10 Großartige Ressourcen für Data Miner

10 Großartige Ressourcen für Data Miner - Dummies

Neue Informationen über Data Mining werden Ihnen jeden Tag über spezielle Analytics-Websites, Blogs, professionelle Organisationen und sogar in den Nachrichten zur Verfügung gestellt. Vertiefen Sie Ihr Data-Mining-Wissen mit diesen Ressourcen.

Gesellschaft der Data Miners

Professionelle Organisationen helfen Mitgliedern, ihr Wissen und ihre Karriere voranzubringen. Mitglieder bauen Netzwerke auf, indem sie Peers und erfahrenere Praktiker treffen. Sie schärfen Wissen durch ständige Weiterbildung.

Und sie schützen den Beruf auf vielfältige Weise, indem sie z. B. eine aussagekräftige berufliche Zertifizierung etablieren, ethische Standards festlegen und sich sogar für öffentliche Angelegenheiten einsetzen, die Mitglieder betreffen. Die 2013 gegründete Society of Data Miners ist die erste professionelle Organisation, die sich speziell dem Data Mining widmet.

KDnuggets

KDnuggets ist eine wichtige Website für die Nachrichtenindustrie. Angeregt von dem angesehenen Data Miner Gregory Piatetsky-Shapiro, liefert KDnuggets einen aktiven Informationsfluss über Data-Mining-Fragen, Ereignisse, Jobs und Tools.

Es lohnt sich, regelmäßig einen Blick auf KDnuggets zu werfen. Posts hier halten Sie über heiße Themen in Data Mining und verwandten Themen auf dem Laufenden. Und es ist ein guter Ausgangspunkt für Informationen, die vielleicht nicht ganz neu sind, aber für Sie noch neu sind.

Links direkt auf der Startseite, nach Themen geordnet, führen Sie zu einer Vielzahl von Informationsquellen. Die behandelten Themen umfassen Grundlagen wie Software, Klassen und Jobs, sowie Spezialitäten wie Wettbewerbe, Aufrufe von Forschungspapieren und sogar Data-Mining-Humor.

All Analytics

All Analytics ist eine Branchenpublikation, die eine Vielzahl von Datenanalysethemen abdeckt. Diese Website wird von einem der großen Softwareanbieter gesponsert und enthält kurze, professionell geschriebene und editierte Beiträge zur Datenanalyse. Jeden Tag werden neue Artikel veröffentlicht, Tausende davon in den Archiven.

Hier sind repräsentative Beiträge:

"3 Ansätze zur Rechtfertigung von Analyseergebnissen" von Bryan Beverly, Statistiker des US Bureau of Labor Statistics

"Mobiltelefon-Tracking: Schutz gegen Privatsphäre" von Ariella Brown, Autor und Social-Media-Berater

"Anatomie eines Datenmanagement-Projekts" von Fabian Pascal, Gründer, Herausgeber und Herausgeber von Database Debunkings.

The New York Times

Wenn man Leute auf einer Cocktailparty über den Wert oder die Ethik von Datenerhebungs- oder Analysepraktiken von jemandem streiten hört, ist es wahrscheinlich, dass der Streit mit etwas begann, das in The New York erschien. Mal.

In der New York Times werden oft Geschichten über Datenanalyse veröffentlicht, aber das ist nicht unbedingt das, was Sie in der Überschrift sehen werden. Die Artikel, die Leute dazu bringen, über Daten zu sprechen, haben Titel, die beschreiben, was Menschen tun und nicht wie sie es tun.

Hier ein Beispiel: In Charles Duhiggs 2012er Stück "Wie Unternehmen Ihre Geheimnisse lernen" beschrieb er das Interesse eines Einzelhändlers daran, Kunden zu finden, die die Geburt eines Kindes erwarten, weil Menschen ihre Einkaufsgewohnheiten oft ändern, wenn sie ein Baby haben.

Die Schlagzeile des Artikels schreit nicht nach Datenanalysen, aber darum ging es, und dieser Artikel wurde über Monate nach seiner Veröffentlichung zum Gesprächsthema der Branche und zum Keim vieler Argumente. Sehen Sie sich die Titel an, und Sie werden sehen, dass Die New York Times täglich neue Informationen enthält, die sich auf die Datenanalyse beziehen.

Forbes

Forbes ist eine Wirtschaftspublikation, die das Geschäft und die Aussichten von börsennotierten Unternehmen und Branchen hervorhebt. Auf dem Markt sind häufig Stellen für verschiedene datenbezogene Produkte und Dienstleistungen vorhanden. Machen Sie sich mit Forbes vertraut, indem Sie sich die Beiträge dieser Mitwirkenden ansehen, die sich auf datenbezogene Themen konzentrieren - Gil Press (Pressedaten), Piyanka Jain (Daten einfügen), Naomi Robbins (Effektive Graphen) und Lisa Arthur (The Marketing Revolution) ).

SmartData Collective

SmartData Collective ist eine Website der Analytikbranche, die von Analytikern zusammengestellte Inhalte enthält. Die meisten Artikel, die hier gefunden werden, werden von weniger bekannten Blogs unabhängiger Analytiker und kleiner Industriestandorte veröffentlicht, und Sie finden auch originale Inhalte. Neue Beiträge erscheinen täglich.

Repräsentative Beiträge lauten wie folgt:

"Was Sie über Cloud Analytics wissen müssen" von Timo Elliott, Innovation Evangelist bei SAP

"Was die 'Small Data'-Revolution für Marketer bedeutet" von Noah Jessop , Mitbegründer und CEO von CommandIQ

"Wie Daten Flugreisen sicherer machen", von Travis Korte, einem Forschungsanalysten am Zentrum für Dateninnovation

CRISP-DM Prozessmodell

CRISP-DM ist die vorherrschende Daten -Prozess und der inoffizielle Industriestandard. Das CRISP-DM-Prozessmodell, ein detaillierter Leitfaden des Industriekonsortiums, das CRISP_DM entwickelt hat, erläutert Elemente des Prozesses, warum und wie es entwickelt wurde, und viele Schritt-für-Schritt-Details zum Data Mining.

Nate Silver

Niemand in der Welt der Datenanalyse kommuniziert wie der Blogger und Statistiker Nate Silver. Deshalb ist er der berühmteste Statistiker der Welt. (Er ist der einzige bekannte Statistiker der Welt, ein Beweis dafür, dass der Rest von uns an unseren Kommunikationsfähigkeiten arbeiten muss!) Nate ist auch ein Meister der Datenanalyse, also lernt von den Besten, indem er seinen Blog liest.

Analytics article page

Mehr über Data Mining und die wunderbare Welt der Analytik erfahren Sie jetzt mit den Artikeln auf der Webseite des Autors. Beispielartikel lauten wie folgt:

Entdecken Sie die Geheimnisse des Analytics-Managements in "Analytics, Schmanalytics!Evaluierung eines Analysten "

Holen Sie sich im" Secrets of a Software Vendor "schockierende Details zur Analytik hinter den Kulissen. "

Entwickle Fähigkeiten, von denen du nur geträumt hast, in" Wie ich dein Model getroffen habe. "

Erste Internetgalerie der Statistikwitze

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