Как и почему инженерам данных нужно заботиться о качестве данных сейчас — и как это реализовать скачать в хорошем качестве

Как и почему инженерам данных нужно заботиться о качестве данных сейчас — и как это реализовать

Поскольку компании стремятся интегрировать ИИ и МО в свои стратегии и дорожные карты в области данных, появляется новая возможность сосредоточиться на качестве данных. Независимо от того, насколько сложной или замысловатой может быть модель ИИ компании, низкое качество данных сделает результаты этих моделей в лучшем случае бесполезными, а в худшем — вводящими в заблуждение и разрушающими компанию. Итак, раз ваша компания внедряет собственную программу обучения на уровне магистратуры (LLM) или модель динамического ценообразования, самое время пересмотреть свою стратегию качества данных. Первый ключевой момент, который следует отметить, заключается в том, что качество данных не ограничивается одним столпом, например, точностью. При разработке системы качества данных необходимо учитывать несколько ключевых столпов. Ещё раз выражаем особую благодарность decube за спонсорство этого видео! Если вы хотите улучшить качество своих данных, перейдите по ссылке ниже: https://bit.ly/3Sndk1B Если вам понравилось это видео, посмотрите другие мои лучшие видео. Лучшие курсы для тех, кто хочет стать инженером данных    • Top Courses To Become A Data Engineer In 2022   Проблемы моделирования данных: с какими проблемами сталкиваются инженеры и архитекторы данных при реализации моделей данных    • Data Modeling Challenges - The Issues Data...   Если вы хотите узнать больше об инженерии данных, ознакомьтесь с сертификатом Google GCP https://bit.ly/3NQVn7V Если хотите быть в курсе моих новостей о сфере данных, подпишитесь на нашу рассылку здесь. https://seattledataguy.substack.com/​​ Или загляните в мой блог https://www.theseattledataguy.com/ Если вы хотите поддержать канал, вы можете стать платным подписчиком моей рассылки https://seattledataguy.substack.com/s... Теги: Проекты по инжинирингу данных, Идеи для проектов по инжинирингу данных, Источники данных для проектов, Источники данных для проектов по аналитике данных, Портфолио проектов по данным _____________________________________________________________ Подпишитесь:    / @seattledataguy   _____________________________________________________________ Обо мне: Всю свою карьеру я посвятил всем формам данных. Я занимался разработкой алгоритмов для выявления мошенничества, снижения повторных госпитализаций пациентов и перепроектирования страховых полисов для снижения общих расходов на здравоохранение. Я также помог разработать аналитику для маркетинга и ИТ-операций, чтобы оптимизировать использование ограниченных ресурсов, таких как персонал и бюджет. Я предоставляю частные консультации по вопросам науки о данных и инженерии как самостоятельно, так и в составе компании Acheron Analytics. У меня есть опыт как практического решения технических проблем, так и помощи руководителям в разработке стратегий для максимизации эффективности данных. *Я участвую в партнёрских программах. Если ссылка отмечена звездочкой (*), я могу получить небольшую часть дохода без каких-либо дополнительных затрат для вас.