#1039933

#1039933: Итак, вы решили работать с большими данными. Какой из этих инструментов вам вряд ли пригодится?

Итак, вы решили работать с большими данными. Какой из этих инструментов вам вряд ли пригодится?
Варианты ответа:
  • SQL
  • Texmaker
  • Python
  • R

🔒 Ответ будет доступен после оплаты

Данная дисциплина посвящена изучению современных технологий работы с крупными массивами данных. В рамках курса рассматриваются методы сбора, хранения, обработки и анализа информации, а также инструменты для извлечения ценных инсайтов. Особое внимание уделяется применению полученных знаний в различных сферах, включая бизнес-аналитику, научные исследования и цифровые технологии. Студенты освоят принципы работы с распределенными системами, алгоритмами машинного обучения и визуализацией данных для эффективного принятия решений.

Данная дисциплина посвящена изучению современных технологий работы с крупными массивами данных. В рамках курса рассматриваются методы сбора, хранения, обработки и анализа информации, а также инструменты для извлечения ценных инсайтов. Особое внимание уделяется применению полученных знаний в различных сферах, включая бизнес-аналитику, научные исследования и цифровые технологии. Студенты освоят принципы работы с распределенными системами, алгоритмами машинного обучения и визуализацией данных для эффективного принятия решений.

Похожие вопросы по дисциплине

📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
Чтобы работать с большими данными, их сначала нужно собрать. А с этого года действует GDPR — общеевропейский регламент о защите персональных данных. В каких случаях по регламенту не требуется согласие человека на обработку его данных? Теперь вам нужно обучить нейросеть распознавать на фото воздушные шары. Коллега предлагает перевести все изображения для обучения нейросети в черно-белые. Что вы ответите? Специалист по работе с данными знает и умеет многое, но нельзя знать всего. Чего не преподают на курсах по Data Science? Вы взяли среднесуточные температуры за последние два года и построили регрессионную модель для прогнозирования дневного спроса на товары. Для мороженого она работает хорошо, а для шуб плохо. Почему? В базе данных есть следующие записи: длительность звонков, общее число звонков, общее число переданных сообщений, количество потраченных гигабайтов трафика. Вы хотите предсказывать объем трафика, который потратят клиенты. Что будет объектом модели в этой задаче?