Лабораторная работа, РГР на тему Реализуйте проект по информатике "Представление и обработка информации из Интернета".

Содержание:

Задания 3
Решение 3
1 Информация о местоположении dataset Chicago Taxi Rides 2016 3
2. Очистка данных 4
3 Основные описательные статистики 7
4 Визуальный анализ 8
Выводы по работе: 14
Список использованных источников 15

Заключение:

Анализ больших данных - это революция в области информационных технологий, в этом нет никаких сомнений. Компания использует анализ данных с каждым годом все чаще и основное внимание компании уделяется клиентам, ведь они главные потребители товаров и услуг, а следовательно объекты приносящие прибыль компаниям. Связано это с тем, что полученные результаты при правильной постановке цели, обработке и правильном анализе могут позволить компаниям улучшить свои позиции на экономическом рынке, обеспечить получение максимальной прибыли при правильной организации и управлении компанией на основе данных аналитики.

Фрагмент текста работы:

1 Информация о местоположении dataset Chicago Taxi Rides 2016
Kaggle – это сообщество специалистов по Data Science. Изначально публичная веб-платформа кaggle.com была создана для организации конкурсов по исследованию данных, использовалась, как своеобразная социальная сеть специалистов по обработке данных и машинному обучению и служила соревновательной платформой, однако со временем обзавелось многими другими разделами.
С марта 2017 года кaggle.com принадлежит корпорации Google и на сегодняшний день представляет собой своеобразную соцсеть для дата-сайентистов, с полным циклом становления нового специалиста: от образовательных мини-курсов по основам машинного обучения до соревнований по исследованию данных.
В июне 2017 года заявлено о миллионном зарегистрированном пользователе (пользователей в системе называют «кэгглерами» — kagglers), среди участников как начинающие специалисты, так и крупные исследователи данных.
Среда организована таким образом, что пользователи и организации могут публиковать наборы данных, исследовать и создавать модели, взаимодействовать с другими специалистами по данным и инженерами по машинному обучению, организовывать конкурсы по исследованию данных и участвовать в них. В системе размещены наборы открытых данных, предоставляются облачные инструменты для обработки данных и машинного обучения.