Tento prohlížeč se už nepodporuje.
Upgradujte na Microsoft Edge, abyste mohli využívat nejnovější funkce, aktualizace zabezpečení a technickou podporu.
Které tvrzení nejlépe popisuje úlohu etiky v oblasti datových věd?
Investoři by měli prozkoumat postupy v oblasti životního prostředí společností, které najímají datové vědce.
Nejlepší je analyzovat co nejvíce dat, abyste se dozvěděli, jaké problémy je potřeba opravit.
Ujistěte se, že datové vstupy jsou přesné, protože často se výstup používá k rozhodování o zásadách, které ovlivňují zdraví a pohodu lidí.
Jaké jsou čtyři kroky životního cyklu datových věd?
Pochopení problému, shromáždění a příprava dat, trénování a testování modelu, nasazení modelu
Shromáždění dat, ověření dat, strojové učení, znázornění výsledku
Identifikace dat, trénování modelu na 100% přesnost, nasazení modelu, pochopení problému
Co je přeurčení ve strojovém učení?
Když váš model strojového učení zabírá většinu místa na disku na vašem serveru.
Pokud je model strojového učení tak široký, chybně označí novou položku jako něco, na co se natrénovalo.
Když model strojového učení snadno zpracovává nové typy položek; Je to dobrá věc.
Jaký je cíl manipulace s daty v datových vědách?
Abyste vyloučili data, která znesnadní prokázat, co si myslíte, že musí být pravdivá.
Pokud chcete odebrat neúplná nebo nekonvenční data, nevyšifruje výstup od pravdy.
Pokud chcete výsledky vyčistit, aby byly shrnuté a snadno prezentovat.
Jaká je role odborníka na danou problematiku (MSP) v životním cyklu datových věd?
Malé a střední podniky pomáhají nastavit rozsah analýzy dat tím, že identifikují faktory, které ovlivní výsledek.
Msp přidají pečeť schválení výsledků, na které vaše datové body odkazuje.
Msp pomáhají interpretovat vaše data v kontextu jejich specialit.
Před kontrolou vaší práce musíte odpovědět na všechny dotazy.
Pokračovat
Byla tato stránka užitečná?