Fox Driven

Анализ данных

В наше время можно часто услышать, что "данные - это новая нефть", "будущее за большими данными" и тому подобное. Может сложиться впечатление, что только в XXI веке люди осознали ценность информации и стали задаваться вопросом, возможно ли не только заниматься накопительством, но и извлекать из него ощутимую пользу. Но на самом деле мы живём бок о бок с данными уже очень давно (просто раньше они имели другую форму, порой даже физическую):

  • огромные архивы личных дел и медицинских карт в организациях здравоохранения,
  • исторические данные биржевых брокеров,
  • телеметрия летательных и космических аппаратов,
  • телефонные справочники,
  • и многое другое.

Так что, как видите, в действительности поменялась лишь доступность, а произошло это во многом благодаря развитию технологий и удешевлению вычислительных мощностей. А раз теперь буквально каждый при наличии компьютера, времени и желания может начать заниматься анализом данных, то почему бы не помочь таким любопытствующим и не показать им всю широту разнообразия науки о данных как профессиональной и академической дисциплины? Именно с этого вопроса и появилось желание создать этот сайт, где будет представлен различный материал, посвящённый Data Science.

В этом разделе будут собраны различные статьи, сгруппированные по трём основным направлениям, охватывающим полный цикл работы с данными:

Обработка данных

,

Продуктовая аналитика

,

Машинное обучение

. Кроме того, будут представлены различные академические работы, связанные с задачами нелинейного программирования и обучения с подкреплением.
В отличие от предыдущего раздела, где работы в большинстве своём независимы друг от друга, данная секция же, напротив, содержит связанные материалы, объединённые общей темой, каждая из которых относится к основным дисциплинам, которые необходимы для глубокого освоения различных аспектов анализа данных, включая машинное обучение. Упомянутыми дисциплинами являются:

Линейная алгебра

,

Математический анализ

,

Теория вероятностей

,

Математическая статистика

,

Дискретная математика

.
Если вам необходима

помощь в анализе данных

, то в данном разделе вы найдёте всю необходимую информацию о возможных вариантах сотрудничества, а также подробное резюме и контакты для связи.
"Fox Driven" © . Все права защищены.
ИП Пановский Валентин Николаевич
ОГРНИП 322774600390419
ИНН 771683960143
Правовая информация