Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для анализа табличных данных. Алексей Михнин

Читать онлайн.
Название Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для анализа табличных данных
Автор произведения Алексей Михнин
Жанр
Серия
Издательство
Год выпуска 2023
isbn



Скачать книгу

проекта:

      Определяет бизнес-цели, обеспечивает финансирование и ресурсы для проекта. Заказчик также участвует в оценке результатов и принимает решения о дальнейшем развитии проекта.

      Руководитель проекта/Scrum Master:

      Отвечает за общую координацию работы команды, управление ресурсами, планирование, контроль сроков и бюджета, а также решение организационных вопросов.

      Дата-инженер:

      Отвечает за сбор, обработку и хранение данных, подготовку данных для анализа и использования в моделях машинного обучения.

      Дата-аналитик:

      Анализирует данные, определяет закономерности, выявляет взаимосвязи и формулирует предложения для создания моделей машинного обучения.

      Машинного обучения инженер/исследователь:

      Разрабатывает, обучает и тестирует модели машинного обучения, а также работает над их оптимизацией и улучшением. Отвечает за выбор подходящих алгоритмов и методов обработки данных.

      Машинного обучения инженер-разработчик/DevOps:

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

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