Авторизация
Быстрая регистрация
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Напиши ответ и заработай
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Выберите обучающие онлайн-курсы
- Разработка
- Маркетинг
- Аналитика
- Дизайн
- Менеджмент
Деньги на новый год и праздники
- Кредитные карты
- Быстрые займы
Совкомбанк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 0%
Без процентов
До 36 мес.
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 10%
Решение
5 мин.
8 800 200-66-96
sovcombank.ru
Лицензия: №963
39 256 заявок
МТС Банк
Кред. лимит
1 000 000 ₽
Проц. ставка
от 11.9%
Без процентов
до 111 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 30%
Решение
2 мин.
8 800 250-0-520
mtsbank.ru
Лицензия: №2268
17 943 заявок
Альфа-банк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 11.99%
Без процентов
до 365 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 33%
Решение
2 мин.
8 800 2000 000
alfabank.ru
Лицензия: №1326
12 162 заявок
ВебЗайм
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 18 лет
Решение
5 мин.
8-800-700-8706
web-zaim.ru
27 881 заявок
ВэбБанкир
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 20 лет
Решение
1 мин.
8 800 775-54-54
webbankir.com
32 718 заявок
Lime
Сумма займа
70 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 168 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 21 года
Решение
1 мин.
8-800-7000-197
lime-zaim.ru
16 537 заявок
На самом деле, 5G и квантовые технологии - это две разные области, которые используются для разных целей.
5G - это пятый поколение мобильных сетей, которое обеспечивает более высокую скорость передачи данных, большую емкость сети и меньшую задержку. Для сбора данных в сетях 5G используются ... Читать далее
В чем отличие 5g от 4g?
Основные отличия между 5G и 4G включают:
1. Скорость передачи данных: 5G обеспечивает гораздо более высокую скорость передачи данных по сравнению с 4G. Ожидается, что 5G достигнет скорости до 10 Гбит/с, в то время как 4G обычно предлагает скорость до 100 Мбит/с.
2. Задержка: 5G имеет значительно ... Читать далее
Как создается база данных?
Создание базы данных включает в себя следующие шаги:
1. Определение целей и требований: определите, для каких целей вам нужна база данных и какие данные вы хотите хранить.
2. Проектирование схемы базы данных: разработайте структуру базы данных, определив таблицы, поля и связи между ними. ... Читать далее
Маркет дата что это?
Маркет дата - это термин, который может иметь несколько значений в различных контекстах.
1. В маркетинге: Маркет-дата (Market data) - это информация о рынке, включающая в себя данные о ценах, объемах продаж, спросе, предложении и других факторах, которые влияют на рыночные условия и принятие ... Читать далее
Data pipeline что это?
Data pipeline - это система, которая позволяет автоматизировать процесс сбора, обработки и передачи данных от одного источника к другому. Она обычно состоит из нескольких этапов, включая сбор данных, их очистку, трансформацию, агрегацию и загрузку в целевую систему или хранилище данных. Data ... Читать далее
Что называют полем в базе данных?
Поле в базе данных - это структурный элемент таблицы, который хранит определенный тип данных. Он представляет собой столбец таблицы и содержит информацию о конкретном атрибуте или характеристике объекта, который представлен в базе данных. Каждое поле имеет имя и определенный тип данных, такой как ... Читать далее
Java и python в чем отличие?
Java и Python - это два различных языка программирования, которые имеют свои особенности и применение.
1. Синтаксис: Одно из основных отличий между Java и Python заключается в их синтаксисе. Java использует фигурные скобки и точки с запятой для обозначения блоков кода и завершения операторов, в то ... Читать далее
Для сбора данных в области IoT и Big Data используются различные технологии, включая:
1. Датчики: Используются различные типы датчиков, таких как датчики температуры, влажности, давления, освещения и движения, для сбора физических данных из окружающей среды.
2. Устройства сбора данных: Включают в ... Читать далее
Как подключить базу данных к python?
Для подключения базы данных к Python можно использовать различные библиотеки, такие как `sqlite3`, `MySQLdb`, `psycopg2`, `pymongo` и другие, в зависимости от типа базы данных, с которой вы хотите работать.
Вот примеры подключения к некоторым популярным базам данных:
1. SQLite:
```python
import ... Читать далее
Операторы, используемые для выборки данных из таблиц SQL, включают:
1. SELECT: Используется для выбора столбцов, которые нужно извлечь из таблицы.
Пример: SELECT column1, column2 FROM table_name;
2. FROM: Указывает таблицу, из которой нужно извлечь данные.
Пример: SELECT column1, column2 FROM ... Читать далее
Аналитик данных и data scientist — это две профессии, связанные с работой с данными, но они имеют некоторые отличия:
1. Область применения: Аналитик данных обычно занимается анализом данных, извлечением знаний и созданием отчетов для поддержки принятия решений. Data scientist, с другой стороны, занимается более широким спектром задач, включая исследование, разработку и внедрение моделей машинного обучения, создание прогностических моделей и т.д.
2. Навыки и знания: Аналитик данных должен обладать навыками работы с базами данных, статистическим анализом, визуализацией данных и использованием инструментов для анализа данных, таких как SQL, Excel, Tableau и др. Data scientist, помимо этих навыков, также должен обладать глубоким пониманием алгоритмов машинного обучения, программирования на языках, таких как Python или R, и способностью разрабатывать и применять модели машинного обучения.
3. Цель работы: Аналитик данных обычно работает над конкретными задачами, связанными с анализом данных, и предоставляет результаты своей работы в виде отчетов или рекомендаций. Data scientist, с другой стороны, работает над более широкими проектами, которые могут включать разработку и внедрение моделей машинного обучения, создание прогностических моделей и т.д.
4. Уровень сложности: Data scientist работает с более сложными задачами, требующими глубокого понимания алгоритмов машинного обучения и статистики. Аналитик данных, хотя и может использовать некоторые методы машинного обучения, обычно работает с более простыми методами анализа данных.
В целом, аналитик данных и data scientist имеют схожие навыки и работают с данными, но data scientist имеет более широкий спектр знаний и навыков, и работает над более сложными задачами, связанными с машинным обучением и прогнозированием.