Data Science i analityka predykcyjna
Data Science wykorzystuje dane, statystykę i programowanie do badania zależności oraz budowania prognoz. Temat obejmuje analitykę predykcyjną, uczenie maszynowe, R i Python.
Nie znaleźliśmy wpisów pasujących do tego wyszukiwania. Spróbuj innego słowa albo opisz nam swój problem.
Jak przewidzieć przyszłość biznesu? Praktyczne zastosowania analizy predykcyjnej
Dowiedz się jak przewidzieć przyszłość biznesu dzięki analizie predykcyjnej, czyli zaawansowanej technice analizy danych. Poznaj przykłady zastosowań.
Czytaj więcej →
Jak sprostać obowiązkowi raportowania ESG: przewodnik krok po kroku
Aby sprostać obowiązkowi raportowania ESG, firmy muszą wdrożyć zaawansowane narzędzia do gromadzenia, analizy i wizualizacji danych. Sprawdź, jak to zrobić!
Czytaj więcej →
Braki w datach – wskaźnik w postaci liniowej
Data ma w Tableau wagę szczególną, a w związku z tym również szczególne funkcjonalności, ułatwiające pracę z datą.
Czytaj więcej →
W jaki sposób Machine Learning wspiera i zmienia obszar BI?
Uczenie maszynowe (Machine Learning) zmienia rolę i funkcjonowanie Business Intelligence, wspierając zaawansowane analizy danych.
Czytaj więcej →
Obalamy największe mity związane z Data Science
Poznaj 10 najczęściej powielanych mitów dotyczących Data Science. Przeczytaj artykuł i dowiedz się dlaczego Data Science to nie chwilowa moda.
Czytaj więcej →
Dzień z życia specjalisty BI, developera ETL i badacza danych [artykuł]
Czym zajmuje się na codzień specjalista Business Intelligence, developer ETL oraz Data Scientist? Jakich kompetencji wymaga od niego rynek?
Czytaj więcej →
Data Scientist na rozmowie kwalifikacyjnej – jak się przygotować i czego się spodziewać? [artykuł]
Przygotowanie się do rozmowy kwalifikacyjnej na stanowisko Data Scientist - skuteczne strategie i pytania rekrutacyjne.
Czytaj więcej →
Manager Data Science – praktyka vs. kompetencje [artykuł]
Jakie predyspozycje powinien posiadać manager zespołu analitycznego? Czy praktyka biznesowa ceniona jest bardziej niż kompetencje techniczne?
Czytaj więcej →
Tableau 10.5 już dostępne
Przegląd nowości Tableau 10.5: silnik Hyper, wizualizacje w podpowiedziach, Tableau Server na Linuksie i zgodność skoroszytów.
Czytaj więcej →
Jak zbudować portfolio badacza danych [artykuł]
Odkryj skuteczną drogę do sukcesu w branży Data Science dzięki starannie przygotowanemu portfolio. Bussines Intelligence
Czytaj więcej →
Deduplikacja danych teleadresowych w programie Alteryx [artykuł]
W tym artykule zajmiemy się omówieniem procesu deduplikacji, czyli eliminacji powtarzających się lub niosących tę samą informację rekordów.
Czytaj więcej →
7 stron, które powinien znać każdy analityk danych [lista]
Jak pośród masy serwisów i blogów odnaleźć prawdziwe perełki? Poznaj 7 stron internetowych, które powinien odwiedzać każdy analityk.
Czytaj więcej →
10 ekspertów Data Science, których warto śledzić [lista]
Zobacz Kogo warto obserwować, by wiedzieć co się dzieje w świecie Data Science! Buduj ukierunkowaną karierę i rozwijaj się w swojej branży!
Czytaj więcej →
Certyfikacja w obszarze Data Science [artykuł]
Zdobądź certyfikaty, aby rozwijać karierę jako badacz danych. Odkryj sposoby ich pozyskania, miejsca poszukiwań i skuteczne wybieranie.
Czytaj więcej →
Pierwsze kroki z Alteryx [artykuł]
Zobacz jak gotowy produkt może ułatwić Ci przetwarzanie danych, zaoszczędzić czas nauki oraz czas budowy modeli. Wypróbuj system Alteryx!
Czytaj więcej →
Tableau przejmuje ClearGraph [artykuł]
Przeczytaj artykuł i dowiedz się w jaki sposób przejęcie ClearGraph pomoże korporacji z Seattle utrzymać palmę pierwszeństwa.
Czytaj więcej →
Tableau + R jak zacząć [artykuł]
Przeczytaj artykuł i dowiedz się jakie korzyści płyną z połączenia możliwości Tableau i R oraz odkryj listę wymagań na jego realizację.
Czytaj więcej →
10 darmowych baz danych dla Data Scientist
Gdzie znaleźć darmowe zbiory danych do analiz i wizualizacji? 10 źródeł, m.in. Data.gov, GUS, Bank Światowy, OECD i WHO, z opisem, jakie dane w nich znajdziesz.
Czytaj więcej →
Data Science – zawód przyszłości w przyszłości [artykuł]
Dowiedz się w jakim kierunku zmierza branża data science i jakie role oferuje dziś rynek dla ekspertów w dziedzinie danych!
Czytaj więcej →
Data Scientist – kompetencje i kwalifikacje [artykuł]
Jak stać się Data Scientist? Przeczytaj artykuł i dowiedz się, jakie kompetencje powinieneś nabyć, by pracować w tym zawodzie.
Czytaj więcej →
Regresja logistyczna
Odkryj regresję logistyczną w różnych dziedzinach. Dowiedz się, jak używać modelu w Rstudio do analizy danych i klasyfikacji
Czytaj więcej →
Alteryx – na polu walki z danymi [artykuł]
Poznaj Alteryx, narzędzie do pracy z danymi. Twórz w prosty sposób modele danych, które możesz łatwo modyfikować i nimi zarządzać.
Czytaj więcej →
Beautiful Science of Data Visualisation with Tableau [event]
Weź udział w konferencji “Data Science Summit” i zdobądź wiedzę na temat nowoczesnych narzędzi Visual Data Science, które ułatwią Ci pracę.
Czytaj więcej →
Visual Data Science z Tableau i Alteryx [event]
Zobacz jak nowoczesne narzędzia self-service pomagają w przewidywaniu rentowności projektów na podstawie bieżących i historycznych danych.
Czytaj więcej →
Raport Gartner Magic Quadrant for BI & Analytics 2017
Raporty Gartnera od lat stanowią standard dla branży IT – cechują się kompleksowością, rzetelnością, oraz wysoką wartością merytoryczną.
Czytaj więcej →
Raport Gartnera 2017 – omówienie wyników
Gartner właśnie udostępnił podsumowanie do nadchodzącego raportu BI & Analytics Platforms – magiczny kwadrant.
Czytaj więcej →
Od Excela do Tableau. Jak przestać rzeźbić, a zacząć malować?
Praca z Excelem spędza Ci sen z powiek? Możesz to zmienić! Weź udział w webinarze i sprawdź jak skutecznie zwiększyć efektywność raportów.
Czytaj więcej →