Аналитика больших данных стала быстрорастущей областью в отрасли. Организации вложили значительные средства в закупку программных стеков, создание обучающих программ, а также в настройку ресурсов центров обработки данных для своих озер больших данных. Архитектуры озер больших данных были построены на основе продуктов с открытым исходным кодом — Hadoop и Spark, и это лишь некоторые из них. Однако капиталовложения в создание озера больших данных не принесли соизмеримой отдачи с точки..

Машинное обучение , Программирование Полностью объясненная линейная регрессия с помощью Python Как решается проблема регрессии на реальном примере. Простая линейная регрессия используется для прогнозного анализа и вывода. В этом типе есть одна независимая и одна зависимая переменные. Когда в моделировании есть причина и следствие, мы переходим к регрессионному анализу. При анализе в реальном времени производительность становится более точной, если мы используем методы..

Станьте мастером одного из наиболее часто используемых инструментов Python для анализа данных Большинство из вас, читающих этот пост, вероятно, слышали о Pandas раньше и, вероятно, использовали его во многих проектах, поскольку это одна из наиболее часто используемых библиотек Python для науки о данных. Это первый пост из серии из 3 постов, цель которых - научить вас чувствовать себя комфортно с пандами и даже научить вас некоторым из его более продвинутых функций . В этом..

Первоначально эта запись появилась в Блоге AWS Big Data Том Талпир, разработчик программного обеспечения, ironSource. ironSource Atom является технологическим партнером Advanced AWS Partner Network (APN) и компетентным партнером AWS в области больших данных . Вы когда-нибудь задумывались, что нужно, чтобы пользователь не покинул вашу игру или приложение после всей тяжелой работы, которую вы проделали? Было бы здорово получить возможность пообщаться с пользователями до того,..

Масштабирование и упрощение опыта разработчиков Команда RAPIDS рада объявить о выпуске RAPIDS 22.04 только что после еще одной успешной NVIDIA GPU Technology Conference (GTC). В своем выступлении основатель и генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг рассказал о популярности RAPIDS и сообщил, что на данный момент RAPIDS загружено более 2 миллионов раз . Это огромная веха для команды и сообщества, и мы благодарны за вашу поддержку и участие. Многие члены команды RAPIDS..