Оцените правильность утверждения: "Извлечение полезных сведений невозможно без хорошего понимания сути данных"
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина посвящена изучению современных методов работы с информацией, включая сбор, очистку, визуализацию и анализ данных. В рамках курса рассматриваются статистические подходы, алгоритмы машинного обучения и инструменты для извлечения ценных insights. Студенты учатся применять полученные знания для решения практических задач в различных сферах, от маркетинга до научных исследований. Особое внимание уделяется развитию навыков критического мышления и принятия решений на основе данных. Программа также охватывает вопросы этики работы с информацией и защиты персональных данных.
Варианты ответа:
- утверждение верно
- утверждение неверно. Технологии Data Mining не нужен аналитик, поэтому понимание кем-либо данных - излишне
- утверждение неверно. Технологии не нужно понимание данных
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Если сравнивать Data Mining, машинное обучение и статистику, какая из дисциплин сконцентрирована на едином процессе анализа данных, включает очистку данных, обучение, интеграцию и визуализацию результатов:
- Назовите факторы, обусловившие возникновение и развитие Data Mining: (выбор нескольких ответов)
- В процессе работы Data Mining программы пользователь может получить такие результаты:
- Data Mining — это процесс обнаружения в сырых данных знаний, необходимых для:
- Подготовка данных в процессе Data Mining является: