Перевод data scientist: data scientist — перевод с английского на русский , транскрипция, произношение, примеры, грамматика

Содержание

data scientist — Перевод на русский — примеры английский


На основании Вашего запроса эти примеры могут содержать грубую лексику.


На основании Вашего запроса эти примеры могут содержать разговорную лексику.

He is the top data scientist in the country, maybe the world.

As a data scientist, I did a lot of analyses, mostly of facilities, industrial facilities around the world.

Как исследователь данных, я выполнил множество анализов, преимущественно сооружений, промышленных сооружений по всему миру.

In one, I used NASA supercomputers to design next-generation spacecraft, and in the other I was a data scientist looking for potential smugglers of sensitive nuclear technologies.

В одной я пользовался суперкомпьютерами НАСА для разработки космического корабля следующего поколения, а в другой — я был исследователем данных, ищущим потенциальных контрабандистов чувствительных ядерных технологий.

This emphasis on software engineers and data scientist recruitment for the new facility suggests the company’s strategy lies in development of new tools, as well as possible expansion of app and service features and staff management.

Акцент делается на набор специалистов в области программного обеспечения и «data scientists», которые помогут компании развивать стратегию компании по разработке новых инструментов, смогут расширить функционал приложений и сервисов, а приложений по управлению персоналом.

Предложить пример

Другие результаты

These so-called «data scientists» can be derived from various scientific disciplines.

Этих так называемых «ученых по данным» можно найти в различных научных дисциплинах.

The new facility houses 200 engineers and data scientists over the next few years.

В течение нескольких лет данный центр будут наняты около 200 инженеров и ученых.

An amazing team, 40 data scientists and many, many more people, a pleasure to work with.

For example, there will be more jobs for data scientists.

The researchers at IBM state that feature engineering automation helps data scientists reduce data exploration time allowing them to try and error many ideas in short time.

Исследователи из IBM утверждают, что автоматизация конструирования признаков «помогает учёным сократить время исследования данных, позволяя экспериментировать на них методом проб и ошибок за короткое время.

Well, a few data scientists from the U.K. are in Hollywood, and they have «story algorithms» — a company called Epagogix.

Некоторые учёные из Великобритании сейчас в Голливуде, и у них есть сценарные алгоритмы — компания называется Epagogix.

It doesn’t take data scientists very long to build these things.

Statistical organizations may have to perform in-house and national scans (academic, public and private sector communities) to identify where data scientists are and connect them to the area of official statistics.

Не исключено, что статистическим организациям придется проводить внутренние и национальные опросы (научных кругов, государственного и частного секторов) для выявления «ученых по данным» и подключения их к сфере официальной статистики.

It creates new demand, new jobs. Second, there is a concern that in the future, there will only be room for engineers, data scientists, and other highly-specialized workers.

Они создают новый спрос, новые рабочие места. Во-вторых, есть опасения, что в будущем будет место только для инженеров, учёных и других высококвалифицированных работников.

With the entry into the big data era, statistical offices have to incorporate data scientists in their workforce as a norm rather than as an exception, and the organizational culture will change accordingly.

Вступая в эпоху больших данных, статистические управления должны — в порядке общего правила, а не в порядке исключения — иметь в своем штате ученых по информатике, и соответствующее изменение организационной культуры не заставит себя ждать.

The current expertise, based on the classic statistical know-how, is not sufficient to ensure adequate treatment of this new typology of data, and it is therefore necessary to provide for the acquisition and training of adequate new professional types (e.g., data scientists).

Имеющихся специалистов, обладающих классическими статистическими знаниями, будет недостаточно для обеспечения надлежащей обработки этого нового типа данных, и поэтому необходимо будет выделить ассигнования на цели найма и обучения достаточного числа новых профессиональных работников (например, ученых в области информатики).

So I went out and built a phenomenal team of data scientists and researchers and statisticians to build a universal risk assessment tool, so that every single judge in the United States of America can have an objective, scientific measure of risk.

Так я создала феноменальную команду учёных и исследователей в области данных и статистов, чтобы создать универсальную оценочную систему, так, чтобы каждый отдельно взятый судья в США мог иметь объективное, научное средство измерения риска.

ICTs were essential tools for facilitating participation at every level, from primary education to the exchange of ideas and data among scientists.

ИКТ являются важными средствами содействия участию на каждом уровне, с начального образования до обмена идеями и информацией между учеными.

To select the hypothesis that captures the most regularity in the data, scientists look for the hypothesis with which the best compression can be achieved.

Для выбора гипотезы, которая улавливает наиболее сильно регулярность в данных, учёные ищут гипотезу, по которой можно получить лучшее сжатие.

Earth-observing satellites provide a transnational picture of vector-borne diseases and space-based data help scientists to combat infectious diseases and even to predict high-risk areas before outbreaks occur.

Спутники наблюдения Земли обеспечивают составление международной карты трансмиссивных болезней, а получаемые из космоса данные помогают ученым бороться с инфекционными заболеваниями и даже предсказывать районы высокого риска до возникновения эпидемий.

A night’s worth of data, two scientists and a lab technician.

data scientist — с английского на русский

ˈdeɪtə сущ.;
мн. от datum
1) мн. от datum
2) часто как ед. данные, факты, сведения;
информация actual data ≈ фактические данные, реальные данные address data ≈ адресные сведения, адресные данные basic data ≈ исходные данные biographical data ≈ факты биографии business data ≈ деловая информация;
коммерческая информация to cite data ≈ ссылаться на данные to collect data ≈ собирать данные collect data ≈ текущие данные data processing ≈ обработка данных to evaluate data ≈ оценивать данные to feed in data ≈ поставлять данные to gather data ≈ собирать информацию to process data ≈ обрабатывать данные to retrieve data ≈ восстанавливать данные raw data ≈ сырой материал scientific data ≈ научные данные statistical data ≈ статистические данные to store data ≈ хранить данные Syn: news
pl от datum pl (употребляется) тж. с гл. в ед. ч. данные, факты;
информация — this * эти данные — initial * исходные данные — calculation * данные вычислений — classified * секретные данные — coded * (за) кодированные данные — control * (информатика) управляющая информация — input * входные данные — laboratory * данные лабораторных исследований — observed * данные наблюдений — measured * результат измерений — * gathering сбор данных — * compression сжатие данных — quick-look * (профессионализм) оперативные данные — * оn word frequencies данные о частотах слов — * for study материал исследования — to gather * оn smth. cобирать материал о чем-л. (американизм) собирать или хранить подробную информацию
absolute ~ вчт. абсолютные данные
accept ~ вчт. принимать данные
access ~ вчт. путевое имя данных
actual ~ вчт. реальные данные
adjusted ~ вчт. скорректированные данные
aggregated ~ вчт. агрегированные данные aggregated ~ вчт. укрупненные данные
alphabetic ~ вчт. буквенные данные
alphanumeric ~ вчт. буквенно-цифровые данные alphanumeric ~ вчт. текстовые данные
analog ~ вчт. алалоговые данные
analog-digital ~ вчт. алалогово-цифровые данные
anomalous ~ вчт. неверные данные
area ~ зональные данные
arrayed ~ вчт. массив данных arrayed ~ вчт. упорядоченные данные
automated ~ processing вчт. автоматическая обработка данных
automatic ~ processing вчт. автоматическая обработка данных processing: ~ обработка;
automatic data processing автоматическая обработка данных
automatic ~ processing system вчт. система автоматической обработки данных
available ~ вчт. доступные данные
bad ~ вчт. неправильные данные
biased ~ вчт. неравномерно распределенные данныые
binary ~ вчт. двоичные данные
biographical ~ биографические данные
bipolar-valued ~ вчт. данные обоих знаков
bit string ~ вчт. битовые строки
blocked ~ вчт. блок данных blocked ~ вчт. сблокированные данные
boolean ~ вчт. булевские данные
built-in ~ вчт. встроенные данные
business ~ вчт. деловая информация
canned ~ вчт. искусственные данные
chain ~ вчт. цепочка данных
character string ~ вчт. строки символов
cipher ~ вчт. зашифрованные данные
classified ~ вчт. сгруппированные данные
clean ~ вчт. достоверные данные
clear ~ вчт. незашифрованные данные
coded ~ вчт. незакодированные данные
collect ~ собирать данные
common ~ вчт. общие данные
compacted ~ вчт. уплотненные дданные
compatible ~ вчт. совместимые данные
comprehensive ~ вчт. исчерпывающие данные comprehensive ~ вчт. полные данные
computer usage ~ данные по использованию ЭВМ
confidential ~ вчт. секретные данные
constitutional ~ вчт. структированные данные
constructed ~ вчт. исскуственные данные
contiguous ~ вчт. сопутствующие данные
continuous ~ вчт. аналоговые данные
control ~ вчт. управляющие данные
coordinate ~ вчт. координатные данные
correction ~ вчт. поправочные данные
critical ~ вчт. критические данные critical ~ вчт. критическое значение данных
cross-section ~ вчт. структурные данные
cumulative ~ вчт. накопленные данные
current ~ вчт. текущие данные
data pl от datum ~ pl данные;
факты;
сведения ~ вчт. данные ~ данные ~ pl информация ~ вчт. информация ~ информация ~ сведения ~ факты
~ aligner вчт. блок перегруппировки данных
~ control block вчт. блок управления данными
~ set control block вчт. блок управления набором данных
data pl от datum datum: datum (pl data) данная величина, исходный факт ~ вчт. единица информации ~ характеристика ~ вчт. элемент данных
debugging ~ вчт. отладочная информациия
decimal ~ вчт. десятичные данные
derived ~ вчт. выводимые данные
descriptive ~ вчт. описательные данные
digital ~ вчт. цифровые данные
digitized ~ вчт. оцифрованные данные
direct ~ set вчт. прямой набор данных
disembodied ~ вчт. разрозненные данные
dispersed ~ вчт. распределенные данные
distributed ~ base вчт. распределенная база данных, РБД
distributed ~ processing вчт. распределенная обработка данных processing: distributed data ~ вчт. рассредоточенная обработка информации
documentary ~ вчт. распределенная информация
downloaded ~ вчт. загружаемые данные
dummy ~ set вчт. набор фиктивных данных
encoded ~ вчт. кодированные данные
encrypted ~ вчт. зашифрованные данные
engineering ~ вчт. технические данные
error ~ вчт. информация об ошибках
evaluation ~ вчт. оценочные данные
event ~ вчт. данные о событиях
external ~ внешние данные
false ~ вчт. ложные данные
fictive ~ вчт. фиктивные данные
field ~ вчт. эксплуатационные данные
field-performance ~ вчт. эксплуатационая характеристика
file ~ вчт. данные из файла file ~ вчт. описание файла
filed ~ вчт. картотечные данные
flagged ~ вчт. снабженные признаками данные
formatted ~ вчт. форматированные данные
graphic ~ вчт. графические данные
hard disk ~ вчт. данные на жестком диске
hierarchical ~ base вчт. база иерархических данных
historical ~ вчт. данные о протекании процесса
housekeeping ~ вчт. служебные данные
identification ~ идентифицирующие данные
image ~ вчт. видеоданные
immediate ~ вчт. непосредственно получаемые данные
imperfect ~ вчт. неполные данные
improper ~ вчт. неподходящие данные
impure ~ вчт. изменяемые данныые
incoming ~ вчт. поступающие данные
incomplete ~ вчт. неполные данные
indexed ~ вчт. индексируемые данные
indicative ~ вчт. индикационные данные indicative ~ вчт. характеристические данные
initial ~ вчт. исходные данные
input ~ вчт. входные данные input ~ вчт. исходные данные
integated ~ вчт. сгруппированные данные
integer ~ вчт. целочисленные данные
integrated ~ вчт. сгруппированные данные
interactive ~ вчт. данные взаимодействия
intermediate ~ вчт. промежуточные данные
intersection ~ вчт. данные пресечения
invalid ~ недостоверные данные
invisible ~ вчт. невидимая информация
job ~ вчт. характеристика работы
label ~ вчт. данные типа метки
language ~ вчт. языковые данные
lawful ~ разрешенные данные
line ~ вчт. строковые данные
loaded ~ base вчт. заполненная база данных
locked ~ вчт. защищенные данные
logged ~ вчт. регистрируемые данные
logical ~ вчт. логические данные
lost ~ вчт. потерянные данные
low-activity ~ вчт. редкоиспользуемые данные
machine-readable ~ вчт. машиночитаемые данные
management ~ вчт. управленческая информация
mass ~ вчт. массовые данные
master ~ вчт. основные данные master ~ вчт. эталонные данные
meaning ~ вчт. значащая информация
meaningless ~ вчт. незначащие данные
meta ~ вчт. метаинформация
misleading ~ вчт. дезориентирующие данные
missing ~ вчт. недостаточные данные missing ~ вчт. недостающие данные missing ~ вчт. потерянные данные
multiple ~ вчт. многокомпонентные данные
n-bit ~ вчт. n-разрядные двоичные данные
non-numeric ~ вчт. нечисловые данные
nonformatted ~ вчт. неформатированные данные
normal ~ вчт. обычные данные
null ~ вчт. отсутствие данных
numeric ~ числовые данные
numerical ~ вчт. числовые данные
observed ~ вчт. данные наблюдений
on-line ~ вчт. данные в памяти on-line ~ вчт. оперативные данные
operational ~ вчт. рабочие данные
original statistical ~ исходные статистические данные
outgoing ~ вчт. выходные данные outgoing ~ вчт. исходящие данные
output ~ вчт. выходные данные output ~ выходные данные
packed ~ вчт. упакованные данные
passing ~ вчт. пересылка данных
personal ~ анкетные данные personal ~ личные данные
pooled ~ вчт. совокупность данных
poor ~ вчт. скудные данные
primary ~ вчт. первичные данные
private ~ вчт. закрытые данные
problem ~ вчт. данные задачи problem ~ вчт. проблемные данные
production ~ данные о выпуске продукции production ~ показатели хода производственного процесса production ~ технологические показатели
public ~ вчт. общедоступные данные public ~ вчт. общие данные
punched ~ вчт. отперфорированные данные
pure ~ вчт. неизменяемые данные
random test ~ случайные тестовые данные
ranked ~ вчт. ранжированные данные ranked ~ вчт. упорядоченные данные
rating ~ вчт. оценочные данные
raw ~ вчт. необработанные данные raw ~ необработанные данные
recovery ~ вчт. восстановительные данные
reduced ~ вчт. сжатые данные
reference ~ вчт. справочные данные
refined ~ вчт. уточненные данные
rejected ~ вчт. отвергаемые данные
relative ~ вчт. относительные данные
relevant ~ вчт. релевантные данные
reliability ~ вчт. данные о надежности
reliable ~ вчт. надежная информация
representative ~ вчт. представительные данные
restricted ~ вчт. защищенные данные
run ~ вчт. параметр прогона run ~ вчт. параметры прогона
sample ~ вчт. выборочные данные
sampled ~ вчт. выборочные данные sampled ~ вчт. дискретные данные
schedule ~ вчт. запланированные данные
scratch ~ вчт. промежуточные данные
secondary ~ вчт. вторичные данные
sensitive ~ вчт. уязвимые данные
serial ~ вчт. последовательные данные
service ~ block вчт. блок служебных данных
shareable ~ вчт. общие данные
simulation ~ вчт. данные моделирования
smoothed ~ вчт. сглаженные данные
socio-economic ~ социально-экономические данные
source ~ вчт. данные источника
specified ~ вчт. детализированные данные
sring ~ вчт. хранимый ток
stale ~ вчт. устаревшие данные
stand-alone ~ вчт. автономные данные stand-alone ~ вчт. одиночные данные
starting ~ вчт. исходные данные starting ~ вчт. начальные данные
statistical ~ статистические данные
status ~ вчт. данные о состоянии
stored ~ вчт. запоминаемые данные
string ~ вчт. строковые данные
structured ~ вчт. структурированные данные
suspect ~ вчт. подозрительные данные
synthetic ~ вчт. исскуственные данные
system control ~ системное управление информацией
system output ~ вчт. данные системного вывода
tabular ~ вчт. табличные данные
tabulated ~ вчт. табличные данные
task ~ вчт. данные задачи
test ~ вчт. данные испытаний test ~ вчт. контрольные данные test ~ вчт. тестовые данные
time-series ~ вчт. данные временного ряда
tooling ~ вчт. технологические данные
transaction ~ вчт. данные сообщение transaction ~ вчт. параметры транзакции
transcriptive ~ вчт. преобразуемые данные
transient ~ вчт. транзитные данные
transparent ~ вчт. прозрачные данные
trouble-shooting ~ вчт. данные о неисправностях
true ~ вчт. достоверные данные
uncompatible ~ вчт. несовместимые данные
unformatted ~ вчт. неформатированные данные
ungrouped ~ вчт. несгруппированные данные
unpacked ~ вчт. неупакованные данные unpacked ~ вчт. распакованные данные
untagged ~ вчт. непомеченные данные
updatable ~ вчт. обновляемые данные
user ~ вчт. пользовательские данные
valid ~ вчт. достоверные данные valid ~ достоверные данные
variable ~ вчт. переменные данные
video ~ визуальная информация
virtual ~ вчт. виртуальные данные
warrantly ~ вчт. данные приемочных испытаний
warranty ~ вчт. сведения о гарантиях
zero ~ вчт. нулевые данные

Data Scientist ▷ Русский Перевод

Data Scientist ▷ Русский Перевод — Примеры Использования Data Scientist В Предложение На Английском

Then there is data scientist, and big data, and machine learning, but there is no result.

Потом и data scientist есть, и big data есть, и machine learning есть, результата нет.

The conference will be of interest to data scientists, machine learning and big data developers, BI engineers, data analysts, researchers and entrepreneurs, software developers, business analysts, solution and database architects, ctos and everybody else interested in AI and data science.

Конференция будет полезна для data scientists, machine learning и big data разработчиков, BI инженеров, аналитиков данных, исследователей и предпринимателей, разработчиков ПО, бизнес- аналитиков, solution и database architects, CTO и всех, кому интересны области ИИ и data science.

The international scientists, participants of scientific research projects, data scientists and machine learning specialists are among the speakers at the conference.

Среди спикеров конференции: ученые с международным опытом, участники научно-исследовательских проектов, data scientists и machine learning инженеры.

Since deep learning can create features without a human intervention, data scientists can save much time on working with big data and relying on this technology.

Поскольку глубинное обучение нейронных сетей может создавать функции без вмешательства человека, специалисты в данной области смогут сэкономить много времени при работе с большими данными, опираясь на эту технологию.

Now»we have data, but it must be processed by the data scientist, who will collect all the big data and process it with machine learning and finally we will get some result».

data science — с английского на русский

  • science, history of — Introduction       the history of science from its beginnings in prehistoric times to the 20th century.       On the simplest level, science is knowledge of the world of nature. There are many regularities in nature that mankind has had to… …   Universalium

  • Data sharing — is the practice of making data used for scholarly research available to other investigators. Replication has a long history in science. The motto of The Royal Society is Nullius in verba , translated Take no man s word for it. [1] Many funding… …   Wikipedia

  • Science and technology in the People’s Republic of China — has been growing rapidly. As China develops and becomes more connected to the global economy, the government has placed a stronger emphasis on science and technology as an integral part of the socio economic development of the country. This has… …   Wikipedia

  • Data (Star Trek) — Data Data on the bridge of the Enterprise D Species Android Home planet Omicron Theta Affiliation United Federation of Planets Starfleet …   Wikipedia

  • Science and technology in Iran — Science and technology in Iran, formerly known as Persia, have a history, like the country itself. Persia was a cradle of science in earlier times. Persian scientists contributed to the current understanding of nature, medicine, mathematics, and… …   Wikipedia

  • Data Encryption Standard — The Feistel function (F function) of DES General Designers IBM First publis …   Wikipedia

  • Science education — is the field concerned with sharing science content and process with individuals not traditionally considered part of the scientific community. The target individuals may be children, college students, or adults within the general public. The… …   Wikipedia

  • Data quality — Data are of high quality if they are fit for their intended uses in operations, decision making and planning (J. M. Juran). Alternatively, the data are deemed of high quality if they correctly represent the real world construct to which they… …   Wikipedia

  • Data Intensive Computing — is a class of parallel computing applications which use a data parallel approach to processing large volumes of data typically terabytes or petabytes in size and typically referred to as Big Data. Computing applications which devote most of their …   Wikipedia

  • Data logger — Cube storing technical and sensor data A data logger (also datalogger or data recorder) is an electronic device that records data over time or in relation to location either with a built in instrument or sensor or via external instruments and… …   Wikipedia

  • Data integration — involves combining data residing in different sources and providing users with a unified view of these data.[1] This process becomes significant in a variety of situations, which include both commercial (when two similar companies need to merge… …   Wikipedia

  • data science — Перевод на русский — примеры английский

    Предложения:
    data since
    at science


    На основании Вашего запроса эти примеры могут содержать грубую лексику.


    На основании Вашего запроса эти примеры могут содержать разговорную лексику.

    So let me tell you a data science story.

    Some people call it data science.

    In 2015, researchers at MIT presented the Deep Feature Synthesis algorithm and demonstrated its effectiveness in online data science competitions where it beat 615 of 906 human teams.

    В 2015 году исследователи Массачусетского технологического института представили алгоритм «Deep Feature Synthesis» (Глубокий Синтез Признаков) и продемонстрировали его эффективность в онлайновом научном конкурсе обработки данных, где алгоритм побил 615 из 906 команд людей.

    Naur disliked the very term «computer science» and suggested it be called «datalogy» or «data science«.

    Науру не нравится термин «компьютерные науки» и он предлагает название datalogy (информатика).

    Apart from investment activities Yury provides consulting services in venture investment, mobile applications marketing and also consults IT-companies and startups working with machine learning, computer vision and data science.

    Помимо инвестиционной деятельности Юрий занимается консалтингом в области венчурного инвестирования, в вопросах маркетинга мобильных приложений, а также консультирует IT-компании и стартапы в сфере машинного обучения, компьютерного зрения и data science.

    The data science associated with Big data that is emerging in the private sector does not seem to have connected yet with the official statistics community.

    Наука о данных применительно к большим данным, появляющимся в частном секторе, по всей видимости, пока еще не установила связей с сообществом официальной статистики.

    The report of the Independent Expert Advisory Group also explicitly refers to big data and determines in that regard that national capacity for data science must be developed to leverage opportunities residing in big data and complement official statistics.

    В докладе Независимой консультативной группы экспертов также прямым текстом говорится о больших данных и в этой связи указывается на необходимость развития национального потенциала в области информатики в целях задействования возможностей больших данных и дополнения официальной статистики.

    For Windows 10; Aul was running an even further expanded team (adding Data Science to his other «Fundamentals» role) and was able to lead the effort to enable Flighting and Feedback for Microsoft’s «Windows as a Service» strategy.

    Для Windows 10 Аул работал над еще более расширенной командой (добавив Data Science к другой своей «Основополагающей роли») и смог возглавить усилия по включению Flighting и Feedback в стратегию Microsoft «Windows как сервис».

    It uses state-of-the-art molecular biology, a low-cost, 3D-printed device, and data science to try to tackle one of humanity’s toughest challenges.

    В ней задействованы ультрасовременная молекулярная биология, недорогое устройство, напечатанное на 3D-принтере, и обработка и анализ данных — всё для того, чтобы попытаться решить одну из сложнейших задач человечества.

    On the other hand, it enables non-experts, who are not familiar with data science, to quickly extract value from their data with a little effort, time, and cost.

    С другой стороны, это даёт возможность, не будучи экспертом, то есть, не будучи знакомым с методами анализа данных, быстро выбрать значение из данных с небольшими усилиями, временными и денежными затратами.»

    Mohawk Data Science is 64 and 5/8this, down 1 and 1/8th.

    So let me tell you a data science story.

    Почему data scientist — это не data engineer? / Блог компании Mail.ru Group / Хабр

    «Ученый может открыть новую звезду, но не может создать её. Для этого ему пришлось бы обратиться к инженеру». Гордон Линдсей Глегг, «Дизайн дизайна» (1969)

    Несколько месяцев назад я писал о различиях между специалистами по теории и методам анализа данных (data scientist) и специалистами по обработке данных (data engineer). Я говорил об их навыках и общих отправных точках. Произошло кое-что интересное: data scientist’ы начали наступать, утверждая, что они на самом деле так же компетентны в области инженерии данных, как и специалисты по обработке данных. Это было интересно, потому что специалисты по обработке данных не высказывали возражений и не говорили, что они являются специалистами по теории анализа данных.

    Поэтому последние несколько месяцев я занимался сбором информации и наблюдением за поведением специалистов по теории анализа данных в их естественной рабочей среде. В этом посте я подробнее расскажу о том, почему data scientist не является data engineer’ом.

    Почему это вообще важно?

    Некоторые жалуются, что разница между специалистом по теории анализа данных и специалистом по обработке данных заключается только в названии. «Названия не должны мешать людям учиться или делать что-то новое», — утверждают они. Я согласен, нужно учиться как можно больше. Но знайте, что ваше обучение может только отдалённо касаться того, что необходимо будет делать на практике. В противном случае, это может привести к провалу проектов с big data.

    Многое также зависит от уровня менеджмента в компаниях. Руководство нанимает специалистов по теории анализа данных, ожидая, что они будут специалистами по обработке данных.

    Я слышал одну и ту же историю в разных компаниях: компания решает, что наука о данных — это способ получить деньги инвесторов, тонны прибыли, обрести авторитет в своем деловом кругу и т.д. Это решение принимается на уровне высшего руководства. К примеру, пусть к таким топ-менеджерам относится некая Элис. После продолжительных поисков компания находит лучшего в мире специалиста по теории анализа данных — назовем его Бобом.

    Наступил первый рабочий день Боба. Элис подходит к нему и с нетерпением рассказывает обо всех своих планах.

    «Прекрасно. Где конвейеры данных и ваш кластер Spark?», — спрашивает Боб.

    Элис отвечает: «Именно это мы от вас и ждем. Мы наняли вас заниматься анализом данных».

    «Я не знаю, как это делать», — говорит Боб.

    Элис смотрит удивленно: «Но вы же специалист по теории обработки данных. Верно? Именно этим вы и занимаетесь».

    «Нет, я использую уже созданные конвейеры и данные».

    Элис возвращается в свой кабинет, чтобы выяснить, что произошло. Она смотрит на упрощенные диаграммы, вроде показанной на рисунке 1, и не может понять, почему Боб не в состоянии выполнить простые задачи с big data.

    Рисунок 1. Упрощенная диаграмма Венна со специалистом по теории анализа данных и специалистом по обработке данных.

    Центр внимания

    Из этих взаимодействий вытекают два вопроса:

    • Почему руководство не понимает, что специалист по теории анализа данных не является специалистом в области обработки данных?
    • Почему некоторые специалисты по теории анализа думают, что они являются специалистами по обработке?

    Я начну со стороны руководства. Позже мы поговорим о самих специалистах по теории анализа данных.

    Давайте посмотрим правде в глаза: обработка данных не находится в центре внимания. Она не объявлена лучшей работой 21-го века. О ней не часто пишут в средствах массовой информации. На конференциях первым лицам компании не рассказывают о преимуществах обработки данных. Все сообщения касаются анализа данных и поиска специалистов по теории и методам анализа данных.

    Но всё начинает меняться. У нас проводятся конференции по обработке данных. Постепенно признается необходимость разработки технических средств обработки данных. Я надеюсь, что моя работа поможет организациям осознать эту острую необходимость.

    Признание и оценка

    Даже в тех случаях, когда организации имеют команды специалистов по обработке данных, их работа часто по-прежнему не получает должной оценки.

    Недостаток признания заслуг можно увидеть во время конференций. Специалист по теории анализа данных говорит о том, что он создал. Я вижу всеобъемлющую технологию обработки данных, которая легла в основу его модели, но она никогда не упоминается во время разговора. Я не ожидаю её подробного рассмотрения, но было бы неплохо отметить работу, которая была проделана для того, чтобы создание его модели стало возможным. Руководство и новички в сфере анализа данных считают, что с навыками специалиста по теории анализа данных возможно всё.

    Как добиться признания заслуг

    В последнее время специалисты по обработке данных спрашивают меня, как попасть в центр внимания в своих компаниях. Они чувствуют, что когда специалисты по теории анализа показывают свои последние разработки, то получают всю признательность от руководства. Основной вопрос, что мне задают инженеры: «Как мне заставить data scientist’а перестать считать нашу общую работу своей заслугой?»

    Это вполне обоснованный вопрос, исходя из ситуаций, которые я вижу в компаниях. Менеджмент не осознает (и не оглашает) работу по обработке данных, которая касается всего, что связано с анализом данных. Если вы читаете это и думаете:

    • Мои специалисты по теории анализа данных — специалисты по обработке данных.
    • Мои специалисты по теории анализа данных создают действительно сложные конвейеры данных.
    • Автор, должно быть, не знает, о чём говорит.

    … то у вас наверняка есть специалист по обработке данных, который не находится в центре внимания.

    Как специалисты по теории анализа данных увольняются при отсутствии инженеров, так и инженер, не получающий достаточного признания своей работы, уволится. Не обманывайте себя; для квалифицированных специалистов по обработке данных существует такой же горячий рынок труда, как и для специалистов по теории анализа данных.

    Анализ данных возможен только при поддержке наших друзей

    Вы, наверное, слышали миф об Атланте. В качестве наказания он был вынужден держать на себе мир/небо/небесные сферы. Земля существует в её нынешнем виде только потому, что Атлант держит её.

    Точно так же специалисты по обработке данных поддерживают мир анализа данных. Человек, который держит на своих плечах весь мир, получает не так уж много признательности, хотя должен бы. На всех уровнях организации следует понимать, что анализ данных возможен только благодаря работе группы специалистов по обработке данных.

    Рис. 2. Даже итальянцы в 1400-х годах знали о важности специалистов по обработке данных.

    Data scientist’ы не являются data engineer’ами

    Это подводит нас к тому, почему специалисты по теории анализа данных думают, что они являются специалистами по обработке данных.

    Прежде, чем мы продолжим, несколько оговорок, чтобы предупредить комментарии:

    • Я знаю, что специалисты по теории анализа данных действительно очень умны, и мне нравится работать с ними.
    • Интересно, вызывает ли такой интеллект более сильный эффект IQ Даннинга-Крюгера.
    • Некоторые из лучших специалистов по теории анализа данных, которых я знал, были специалистами и в обработке данных, но их было очень немного.
    • Мы постоянно переоцениваем наши собственные навыки.

    Рис. 3. Эмпирическая диаграмма восприятия своих навыков специалистами по теории анализа в сравнении с их фактическими навыками.

    Обсуждая со специалистами по теории анализа данных их навыки в области обработки, я обнаружил, что их самооценка сильно различается. Это интересный социальный эксперимент с предубеждениями. Большинство специалистов по теории анализа данных переоценивали свои собственные возможности по обработке данных. Некоторые дали точную оценку, но никто не дал оценку ниже своих фактических способностей.

    В этой диаграмме не хватает двух вещей:

    • Каков уровень квалификации специалистов по обработке данных?
    • Какой уровень квалификации необходим для умеренно сложного конвейера данных?

    Рисунок 4. Эмпирическая диаграмма навыков специалистов по теории анализа и обработке данных, необходимых для создания умеренно сложного конвейера данных.

    На рисунке видны различия в возможностях, необходимых для обработки данных. На самом деле, я немного преувеличил количеством ученых, способных создать умеренно сложный конвейер данных. Реальность может быть такова, что специалисты по теории анализа составляют половину от доли, показанной на диаграмме.

    В целом, на ней представлены приблизительные части этих двух групп, которые могут и не могут создавать конвейеры данных. Да, кое-какие специалисты по обработке данных не могут создать умеренно сложный конвейер, как и большинство специалистов по теории анализа. Это возвращает нас к актуальной проблеме: организации отдают свои проекты с big data тем, у кого нет возможности правильно реализовать их.

    Что такое умеренно сложный конвейер данных?

    Умеренно сложный конвейер данных на один шаг выше минимального уровня, необходимого для создания конвейера данных. Пример минимального уровня — обработка текстовых файлов, хранящихся в HDFS/S3, с помощью Spark: скажем, начало оптимизации хранилища с помощью правильно используемой NoSQL-базы.

    Я думаю, что специалисты по теории анализа данных думают, что их простой конвейер — это и есть обработка данных. Но на самом деле они говорят о самых простых решениях, а требуется гораздо более сложный конвейер. В прошлом специалист по обработке данных за кулисами выполнял действительно сложную инженерную обработку, и экспертам по теории анализа не приходилось иметь с этим дело.

    Вы можете подумать: «Хорошо, 20 % моих специалистов по теории анализа данных справятся с этим. В конце концов, мне не нужен специалист по обработке». Во-первых, помните, что эта диаграмма преувеличивает способности специалистов по теории анализа данных. Умеренно сложный уровень — это всё еще довольно низкий уровень. Мне нужно создать еще одну диаграмму, чтобы показать, как мало специалистов по теории анализа данных могут осилить следующий шаг. Именно на этом этапе их доля среди специалистов, занимающихся теорией анализа данных, снижается до 1 % или менее.

    Почему data scientist’ы не являются data engineer’ами?

    Иногда я предпочитаю рассматривать отраженные проявления проблем. Вот несколько таких проблем, которые приводят к тому, что специалистам по теории анализа данных недостает навыков в области обработки.

    Университет и курсы

    Анализ данных — это новая востребованная программа для университетов и онлайн-курсов. Существуют всевозможные предложения, но практически везде встречается одна и та же проблема: учебная программа либо вовсе не содержит занятий по обработке данных, либо выделяется всего одна пара.

    Когда я вижу новую учебную программу по анализу данных, то просматриваю её. Иногда меня просят прокомментировать предлагаемые университетами курсы. Я всем говорю одно и то же: «Вам нужны опытные программисты? Потому что ваш курс совсем не касается программирования или систем, необходимых для использования созданного конвейера данных».

    Курс, в общих чертах, сосредоточен на необходимых статистических инструментах и математике. Это отражает то, как, по мнению компаний и учёных, должен выглядеть анализ данных. Но реальный мир выглядит совсем по-другому. Бедным студентам остаётся только перемаяться до конца этих нетривиальных занятий.

    Мы можем сделать шаг назад и взглянуть на всё с академической точки зрения, рассмотрев требования к званию магистра в сфере распределенных систем. Очевидно, что специалисту по теории анализа данных не нужен настолько глубокий уровень, но это помогает показать, какие пробелы существуют в навыках специалиста по теории анализа данных. Существует несколько серьезных пробелов.

    Обработка данных != Spark

    Распространенное заблуждение среди специалистов по теории анализа данных и менеджмента заключается в том, что они думают, будто обработка данных — это просто написание некоего Spark-кода для обработки файла. Spark — это хорошее решение для пакетных вычислений, но это не единственная технология, которая вам понадобится. Решение на основе больших данных потребует 10-30 различных технологий, которые будут работать вместе.

    Такое заблуждение лежит в основе неудач в сфере big data. Руководство считает, что у компании появилось новое универсальное решение для устранения проблем с big data. Реальность намного сложнее.

    Когда я консультирую организацию по вопросам big data, то проверяю наличие этого заблуждения на всех уровнях компании. Если оно есть, я должен быть уверен, что перечислю все технологии, которые им понадобятся. Это устраняет ошибочное представление о том, что в области big data существует простая кнопка и единая технология для решения всех проблем.

    Откуда взялся код?

    Иногда специалисты по теории анализа данных рассказывают мне, насколько проста технология обработки данных. Я спрашиваю их, почему они так думают? «Я могу получить код, который мне нужен, из StackOverflow или Reddit. Если мне нужно создать что-то с нуля, я могу скопировать чей-то проект в лекцию на конференции или в технический документ».

    Для постороннего человека это может показаться нормальным. Для специалиста по обработке данных это сигнал тревоги. Если оставить в стороне юридические вопросы, это — не обработка данных. В области big data очень мало шаблонных проблем. Всё, что происходит после «hello, world», имеет более сложную структуру, для которой требуется специалист по обработке данных, поскольку шаблонный подход для работы с ней отсутствует. Копирование проекта из технической документации может привести к низкой производительности или к чему-нибудь похуже.

    Мне доводилось иметь дело с несколькими группами по теории анализа данных, которые пробовали подход «обезьяна видит — обезьяна делает». Он работает не очень хорошо. Это связано с резким увеличением сложности big data и пристальным вниманием к случаям использования. Команда специалистов по теории анализа данных часто отказывается от проекта, поскольку он выходит за рамки их возможностей в области обработки данных. Проще говоря, существует большая разница между «я могу скопировать код из StackOverflow» или «я могу изменить что-то, что уже было написано» и «я могу создать эту систему с нуля».

    Лично меня беспокоит то, что группы специалистов по теории анализа данных могут стать источником огромного технического долга, который снижает эффективность big data в организациях. К тому времени, когда это выяснится, технический долг будет настолько велик, что исправить его будет невозможно.

    Какой самый длинный код был введен для промышленного использования?

    Основным отличием специалистов по теории анализа данных является их глубина. Эту глубину можно показать двумя способами. Какой самый долгий период применения их кода на практике — и был ли он вообще введен в эксплуатацию? Какую самую длинную, самую большую или сложную программу они когда-либо написали?

    Речь идёт не о соревновании, а о том, знают ли они, что происходит, когда вы вводите что-то в эксплуатацию, и как поддерживать код. Написать программу из 20 строк кода сравнительно просто. Совсем другое дело — написать 1000 строк кода, связного и удобного в сопровождении. Люди, которые никогда не писали более 20 строк, не понимают разницы в удобстве сопровождения. Все их жалобы на многословность Java и необходимость использования лучших практик в программировании связаны с крупными программными проектами.

    При оценке и обнаружении данных нужно работать быстро и переделывать код. А работать с кодом для production-использования требуется на ином, более глубоком уровне. Именно поэтому код большинства специалистов по теории анализа данных приходится переписывать до введения в эксплуатацию.

    Проектирование распределенной системы

    Один из способов узнать разницу между специалистами по теории анализа данных и специалистами по обработке заключается в том, чтобы увидеть, что происходит, когда они пишут свои собственные распределенные системы. Специалист по теории анализа данных напишет что-то очень сосредоточенное на математике, но плохо работающее. Специалист по обработке данных, который занимается написанием распределенных систем, создаст распределённое решение, которое будет хорошо работать (но лучше не пишите собственные системы). Я расскажу несколько историй о моем взаимодействии с организациями, в которых специалисты по теории анализа данных создали распределенную систему.

    Итак, в компании моего заказчика отдел, состоящий из специалистов по теории анализа данных, создал такую систему. Меня послали поговорить с ними и понять, почему они написали собственное решение и что оно может делать. Они занимались (распределенной) обработкой изображений.

    Я начал с того, что спросил их, почему они создали свою собственную распределенную систему? Они ответили, что сделать алгоритм распределённым невозможно. Для подтверждения своих выводов они заключили контракт с другим специалистом по теории анализа данных, специализирующимся на обработке изображений. Специалист-подрядчик подтвердил невозможность распределения алгоритма.

    За два часа, которые я провел с командой, стало ясно, что алгоритм можно распределить на универсальном вычислительном движке, вроде Spark. Также стало ясно, что написанная система не будет масштабироваться и имеет серьезные недостатки. Отдав свои разработки на проверку другому data scientist’e вместо data engineer’а, тем самым они доверили проверку своих незрелых разработок программисту-новичку.

    В другой компании, которой руководят математики, мне рассказали о написанной ими распределенной системе. Она была написана так, чтобы задачи по математике можно было выполнять на других компьютерах. После разговора с ними стало ясно несколько вещей. Они могли бы использовать универсальный вычислительный движок, и это было бы лучше. Распределение и порядок выполнения работ были неэффективными. Передача по сети RPC-трафика занимала больше времени, чем сам расчёт.

    У всех этих историй есть общие черты:

    • Специалисты по теории анализа данных сосредоточены на математике, а не на системе. Система предназначена для решения математических задач, но не гарантирует эффективное выполнение.
    • Специалисты по обработке данных знают приемы, которые не являются математическими.
    • Специалист по теории анализа данных спрашивает: «Как мне использовать компьютер для решения математических задач?» Специалист по обработке данных спрашивает: «Как мне использовать компьютер для максимально быстрого и эффективного решения математических задач?»
    • Организации могли бы сэкономить себе время, деньги и нервы, воспользовавшись универсальным движком, а не создавая свои собственные.

    В чём заключается разница?

    Если вы дочитали до этого момента, то надеюсь, что уже убедил вас: специалист по теории анализа данных — это не специалист по обработке данных. Но на самом деле, какая разница? Что это меняет?

    Разница между специалистом по теории анализа данных и специалистом по обработке данных — это разница между двумя компаниями, преуспевшей и потерпевшей неудачу в своем проекте с big data.

    Наука о данных с инженерной точки зрения

    Когда я впервые начал работать со специалистами по теории анализа данных, то был удивлен тем, как мало они просили и брали из сферы обработки данных. В этой сфере существуют хорошо зарекомендовавшие себя передовые методики, которые не используются в области теории анализа данных. Вот некоторые из них:

    • Управление источниками
    • Непрерывная интеграция
    • Структуры управления проектами, такие как Agile или Scrum
    • IDE
    • Отслеживание ошибок
    • Проверка кода
    • Комментирование кода

    Вы, наверное, заметили, что я мимоходом упомянул о техническом долге, который я наблюдал в командах специалистов по теории анализа данных. Позвольте мне подробнее рассказать, почему я так беспокоюсь об этом. Когда я говорю, что команда специалистов по обработке данных должна использовать передовой опыт, то получаю два ответа: «мы знаем и сделаем это позже» или «нам не нужны эти тяжеловесные приемы обработки. Мы проворны и ловки. Эти модели еще не запущены для промышленного использования». Но лучшие практики никогда не внедряются, и именно эти модели сразу же запускаются в эксплуатацию. Каждый из этих вопросов ведет к усугублению технического долга.

    Качество кода

    Вы бы запустили в эксплуатацию код своего практиканта? Если вы занимаетесь управлением, спросите вице-президента по техническим вопросам, ввел бы он в production код студента второго курса информатики? Вы услышите категорическое «нет». Или он может сказать, что это возможно только после проверки кода другими членами команды.

    Так запустили бы вы в эксплуатацию код вашего data scientist’а? Частично суть этой статьи заключается в том, что специалисты по теории анализа данных являются новичками в программировании (в лучшем случае), но их код внедряют в эксплуатацию. Ознакомьтесь с лучшими практиками, которые не применяются командами специалистов по теории анализа данных. Сдерживание и противовесы для предотвращения запуска «любительского» кода в производство отсутствуют.

    Почему они преуспели?

    Я хочу закончить статью обращением к людям, которые всё еще думают, что их data scientist’ы являются одновременно data engineer’ами. Или к тем специалистам по теории анализа данных, которые считают себя компетентными в обработке. Напомню им: на графике видно, что это возможно, но маловероятно.

    Если это так, мне хотелось бы, чтобы вы подумали, почему так получается.

    По моему опыту, это происходит, когда соотношение между data scientist’ами и data engineer’ами сильно несбалансированно, инвертировано, или если в организации нет специалистов по обработке данных. На одного специалиста по теории анализа данных должно приходиться 2-5 специалистов по обработке. Такое соотношение необходимо, поскольку обработка данных занимает больше времени, чем их анализ.

    Если это соотношение в команде неправильное, то время специалистов по теории анализа данных используется нерационально. Они, как правило, застревают на программировании тех частей, в которых хорошо разбираются специалисты по обработке данных. Я видел очень много специалистов по теории анализа, которые тратят дни на то, что заняло бы не более часа у специалиста по обработке. Эта проблема, которая ошибочно понята и некорректно решена, вынуждает компании нанимать больше специалистов по теории анализа данных, вместо того, чтобы нанять нужных людей, которые сделают процесс более эффективным.

    Иногда люди ошибочно понимают, кем является специалист по обработке данных. Наличие в штате неквалифицированных или некомпетентных специалистов по обработке так же плохо. Нужно убедиться, что вы получаете квалифицированную помощь. Может возникнуть заблуждение, что вам не нужен специалист по обработке данных, если те специалисты, с которыми вы работали, были некомпетентны.

    Руководители часто спрашивают меня, как им повысить техническую компетентность своих инженеров. Я отвечаю, что вопрос, скорее, в том, станут ли их специалисты более компетентными в технических вопросах. Это важно по нескольким причинам:

    • Существует низкая точка убывающей доходности для команды специалистов по теории анализа данных. Они могут учиться месяцами, но, возможно, так никогда и не повысят свои навыки.
    • Предполагать, что специалист по теории анализа данных является специалистом по обработке — неверно. Лучше сформировать команду теоретиков из пары человек, которые способны совершенствоваться.
    • Существует ли окупаемость инвестиций от такого совершенствования? Если команда специалистов по теории анализа данных совершенствуется, что она может сделать лучше или по-другому?
    • Предполагается, что самое большое значение имеет совершенствование data scientist’ов. Но иногда лучше инвестировать в совершенствование команды специалистов по обработке данных и упрощение коммуникаций между теоретиками и инженерами.
    • Предполагается, что специалисты по теории анализа данных стремятся совершенствоваться с технической точки зрения. Я выяснил, что они рассматривают обработку данных как средство достижения цели. Для них обработка — нечто прикольное, связанное с анализом данных.

    Что же делать?

    Учитывая, что специалист по теории анализа данных не является специалистом по их обработке, что же нам остаётся делать? Прежде всего следует понять, что делают те и другие. Дело не в названиях должностей и не в связанных с этим ограничениях. Речь идёт о фундаментальных различиях в сильных сторонах и ключевых навыках каждого человека.

    Чревато заставлять специалиста по теории анализа данных заниматься их обработкой, как инженера заставлять заниматься теоретическими изысканиями. Если ваша организация пытается заниматься теорией и методами анализа данных, вам нужны оба этих специалиста. Каждый из них выполняет свои функции.

    В крупных организациях начинает ощущаться потребность в людях, которые понимают разницу между специалистом по теории анализа данных и специалистом по обработке данных. Я рекомендую руководству рассмотреть вопрос о создании должности специалиста в области машинного обучения.

    Успех с big data

    Как вы уже поняли, путь к успеху с big data лежит не только в технической области — он также связан с важными элементами управления. Пожалуй, одним из них является понимание сути специалистов по теории анализа данных и специалистов по обработке. Если у вас возникли проблемы с big data-проектами, ищите не только технические причины. Основная проблема может заключаться в руководстве или команде.

    Когда вы анализируете первопричины почему big data-проект застопорился или провалился, не стоит рассматривать или винить только технологии. Кроме того, не следует слепо верить объяснениям группы специалистов по теории анализа данных, поскольку у них может не хватать опыта. Вместо этого следует внимательнее (что часто довольно неприятно) взглянуть на недостатки в управлении или команде, которые привели к провалу проекта.

    Подобные неудачи формируют повторяющийся паттерн. Вы можете перейти на новейшие технологии, но забыть устранить системные проблемы. Только исправив корневую проблему, вы сможете начать свой путь к успеху.

    Data Analyst или Data Scientist — кем бы вам хотелось быть? / Блог компании Plarium / Хабр

    Каково находиться в каждой из этих ролей, рассказывает Matt Przybyla, автор статьи, опубликованной в блоге towardsdatascience.com. Предлагаем вам ее перевод.

    Фото с сайта Unsplash. Автор: Christina @ wocintechchat.com

    Мне довелось поработать и профессиональным аналитиком данных (Data Analyst), и исследователем данных (Data Scientist). Думаю, было бы полезно поделиться опытом по каждой должности, указывая ключевые различия в повседневных задачах. Я надеюсь, что моя статья поможет определиться, что подходит именно вам. А тем, кто уже работает, возможно, после прочтения захочется изменить свою должность. Некоторые начинают аналитиками данных, а затем переходят в исследователи. Не так популярен, но не менее интересен путь от исследователя на невысоких позициях до аналитика на позиции сеньора. Обе должности имеют свои особенности и требуют определенных умений, о которых необходимо знать, прежде чем сделать следующий большой шаг в профессиональном развитии.

    Ниже я, опираясь на свой опыт, расскажу, что такое быть аналитиком данных и исследователем данных, и подробно отвечу на наиболее частые вопросы о каждой позиции.

    Data Analyst

    Если вы хотите описывать данные за прошедший период или текущий момент и презентовать стейкхолдерам ключевые результаты поиска, полную визуализацию изменений и тенденций, значит, вам подходит позиция аналитика данных. У упомянутых должностей есть общие черты, которые я описывал в другой статье, охватывающей сходства и различия между необходимыми для этих позиций навыками. Сейчас же я хочу показать, как роль аналитика данных в сравнении с ролью исследователя данных ощущается. Очень важно понимать, чего ждать этим специалистам в их повседневной работе. Аналитик будет взаимодействовать с разными людьми, много общаться и поддерживать высокий темп выполнения задач — выше, чем требуется от исследователя данных.

    Поэтому впечатления, получаемые на каждой из должностей, могут сильно различаться.

    Ниже вы найдете ответы на самые частые вопросы о том, с чем сталкиваются аналитики данных.

    • С кем придется работать?

    В основном со стейкхолдерами компании, которые запрашивают обобщение данных, визуализацию выводов и отчеты по результатам. Общение, как правило, устное или через цифровые каналы: электронную почту, Slack и Jira. По моему опыту, вам предстоит тесно взаимодействовать с человеческой и аналитической составляющими бизнеса, а не инженерной и производственной.

    • Кому предоставляются результаты?

    Вероятнее всего, вышеупомянутым стейкхолдерам. Однако если у вас есть менеджер, вы отчитываетесь перед ним, а он уже передает данные стейкхолдерам. Не исключен и вариант, когда вы собираете пул запросов, составляете по ним отчет и презентуете стейкхолдерам. Для составления отчетов у вас могут быть такие инструменты, как Tableau, Google Data Studio, Power BI и Salesforce, которые обеспечивают легкий доступ к данным, например к файлам CSV. Другие инструменты требуют больше технических усилий — составления расширенных запросов к базам данных с помощью SQL.

    • Какими будут темпы работы над проектом?

    Значительно выше, чем у исследователей данных. Вы можете подготавливать несколько пулов данных (запросов) или отчетов ежедневно и крупные презентации с выводами еженедельно. Поскольку вы не строите модели и не составляете прогнозы (обычно), а результаты скорее описательные и ситуативные, работа идет быстрее.

    Data Scientist

    Исследователи данных довольно сильно отличаются от аналитиков данных. Они могут использовать одинаковые инструменты и языки, но исследователю приходится работать с другими людьми, над более крупными проектами (такими как создание и внедрение модели машинного обучения) и тратить на это больше времени. Аналитики данных обычно работают над своими проектами самостоятельно: например, использовать панель Tableau для презентации результатов может и один человек. Исследователи данных вправе привлекать нескольких инженеров и менеджеров по продукту для эффективного выполнения бизнес-задач с использованием правильных инструментов и качественных решений.

    • С кем придется работать?

    В отличие от аналитика данных, вам предстоит взаимодействовать со стейкхолдерами только по некоторым вопросам, по другим же, связанным с моделями и результатами их использования вопросам вы будете обращаться к инженерам данных, инженерам по программному обеспечению и менеджерам по продукту.

    • Кому предоставляются результаты?

    Вы можете делиться ими со стейкхолдерами, а также с инженерами, которым важно иметь представление о готовом продукте, чтобы, например, разработать UI (пользовательский интерфейс) в соответствии с вашими прогнозами.

    • Какими будут темпы работы над проектом?

    Вероятно, самая большая разница в восприятии и функционировании этих должностей заключается в количестве времени на каждый проект. Скорость работы аналитиков данных довольно высока, а исследователям данных могут потребоваться недели или даже месяцы для завершения проекта. Разработка моделей и подготовка проектов исследователя данных — это долгие процессы, поскольку они включают сбор данных, разведочный анализ данных, создание основной модели, итерирование, настройку модели и извлечение результатов.

    Заключение

    Фото с сайта Unsplash. Автор: Markus Winkler

    Аналитики и исследователи данных пользуются одинаковыми инструментами, такими как Tableau, SQL и даже Python, но профессиональные задачи у них могут быть очень разными. Повседневная деятельность аналитика данных включает больше собраний и личного взаимодействия, требует прокачанных софт-скиллов и быстрого выполнения проектов. Работа исследователя предполагает более долгие процессы, общение с инженерами и менеджерами по продуктам, а также построение прогностических моделей, осмысляющих новые данные или явления в их развитии, тогда как аналитики фокусируются на прошлом и текущем состоянии.

    Надеюсь, статья была интересной и полезной. Спасибо за внимание!

    data science — перевод — англо-немецкий словарь

    en Он должен сотрудничать с академическими и исследовательскими учреждениями, чтобы студенты и исследователи могли экспериментировать с реалистичными и большими наборами данных, способствуя обмену между специалистами по данным, экспертами по защите данных и безопасности.

    EurLex-2 de ANGABEN AUF DER ÄUSSEREN UMHÜLLUNG

    en Для получения этих данных ученые частично используют данные переписи, зарегистрированные или собранные в соответствии с Постановлением о контроле.

    EurLex-2 de Rechtssache C — # / #: Vorabentscheidungsersuchen des Sofiyski gradski sad (Bulgarien), eingereicht am #. Mai # — Canon Kabushiki Kaisha / IPN Bulgaria OOD

    en Сеть ООН по решениям в области устойчивого развития будет поддерживать новое Глобальное партнерство путем создания новой Тематической сети по данным для устойчивого развития, которая объединит ведущих ученых, мыслителей и академиков. из разных секторов и дисциплин, чтобы сформировать центр передового опыта в области данных.

    ProjectSyndicate из Был ли это Pegasys?

    ru Результатом этого экзамена является то, что в соответствии с литературой специалист по анализу данных должен обладать обширным набором навыков, включая профессиональные навыки, такие как статистические или относящиеся к KDD навыки для отбора, предварительной обработки, анализа и интерпретации данных, а также социальные навыки, такие как работа в команде и общение, а также личные навыки, такие как любопытство или творчество.

    springer de Methylnaltrexoniumbromid

    en В своей книге «Оружие математического разрушения» специалист по анализу данных Кэти О’Нил говорит о появлении новых ОМУ — широко распространенных, таинственных и разрушительных алгоритмов, которые все чаще используются для создания решения, которые влияют на большее количество аспектов нашей жизни.

    ted2019 де Als Либерал sehe ICH Hier Zwar KEINE PRIMARE Aufgabe де Staates, DOCH muß Ауф Europaischer Ebene selbstredend Эйн transeuropäisches Hochgeschwindigkeitsforschungsnetz verwirklicht Верден, унд Wie ОШ Mein Kollege soeben bereits ausgeführt шляпой, obliegt Дабого дер Союз Ganz eindeutig Eine Aufgabe.

    ru Теперь есть группа специалистов по данным из Университета Иллинойс-Чикаго, их называют Health Media Collaboratory, и они работают с Центрами по контролю за заболеваниями, чтобы лучше понять, как люди говорят о бросить курить, как они говорят об электронных сигаретах и ​​что они могут сделать вместе, чтобы помочь им бросить курить.

    ted2019 из Frau Präsidentin, angesichts der menschlich erschütternden Katastrophe des Kosovo und vor allem der gerade für die Flüchtlinge so hoffnungslosen Lage muß die Europäische Union die bituation der b. insbesondere der Vertriebenen lindern.

    ru Скорее, для этого требуются отдельные типы специалистов по обработке данных с разной специализацией в зависимости от ролей и обязанностей внутри предприятия.

    springer de Wird in den Bestimmungen, die in diesem Anhang aufgeführt sind, auf Bestimmungen von Abkommen oder der Verordnungen Nr.#, № # oder Nr. # / EWG Bezug genommen, so werden diese Bezugnahmen jeweils durch Bezugnahmen auf die entsprechenden Bestimmungen der Verordnung oder der Durchführungsverordnung ersetzt, soweit die Betreffenden Bestimmungen Diesens, soweit die Betreffenden Bestimmungen dieser, 9000, в настоящее время используется 9000 данных, полученных от ученых. обнаружили, что спектральные признаки могут различать сухой торфяник и более влажные болота и болота.

    cordis de Es machte echt Spaß

    en Используя эти данные, ученые теперь могут увидеть, как прошлые климатические явления повлияли на распределение видов.

    cordis de Oder etwa doch?

    ru Например, для специалистов по данным будет больше рабочих мест.

    ted2019 de Vergesst eure militärische Vergangenheit

    ru Что ж, несколько специалистов по анализу данных из США находятся в Голливуде, и у них есть «алгоритмы рассказов» — компания под названием Epagogix.

    QED de Vor mir .: geschrubbt und hinreichend gepflegt

    en С 1970-х годов основным способом, которым компании занимались наукой о данных, было нанимать группы специалистов по данным и оснащать их такими инструментами, как R, Python, SAS и SQL для выполнения прогнозного и статистического моделирования.

    WikiMatrix de Fragen Sie vor der Einnahme von allen Arzneimitteln Ihren Arzt oder Apotheker um Rat

    en Для этой цели в статье даются рекомендации по разработке конкретных профилей Data Scientist на основе результатов литературного и контент-анализа .

    springer de WennSie Neupro in einer höheren Dosierung anwenden, als der Arzt Ihnen verordnet hat, können Nebenwirkungen wie Übelkeit, Erbrechen, niedriger Blutdruck, Extreme oderlähören, auftreten

    ru Кроме того, в наступающую эру больших данных обратил на себя внимание новый профиль должности: специалист по данным.

    springer de Ich wusste nicht, dass du Straßen kehrst

    en Здесь становится очевидным, что специалист по данным в одиночку не может соответствовать всем этим требованиям.

    springer de Hintergrund und Rahmenbedingungen für das sektorspezifische Programm der Regierung

    en Требуется гораздо больше аналитиков и специалистов по обработке данных.

    eurlex-Diff-2017 -де- Die мит дер Durchführung дер Nachprüfungen beauftragten Bediensteten дер zuständigen Behörden дер Mitgliedstaaten üben Ihre Befugnisse унтер Vorlage Эйнес schriftlichen Prüfungsauftrags дер zuständigen Behörde desjenigen Mitgliedstaats AUS, в Дессен Hoheitsgebiet умереть Nachprüfung vorgenommen Werden Soll

    ан Ученые, занимающиеся данными, построят эти штуки не так много времени.

    ted2019 из Sollte sich im Rahmen der diesbezüglichen Diskussionen herausstellen, dass abgesehen von der Annahme von Verpflichtungen eine Änderung der Form der Maßnahmen angezeigtöglücke выявили комбинации мутаций, характерные для популяций в разных регионах мира.

    LDS de Das hier wird dir gefallen

    en Что ж, несколько специалистов по данным из U.К. находятся в Голливуде, и у них есть «сюжетные алгоритмы» — компания под названием Epagogix.

    ted2019 из gestützt auf die Verordnung (EG) Nr. # des Rates vom #. Oktober # über die gemeinsame Marktorganisation für Verarbeitungserzeugnisse aus Obst und Gemüse, zuletzt geändert durch die Verordnung (EG) Nr. # der Kommission, insbesondere auf Artikel # Absatz

    en На основе этих технологий и исходных данных исследования ученые разработали новый набор для тестирования пищевых продуктов.

    cordis de Die Waffe kommt dann in den Raum mit den Beweismitteln

    en В будущем профиль компетенций будет другим, и увеличение количества предложений о работе для Data Scientists, а также iStatisticians показывает, что статистическое образование должно также развиваться дальше.

    springer de Bei hohem Fettanteil der Kost kann sich die Wahrscheinlichkeit von gastrointestinalen Nebenwirkungen (siehe Abschnitt #) während der Behandlung mit Orlistat erhöhen (so entspricht z.B. die Aufnahme von # kcal / Tag bei einem Fettanteil von & gt; #% der Aufnahme von & gt; # g Fett

    en Однако многие другие организации все еще проводят только небольшие эксперименты и нанимают своих первых специалистов по обработке данных.

    ProjectSyndicate de Fallbeispiel

    en Гилад Лотан из Нью-Йорка, главный специалист по анализу данных в Beta Works.

    gv2019 de Eine Nachricht von der Phalanx.

    data сайентист — перевод — англо-итальянский словарь

    en Что, если, помимо этого, мы найдем специалистов по данным и заплатим ученым, чтобы они предсказали, где произойдет следующее преступление?

    ted2019 it Se non proseguo la lotta dei nostri genitori, saranno ritornati alla terra per nulla

    en Он должен сотрудничать с академическими и исследовательскими учреждениями, чтобы студенты и исследователи могли экспериментировать с реалистичными и большими наборами данных, одновременно способствуя обмену между специалисты по обработке данных, специалисты по защите данных и безопасности.

    EurLex-2 it Ha fatto un po ‘il suo tempo, ma tutto sommato non è niente male

    en Для этих данных ученые частично опираются на данные переписи, зарегистрированные или собранные в соответствии с Положением о контроле.

    EurLex-2 это Spegnetela!

    ru И я добавлю, что у большинства компаний нет неприятных судебных исков, но специалистов по данным в этих компаниях просят следить за данными, чтобы сосредоточиться на точности.

    ted2019 it Beh, ce l ‘hai ancora

    en Сеть ООН по решениям в области устойчивого развития будет поддерживать новое Глобальное партнерство путем создания новой Тематической сети по данным для устойчивого развития, которая объединит ведущих специалистов по данным, мыслителей и ученых из разных секторов и дисциплин, чтобы сформировать центр передового опыта в области данных.

    ProjectSyndicate it Gli effetti della sua maledetta teologia della liberazione

    en Специалисты по обработке данных хвастались бы тем, насколько хороша и насколько точна их модель, и они были бы правы.

    ted2019 it Così Lucia si rende conto di com ‘è il Natale che facciamo noi.- Fatta? — Fatta

    en В своей книге «Оружие математического разрушения» аналитик Кэти О’Нил говорит о появление новых ОМУ — широко распространенных, загадочных и разрушительных алгоритмов, которые все чаще используются для принятия решений, влияющих на большее количество аспектов нашей жизни.

    ted2019 it è stato trasferito nell’alimento tramite l’additivo alimentare, l’enzima alimentare o l’aroma alimentare, e

    и Теперь есть группа ученых из Иллинойского университета в Чикаго. , и они называются Health Media Collaboratory, и они работают с Центрами по контролю за заболеваниями, чтобы лучше понять, как люди говорят о прекращении курения, как они говорят об электронных сигаретах и ​​что они могут сделать вместе, чтобы помочь им бросить курить. .

    ted2019 it Oh ragazzi, sto arrossendo?

    ru Используя эти данные, ученые обнаружили, что по спектральным характеристикам можно отличить сухой торфяник от более влажных болот и болот.

    cordis it La videocamera! Non importa, mio ​​padre ne ha un ‘altra

    en На основе этих данных ученые могли найти подходящее место для посадки.

    WikiMatrix it Aveva mangiato un panino al salame, unarate di eroina per un cavallo e tracce di acido colerico, che è un veleno chimico preso da un Deegente per biancheria

    en Используя эти данные, ученые теперь могут видеть как прошлые климатические явления повлияли на распространение видов.

    cordis it Bene … ma nell ‘interesse delle … relazioni interstellari … penso che dovremmo almeno … tentare di andare d’ accordo … giusto?

    en Специалист по анализу данных Фред Бененсон называет это математическим отмыванием.

    ted2019 it La scelta degli identiftificatori biometrici è fatta nel regolamento (CE) n. # / # del Parlamento europeo e del Consiglio, del # luglio #, беспокойство о системе информационной видимости (VIS) и об использовании данных Stati members sui visti per soggiorni di breve durata (regolamento VIS

    en С этими данными, предположили ученые… что Луна могла испытать вулканическую активность … за последний миллион лет.

    OpenSubtitles2018.v3 это Это означает, что вы в quelle aree c’è ben poco d’altro cui essi potrebbero dedicarsi.

    ru Например, для специалистов по данным будет больше рабочих мест.

    ted2019 it Perche ‘vi era in gioco molto di piu’ della fine dell ‘umanita’

    en У меня есть еще два сообщения, одно для специалистов по данным.

    ted2019 it nel # sono stati esportati dall’Italia kg #, # per una restituzione di #, # euro, pari a un aiuto di #, # euro per kg di zucchero esportato

    en Ну, несколько Специалисты по данным из Великобритании находятся в Голливуде, и у них есть «алгоритмы рассказа» — компания под названием Epagogix.

    QED it COME PRENDERE REPLAGAL

    en Интересно, что около 5 лет назад, сразу после арабской весны, аналитик данных Гилад Лотан создал карту сети людей в Global Voices, которые активно пользовались Twitter во время Арабская весна.

    ted2019 it Approva la proposta della Commissione quale emendata e одобряют протокол

    ru Ученые, занимающиеся данными: мы не должны быть арбитрами истины.

    ted2019 it Vorrei un piatto d ‘avena?

    ru Он является ведущим специалистом по обработке данных в стране, а может, и в мире.

    OpenSubtitles2018.v3 it Va Bene. sei pericoloso

    en Требуется гораздо больше аналитиков и специалистов по обработке данных.

    eurlex-diff-2017 it ordinare alla communuta di risarcire le ricorrenti per l’importo provvisoriamente stabilito di EUR # i danni subiti a seguito dell’inadempimento della Comunuta di adempiere gli obblighi sensu … aver fornito la risposta alla ricorrente, o, in subordine, quale Conguenza della Decisione della Commissione europea D- # maggiorato degli interessi application, di qualsiasi natura essi siano, fintantoché non verrà effettuato un calcolo esatto stabilites e non sarito ru Ученые, работающие с данными, могут быстро создать эти вещи.

    ted2019 it La contabilizzazione dei Futures su tassi di interesse avviene secondo le modalità stable all’articolo # dell’Indirizzo BCE

    en Для организации работы с нейронными данными ученым необходимо использовать стандартную терминологию и атлас которые точно описывают структуры мозга и их отношения.

    WikiMatrix it Non sarei mai stato in grado di pagarti quello che hai fatto in me.Hai lighting il lato oscuro del mio cuore

    en И все вы, не специалисты по данным: это не тест по математике.

    ted2019 it Ogni fase del processo produttivo deve essere monitorata documentando per ognuna gli input (prodotti in entrata) e gli output (prodotti in uscita

    en Изучая доступные данные, ученые выявили различные комбинации мутаций, населения в разных регионах мира

    LDS it Per questo motivo abbiamo stralciato gli articoli 24 e 25, per evitare che si calpestassero questi diritti tramite scappatoie..

    data сайентист — перевод — англо-французский словарь

    en Что, если бы, помимо этого, мы нашли ученых данных и заплатили ученым данных, чтобы они предсказали, где произойдет следующее преступление?

    ted2019 от Комментарий к сообщению L’élève il vit les odeurs

    en Он должен сотрудничать с академическими и исследовательскими учреждениями, чтобы студенты и исследователи могли экспериментировать с реалистичными и большими наборами данных, одновременно способствуя обмену между специалистами по данным, защите данных и эксперты по безопасности.

    EurLex-2 fr systèmes d’acquisition или poursuite de cible

    en Такие инвестиции в преобразование технологической архитектуры должны сопровождаться программами наращивания потенциала, которые поддерживают постепенную диверсификацию новых наборов навыков персонал национальных статистических систем, начиная от специалистов по обработке данных и инженеров по обработке данных, использующих новые данные из нескольких источников и современных технологий, до юристов, укрепляющих правовую среду, и до менеджеров, ведущих изменения в корпоративной культуре с постоянно улучшающимся стандартом качества.

    UN-2 от total des actifs

    en Директор Отдела исследования атмосферных процессов * Начальник отдела экспериментальных исследований Ученый по поддержке полевых экспериментов PC-2 Технические специалисты по поддержке полевых экспериментов Ученый по поддержке экспериментов PC-1 Специалист по спутниковым данным PC-2 Space Shuttle Scientist PC-2 Research Scientists (RES-3) Project Physical Scientist PC-2 Radiatiometer Systems Technology (EG) * Позиция эталона

    Giga-fren fr Procédure de Modification des apps

    en Ana Schwendler, также специалист по данным; Педро Виланова «Тонны», журналист данных; Бруно Паццим, инженер-программист; Филипе Линьярес, фронтенд-инженер, Леандро Девегили, предприниматель, и Андре Пиньо сделали первые шаги к созданию платформы, такие как сбор и структурирование первых наборов данных.

    WikiMatrix от Aidezmoi à sauver Padmé

    en КАРТА ЛИНЕЙНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ Директор, Отдел исследования атмосферных процессов * Начальник отдела экспериментальных исследований — Ученый по поддержке полевых экспериментов ПК-2 — Техники — Ученый по поддержке полевых экспериментов ПК-1 — Специалист по спутниковым данным ПК-2 — Ученый космического челнока ПК-2 — Ученые-исследователи (RES-3) — Ученый-физик проекта PC-2 — Технологии радиометрических систем (EG) * Положение эталона ПОЛОЖЕНИЕ ЭТАЛОНА ОПИСАНИЕ Положение эталона Номер: 10 Уровень: 3 Описательное название:

    Giga-fren fr Le budget s’élève à #.# euro pour les recttes et à #. # euro pour les dépenses

    en Источник данных Оценка рисков CFIA, HC, академических и промышленных кругов * Научная литература Гигиена мяса Руководство по процедурам Глава 19 Информация о стратегиях проверки, используемых в других странах MPIP Salmonella данные Ученые Научная литература Данные эпиднадзора ** Данные о вспышках ** Тематические исследования **

    Giga-fren fr L’avantage de ce critère est qu’il donne une idée des расстояния, переменные que les automotiveistes ayant besoin de carburant sans soufre Может быть использован для перевозки пассажиров на национальной территории

    и Impala предназначена для аналитиков и специалистов по обработке данных, которые могут выполнять аналитику данных, хранящихся в Hadoop, с помощью SQL или инструментов бизнес-аналитики.

    WikiMatrix от Dans l’article #, § #, il est inséré un # ° rédigécom suit

    en The Numbers Game — это развлекательный реалити-сериал, премьера которого состоялась 22 апреля 2013 года на канале National Geographic. исследует числа и статистику основных событий жизни — рождение, смерть, брак, деньги и т. д. В шоу, организованном специалистом по данным Джейком Порвеем, используется наука о данных, чтобы выявить скрытые числа с помощью уличных экспериментов и интерактивной игры, чтобы помочь нам принимать разумные решения. Наша судьба.

    WikiMatrix от C ‘est pour cela que je t’ ai fait venir

    en Итак, они наняли некоторых специалистов по данным, и они взяли все данные о своих клиентах, которые у них были, и обогатили их данными из социальных сетей. СМИ и базы данных, и все, что они могли купить.

    QED от Cet accept décrit notamment la nature et la localization des actions à financialr par le Fonds

    en Для этих данных ученые частично опираются на данные переписи, зарегистрированные или собранные в соответствии с Постановлением о контроле.

    EurLex-2 fr Комментарии oses tu!

    ru И я добавлю, что у большинства компаний нет неприятных судебных исков, но специалистов по данным в этих компаниях просят следить за данными, чтобы сосредоточиться на точности.

    ted2019 от La delégation susdite peut par contre veiller à l’institution et au fonctionnement de ces Organes et à l’application descisions qu’ils ont prises

    en Linda Richard, Natural Geochronology Data Фил Мойр, менеджер отдела корпоративной информации, управления и распространения данных, Сектор наук о Земле, Natural Resources Canada Web 2.0 — это общий термин, охватывающий фундаментальные изменения, связанные с использованием Интернета, и новые технологии, приводящие в действие эти изменения, такие как RSS, Ajax, вики и блоги.

    Giga-fren fr C ‘est ce que je ferais

    en Линда Ричард, специалист по геохронологии, отдел природных ресурсов Канады (презентация) Фил Мойр, менеджер, Отдел корпоративной информации, управления данными и распространения данных, Науки о Земле Сектор, Министерство природных ресурсов Канады (презентация) Интернет 2.0 — это общий термин, охватывающий фундаментальные изменения, связанные с использованием Интернета, и новые технологии, приводящие в действие эти изменения, такие как RSS, Ajax, вики и блоги.

    Giga-fren fr Les États members ne peuvent refuser la réception CEE ni la réception de portée nationale d

    en Сеть решений ООН в области устойчивого развития будет поддерживать новое Глобальное партнерство путем создания новой тематической сети по данным для Устойчивое развитие, которое объединит ведущих ученых, мыслителей и ученых из различных секторов и дисциплин, чтобы сформировать центр передового опыта в области данных.

    ProjectSyndicate от Je prendrai du thé

    en Специалист по данным, ставший осведомителем Кристофер Уайли, бывший руководитель исследований Cambridge Analytica, сказал парламентариям Великобритании, что Индийский национальный конгресс, видная оппозиционная партия в Индии, был клиент скандальной фирмы по интеллектуальному анализу данных.

    gv2019 fr Il ne voudrait pas qu ‘on cède sans Avoir tout tenté

    en Специалисты по обработке данных хвастались бы тем, насколько велика и насколько точна их модель, и они были бы правы.

    ted2019 fr J’ai envie d unigare

    en В своей книге «Оружие математического разрушения» специалист по анализу данных Кэти О’Нил рассказывает о появлении новых ОМУ — широко распространенных, таинственных и разрушительных алгоритмах, которые все чаще используются для принятия решений, влияющих на большее количество аспектов нашей жизни.

    ted2019 fr Bouge pas, mon chou

    en Теперь есть группа специалистов по данным из Университета Иллинойса в Чикаго, и они называются Health Media Collaboratory, и они работают с Центры по контролю за заболеваниями, чтобы лучше понять, как люди говорят об отказе от курения, как они говорят об электронных сигаретах и ​​что они могут сделать вместе, чтобы помочь им бросить курить.

    ted2019 от la base d’imposition des acquisitions et livraisons intracommunautaires de biens

    en Например, исследовательский отдел статистической системы должен быть усилен, возможности информационных технологий должны быть расширены, человеческие ресурсы необходимо будет реструктурировать, чтобы добавить специалистов по обработке данных, и необходимо будет наладить партнерство с частным сектором в обмене автоматически генерируемой цифровой информацией в среде, где решаются вопросы конфиденциальности и соблюдаются правила конфиденциальности.

    UN-2 от À la lumière de l’expérience acquise depuis le lancement du Fonds, il ya lieu de longer la période d’éligibilité au title of programs annuels afin de permettre une mise en uvre efficace du Fonds Этаты членов и адаптера календаря окончательной презентации годовой программы

    и Используя эти данные, ученые обнаружили, что по спектральным характеристикам можно различать сухие торфяники и более влажные болота и болота.

    cordis fr La «Mère de Whistler» только прибытие aux Etats- Unis!

    en � Специалисты по обработке данных исследуют сложные проблемы, обладая опытом в дисциплинах в области математики, статистики и информатики.

    UN-2 fr Pas seulement en vacances

    en Используя эти источники данных, ученые составляют ежегодные оценки ключевых показателей здоровья промысловой популяции крабов, включая: промысловое усилие (обычно измеряется как количество ловушек) — уловов за определенный период), улова на единицу усилия (кг улова улова-ловушки или CPUE), численности запаса (общая пригодная для эксплуатации биомасса) и тенденции пополнения (оценки количества крабов, приближающихся или достигающих минимального разрешенного размера и, следовательно, имеющих право на рыбалку).

    Giga-fren fr Il fait partie d ‘une seule et même équipe

    en Используя эти данные, ученые теперь могут увидеть, как прошлые климатические явления повлияли на распределение видов.

    cordis fr L’article # du règlement (CE) no # / # ne garantit pas la limitation des captures aux limit fixées pour cette espèce

    и Настолько, что два основных специалиста по данным проект представил его на CivicTechFest в Тайбэе, получив несколько упоминаний даже в международной прессе.

    WikiMatrix от Об исследованиях канцерогенных веществ с типранами, полученными от источника и крысами, которые были обнаружены у потенциальных опухолей, специально предназначенных для особых случаев, считающихся сообразными с клиникой.

    data сайентист — перевод — англо-испанский словарь

    en Что, если бы, вдобавок к этому, мы нашли ученых данных и заплатили ученым данных, чтобы они предсказали, где произойдет следующее преступление?

    ted2019 es No las venceremos haciéndolas esclavas

    en Он должен сотрудничать с академическими и исследовательскими учреждениями, чтобы студенты и исследователи могли экспериментировать с реалистичными и большими наборами данных, способствуя обмену между специалистами по обработке данных, экспертами по защите данных и безопасности.

    EurLex-2 es ¿Quién lo colgó?

    ru Такие инвестиции в преобразование технологической архитектуры должны сопровождаться программами по наращиванию потенциала, которые поддерживают постепенную диверсификацию новых наборов навыков сотрудников национальных статистических систем, начиная от специалистов по данным и инженеров по данным, использующих новые мультиисточники данные и современные технологии, юристам, укрепляющим правовую среду, менеджерам, ведущим изменения в корпоративной культуре с постоянно улучшающимся стандартом качества.

    UN-2 es Esa es una buena

    en Impala предназначена для аналитиков и специалистов по обработке данных, которые могут выполнять аналитику данных, хранящихся в Hadoop, с помощью SQL или инструментов бизнес-аналитики.

    WikiMatrix es Los únicos hermanos que he tenido son los hermanos que están aquí

    en Для этих данных ученые частично опираются на данные переписи, зарегистрированные или собранные в соответствии с Положением о контроле.

    EurLex-2 es Acomódese, y después le presentarán a los demás

    en Сеть ООН по решениям для устойчивого развития поддержит новое Глобальное партнерство путем создания новой Тематической сети по данным для устойчивого развития, которая объединит ведущие специалисты в области данных, мыслители и ученые из разных секторов и дисциплин, чтобы сформировать центр передового опыта в области данных.

    ProjectSyndicate es Así que llamé a Jimmy ya Tommy

    en Специалист по данным, ставший осведомителем Кристофер Уайли, бывший руководитель исследований Cambridge Analytica, сообщил парламентариям Великобритании, что Индийский национальный конгресс, видная оппозиционная партия в Индия была клиентом сомнительной фирмы по интеллектуальному анализу данных.

    gv2019 es Aquí estamos, en tu primer día de trabajo.- ¿Tengo un trabajo?

    ru Специалисты по обработке данных хвастались бы тем, насколько хороша и насколько точна их модель, и они были бы правы.

    ted2019 es ¿Por qué tengo que decidirme?

    ru В своей книге «Оружие математического разрушения» специалист по анализу данных Кэти О’Нил говорит о появлении новых ОМУ — широко распространенных, таинственных и разрушительных алгоритмов, которые все чаще используются для принятия решений, влияющих на большее количество аспектов нашей жизни. .

    ted2019 es si un producto concreto pertenece o no a una de las categoryorías de alimentos o es un alimento de los mencionados en el anexo I o en la parte B del anexo III

    en Теперь есть группа Специалисты по анализу данных из Университета Иллинойс-Чикаго, их называют Health Media Collaboratory, и они работают с Центрами по контролю за заболеваниями, чтобы лучше понять, как люди говорят об отказе от курения, как они говорят об электронных сигаретах, и что они могут сделать вместе, чтобы помочь им бросить курить.

    ted2019 es Parece que sabe mucho sobre ese hombre

    en Например, исследовательский отдел статистической системы должен быть усилен, возможности информационных технологий должны быть расширены, человеческие ресурсы должны быть будут реструктурированы, чтобы добавить специалистов по данным, и необходимо будет наладить партнерские отношения с частным сектором для обмена автоматически генерируемой цифровой информацией в среде, где решаются вопросы конфиденциальности и соблюдаются правила конфиденциальности.

    UN-2 es OTROS DESTINOS ADUANEROS

    en Используя эти данные, ученые обнаружили, что спектральные сигнатуры могут отличать сухой торфяник от более влажных болот и болот.

    cordis es La cuestión planteada por el requireante en el punto # de la sentencia no es excinada por el Tribunal, como se constata en el punto # de la misma sentencia

    en Картик Шашидхар, внештатный консультант по управлению специалист по данным, делится интересной статистикой Национального исследования здоровья семьи.

    gv2019 es ¡Se va a hartar, la que se coma ese lomo zamorano!

    en � Специалисты по обработке данных исследуют сложные проблемы, обладая опытом в дисциплинах в области математики, статистики и информатики.

    UN-2 es «sino:» ¡Shirley sólo tienes # años!

    ru Используя эти данные, ученые теперь могут увидеть, как прошлые климатические явления повлияли на распределение видов.

    cordis es Puede sufrir una hipoglucemia si su nivel de azúcar en sangre es demasiado bajo

    en Визуализируя данные из более чем 15 тысяч твитов, связанных с протестами, специалисты по данным из Иезуитского университета Гвадалахары обнаружили, что #nivel de azúcar en sangre es demasiado bajo

    en Хэштег прервал поток разговоров, стремясь связать #Gasolinazo со злонамеренными намерениями.

    gv2019 es ¿Quién createda en la salida #? — Ese era Mickey

    en Специалист по данным Фред Бененсон называет это математической промывкой.

    ted2019 es La fiesta no es hasta esta noche

    en На основании этих данных ученые предположили … что Луна могла испытывать вулканическую активность … в течение последнего миллиона лет.

    OpenSubtitles2018.v3 es Pense que Doris era mi amiga

    en Например, будет больше рабочих мест для специалистов по данным.

    ted2019 es Es fácil verlo ahora

    en У меня есть еще два сообщения, одно для специалистов по данным.

    ted2019 es En apoyo de su recurso, la requireante alega que es errónea la postura de la Comisión, según la cual una modificación de los membersantes en el proyecto después de haber Celebrado Posible, el acuerdo. de modificación, habida cuenta de que del acuerdo financiero no se deduce tal disición

    en Что ж, несколько специалистов по данным из U.К. находятся в Голливуде, и у них есть «сюжетные алгоритмы» — компания под названием Epagogix.

    QED es Si es necesariopting suplementos de calcio, los niveles de éste en suero deben monitorizarse y process al correiente ajuste de dosis

    en Интересно, что около 5 лет назад, сразу после Арабской весны, ученый по данным Гилад Лотан создал сетевую карту людей из Global Voices, которые активно пользовались Twitter во время арабской весны.

    ted2019 es Muévete, la orden se está enfriando

    en Ученые, занимающиеся данными: мы не должны быть арбитрами истины.

    ted2019 es Soy realmente desamparado

    en Признал, что «Всемирный форум по данным в области устойчивого развития» станет подходящей платформой для активизации сотрудничества с различными профессиональными группами, такими как информационные технологии, менеджеры геопространственной информации и специалисты по данным, и пользователей, а также с заинтересованными сторонами из гражданского общества.

    UN-2 es Estás ayudando a Lloyd

    en В отчете, помимо прочего, рекомендовалось: (a) провести дополнительные методологические исследования, позволяющие использовать источники больших данных для официальной статистики; (b) инвестирование ресурсов в улучшение инфраструктуры информационных технологий и возможностей обработки больших данных; (c) деятельность по наращиванию потенциала и обучению людских ресурсов с целью приобретения и развития персонала с соответствующими навыками (e.г., специалисты по данным

    UN-2 es Hace una noche calurosa.

    Leave a Comment

    Ваш адрес email не будет опубликован.