آموزش 15 اشتباه برای جلوگیری از علم داده

15 Mistakes to Avoid in Data Science

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: به عنوان یک دانشمند داده ، هدف شما این است که همیشه مهارت های خود را افزایش دهید. اما ، اگر این را بفهمید یا نه ، ممکن است مرتکب اشتباهاتی شوید که شما را از حرکت به مرحله بعدی باز دارد. در این دوره ، 15 اشتباه برتر علم داده را بیاموزید: درک نادرست از مشکلات تجاری ، استفاده از ابزارهای اشتباه ، شروع بدون برنامه و موارد دیگر. چهار دانشمند برجسته داده ، دروس سختی را که درباره بیگانگی همکاران با اصطلاحات فنی ، حرکت سریع و استفاده از اندازه های نمونه خیلی کوچک به دست آورده اند ، به دست آورده اند. دریابید که چرا باید تمام تلاش خود را برای جلوگیری از تعصب انجام دهید - و از راه حل های بیش از حد برای سهامداران خودداری کنید. بعلاوه ، بیاموزید که چرا نوشتن کد سفارشی می تواند منجر به اتلاف وقت زیادی شود و چرا امیدوار کننده ترین بینش علم داده بدون یک داستان جذاب باعث سقوط می شود.

این دوره توسط Madecraft ایجاد شده است. ما خوشحالیم که میزبان این مطالب در کتابخانه خود هستیم.

موضوعات شامل:
  • نکات ارتباطی
  • به روز بودن در مورد ابزارها و فنون
  • مستند کردن کار خود
  • اجتناب از سوگیری
  • کار با ذینفعان

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • برای برتری در علم داده از اشتباهات رایج خودداری کنید Avoid common mistakes to excel in data science

1. اشتباهات برای جلوگیری از 1. Mistakes to Avoid

  • برقراری ارتباط با زبان بیش از حد فنی Communicating with overly technical language

  • پرش از اصول Skipping the fundamentals

  • خیلی سریع حرکت می کند Moving too quickly

  • داشتن یک مجموعه داده که خیلی کوچک است Having a data set that is too small

  • عدم استفاده از ابزارهای جدید Failing to adopt new tools

  • عدم در نظر گرفتن سطح تنوع Not considering the level of variation

  • نداشتن مستندات Lack of documentation

  • تکیه صرف بر آموزش رسمی Relying solely on formal education

  • برای به اشتراک گذاشتن نتایج بسیار طولانی شده است Taking too long to share results

  • از جمله تعصب شما Including your bias

  • راه حل های بیش از حد امیدوار کننده برای ذینفعان Overpromising solutions to stakeholders

  • ابزار ساخت از ابتدا Building tools from scratch

  • با فرض سطح دانش ذینفعان Assuming the knowledge level of stakeholders

  • قصه گویی نکردن با داده ها Not telling a story with the data

  • با ذینفعان تأیید نمی شود Not confirming with stakeholders

نتیجه Conclusion

  • در راه درست شروع کنید Get started on the right path

نمایش نظرات

آموزش 15 اشتباه برای جلوگیری از علم داده
جزییات دوره
19m 6s
17
Linkedin (لینکدین) Linkedin (لینکدین)
(آخرین آپدیت)
330
- از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Madecraft Madecraft

شرکت محتوای یادگیری با سرویس کامل Madecraft یک شرکت محتوای یادگیری کامل سرویس است که در سانتا باربارا ، کالیفرنیا مستقر است.

خط لوله تولید برنده جایزه این شرکت در حال ایجاد نسل بعدی محتوای یادگیری است که مهارت های دنیای واقعی را آموزش می دهد و ارائه می دهد.

Madecraft بهترین استعدادهای صنعت و شرکای قابل اعتماد را با یک چشم انداز جمع می کند: به مشتریان از محتوای برتر در سطح صدای مارک خود ، اطلاعات بالایی ارائه دهید. تیم Madecraft متعهد به افزایش سهام و ارتقا the صنایع دستی با محتوای کارآمد و مقیاس پذیر مطابق با مشخصات مشتری و ساخته شده برای تعامل و توانمند سازی افراد است.

اگر شما یا شرکت خود به دنبال تیمی برای ساخت دوره های آنلاین هستید ، از Madecraft در onlymadecraft.com دیدن کنید.

Lucas Zalduendo Lucas Zalduendo

Louis Tremblay Louis Tremblay

لوئیس ترمبلی یک مهندس ارشد سیستم است که تیمی متمرکز بر توسعه فن آوری های نوظهور را هدایت می کند. لوئیس پس از گذراندن دوره کارشناسی خود در رشته مهندسی برق و علوم کامپیوتر در دانشگاه برکلی ، در FLIR Systems به عنوان مهندس برق مسئول توسعه سخت افزار محصولات متعدد دوربین مادون قرمز ، از مفهوم تا تولید حجم ، شروع به کار کرد. هفت سال پیش ، او نقش مهندس سیستم را برای تیم توسعه پیشرو به عهده گرفت ، جایی که هدایت جوجه کشی و پذیرش داخلی فن آوری های مختلف از جمله SoCs ، رادارها و AI را بر عهده دارد. وی در سه سال گذشته بر مشکلات علوم داده ، CNN و استقرار هوش مصنوعی دید یکپارچه برای کاربردهایی از جمله شناسایی هواپیماهای بدون سرنشین ، نظارت بر محیط ، سیستم های دفاعی و ADAS غلبه کرده است.