Data Analysis / Big Data — канал, где собираются лучшие материалы по анализу данных и работе с большими данными. А значит и на русском языке, и на английском.
Сбор, хранение, обработка, очистка, анализ, визуализация данных, статистика, построение предиктивных моделей, использование этих знаний на практике — обо всём этом читайте в канале: @big_data_analysis
Сбор, хранение, обработка, очистка, анализ, визуализация данных, статистика, построение предиктивных моделей, использование этих знаний на практике — обо всём этом читайте в канале: @big_data_analysis
Почему PropTech — это новый FinTech? Зачем недвижимости технологии
PropTech — digital-проекты на рынке недвижимости, задача которых — создание удобной и благоприятной среды вокруг зданий, домов и квартир.
Читать: Почему PropTech — это новый FinTech? Зачем недвижимости технологии
PropTech — digital-проекты на рынке недвижимости, задача которых — создание удобной и благоприятной среды вокруг зданий, домов и квартир.
Читать: Почему PropTech — это новый FinTech? Зачем недвижимости технологии
Tproger
Почему PropTech — это новый FinTech? Зачем недвижимости технологии
PropTech — digital-проекты на рынке недвижимости, задача которых — создание удобной и благоприятной среды вокруг зданий, домов и квартир.
A complete guide to installing TensorFlow on M1 Mac with GPU capability
One of the major innovations that come with the new Mac ARM M1-based machines is CPU, GPU and deep learning hardware support on a single chip, unlike the older-intel based chips.
This article will discuss how to set up your Mac M1 for your deep lear...
Read: https://davidakuma.hashnode.dev/a-complete-guide-to-installing-tensorflow-on-m1-mac-with-gpu-capability
One of the major innovations that come with the new Mac ARM M1-based machines is CPU, GPU and deep learning hardware support on a single chip, unlike the older-intel based chips.
This article will discuss how to set up your Mac M1 for your deep lear...
Read: https://davidakuma.hashnode.dev/a-complete-guide-to-installing-tensorflow-on-m1-mac-with-gpu-capability
David Akuma
a-complete-guide-to-installing-tensorflow-on-m1-mac-with-gpu
how to set up your Mac M1 for your deep learning project using TensorFlow
[Scala Spark 001] - Word Count Program
Get Data: https://github.com/AlexNgan/Library-Database/blob/master/Books.txt
TIP:
Get AbsolutePath of Current Working Directory:
val a = new java.io.File(".").getAbsolutePath()
Set File path:
val book_path:String = "/learning/data/books"
val book_f...
Read: https://kaushl.hashnode.dev/scala-spark-001-word-count-program
Get Data: https://github.com/AlexNgan/Library-Database/blob/master/Books.txt
TIP:
Get AbsolutePath of Current Working Directory:
val a = new java.io.File(".").getAbsolutePath()
Set File path:
val book_path:String = "/learning/data/books"
val book_f...
Read: https://kaushl.hashnode.dev/scala-spark-001-word-count-program
GitHub
Library-Database/Books.txt at master · AlexNgan/Library-Database
This is a Java project designed to act as a rudimentary database system for a library. - Library-Database/Books.txt at master · AlexNgan/Library-Database
Как внедрить информационную систему управления проектами, чтобы она «взлетела»?
Если вы приняли решение внедрить систему управления проектами – а особенно, если вы делаете это впервые, то наверняка задаетесь вопросом: как сделать все правильно, минимизировать ошибки, прийти именно к тому результату, который ожидаете?
Прежде всего, нужно понимать, что внедрение информационной системы управления проектами (ИСУП) существенно отличается от внедрения других классов информационных систем. Если вы внедряете, например, систему биллинга, или финансового учета или систему управления складом – то ваше внедрение в некотором смысле обречено на успех. В определенный момент возврат к прежним инструментам становится невозможным, а без использования нового инструмента бизнес попросту остановится. В итоге внедренная система будет работать, даже если процессы настроены не оптимально, и дефекты латаются на ходу.
С ИСУП все не так однозначно: эффекты от внедрения наступают далеко не сразу, видны не на всех уровнях управления, в умах пользователей возникают сомнения, а нужно ли это все, ведь работали как-то раньше, и неплохо работали.
Именно поэтому систему управления проектами недостаточно установить и настроить. Недостаточно даже обучить пользователей и написать для них инструкции. Что еще можно сделать, чтобы ваши усилия и деньги были потрачены не зря, обсудим ниже.
Читать: https://habr.com/ru/post/655401/?utm_campaign=655401
Если вы приняли решение внедрить систему управления проектами – а особенно, если вы делаете это впервые, то наверняка задаетесь вопросом: как сделать все правильно, минимизировать ошибки, прийти именно к тому результату, который ожидаете?
Прежде всего, нужно понимать, что внедрение информационной системы управления проектами (ИСУП) существенно отличается от внедрения других классов информационных систем. Если вы внедряете, например, систему биллинга, или финансового учета или систему управления складом – то ваше внедрение в некотором смысле обречено на успех. В определенный момент возврат к прежним инструментам становится невозможным, а без использования нового инструмента бизнес попросту остановится. В итоге внедренная система будет работать, даже если процессы настроены не оптимально, и дефекты латаются на ходу.
С ИСУП все не так однозначно: эффекты от внедрения наступают далеко не сразу, видны не на всех уровнях управления, в умах пользователей возникают сомнения, а нужно ли это все, ведь работали как-то раньше, и неплохо работали.
Именно поэтому систему управления проектами недостаточно установить и настроить. Недостаточно даже обучить пользователей и написать для них инструкции. Что еще можно сделать, чтобы ваши усилия и деньги были потрачены не зря, обсудим ниже.
Читать: https://habr.com/ru/post/655401/?utm_campaign=655401
Хабр
Как внедрить информационную систему управления проектами, чтобы она «взлетела»?
А чего особенного именно в ИСУП? Если вы приняли решение внедрить систему управления проектами – а особенно, если вы делаете это впервые, то наверняка задаетесь вопросом: как сделать все правильно,...
👍1
Demand Forecasting Using Traditional and Contemporary Data Science
Dissatisfied with your demand forecasts? Instead of giving up on them completely, try reconsidering the methods you use. Here, we describe the approaches that will definitely work: traditional and contemporary data science.
Read: https://www.scnsoft.com/blog/demand-forecasting-with-data-science
Dissatisfied with your demand forecasts? Instead of giving up on them completely, try reconsidering the methods you use. Here, we describe the approaches that will definitely work: traditional and contemporary data science.
Read: https://www.scnsoft.com/blog/demand-forecasting-with-data-science
Scnsoft
Demand Forecasting Using Data Science
Dissatisfied with your demand forecasts? Instead of giving up on them completely, try reconsidering the methods you use. Here, we describe the approaches that will definitely work: traditional and contemporary data science.