Aspiring Data Science – Telegram
Aspiring Data Science
385 subscribers
465 photos
12 videos
12 files
2.15K links
Заметки экономиста о программировании, прогнозировании и принятии решений, научном методе познания.
Контакт: @fingoldo

I call myself a data scientist because I know just enough math, economics & programming to be dangerous.
Download Telegram
#astronomy

"Сейсмические волны, зафиксированные InSight до завершения миссии в 2022 году, показали наличие разбросанных по мантии Марса скалистых глыб размером до 4 км. Эти находки подтверждают, что Марс, в отличие от Земли, не имеет тектонических плит, что позволило сохранять следы древних событий ввиду отсутствия перемешивания недр.

Мощные столкновения в ранней истории Марса вели к образованию магматических океанов и внедрению обломков астероидов, коры и мантии глубоко в недра планеты. Учёные предполагают, что удары высвобождали колоссальную энергию, расплавляя обширные участки поверхности и оставляя фрагменты, которые сохранились благодаря отсутствию активной конвекции в мантии Марса.

Сделанное открытие подчёркивает уникальность Марса как «капсулы времени», сохраняющей следы его формирования. Отсутствие тектонических плит на Марсе позволило удержать эти структуры в мантии, в отличие от Земли, где конвекция стирает подобные свидетельства. Учёные отмечают, что мантия Марса развивалась медленно, что делает её уникальным объектом для изучения ранней истории планет. Эти находки могут дать представление о недрах других скалистых миров, таких как Венера и Меркурий, где также отсутствует тектоническая активность, открывая новые перспективы для планетологии. Наконец, даже после завершения миссии NASA InSight собранные станцией данные продолжают преподносить сюрпризы."

https://3dnews.ru/1128430/v-nedrah-marsa-obnarugeno-mnogestvo-zagadochnih-inorodnih-struktur
#stoptalk #music #armageddon

Every empire
Сomes to the decline
The catastrophe
And obsession

This land full of danger
And the mutants
Once was our home
But we always wanted more
And now here is nothing but death

The world in firestorm
The light of Sun is lost
And all our traces are erased

That's all
Look how before our eyes
The planet disappears
We were mistaken
With our choice

https://www.youtube.com/watch?v=J4_8SwXhko4
#games

"События Eclipsium развернутся в странном и изменчивом мире, где однажды находит себя герой: «Как вы сюда попали? Какова ваша цель? Вдали возвышается загадочная башня — может, в ней скрываются ответы на ваши вопросы?»

Игрокам предстоит отправиться на поиски Её света, преодолеть препятствия враждебного измерения и решить жутковатые головоломки, чтобы раскрыть секреты этого места и выяснить правду о своём существовании в нём."

https://3dnews.ru/1128437/oldskulniy-horror-eclipsium-otpravit-igrokov-v-groteskniy-i-izmenchiviy-mir-prichyom-sovsem-skoro-treyler-data-vihoda-i-obnovlyonnoe-demo
#trading #moex

Особенности торгов в выходные

Торги в субботу и воскресенье несколько отличаются от обычных сессий. Назовём ограничения, которые действуют сейчас.

Лимит по ценовому коридору. Максимальное допустимое изменение цены бумаги на ДСВД составит 3% от цены закрытия предыдущего торгового дня.
Зачем ввели этот лимит? В выходные на рынке может быть пониженная ликвидность из-за небольших объёмов торгов. В результате котировки могут ощутимо колебаться. Чтобы избежать лишнего срабатывания стоп-заявок и сильной волатильности, торги по каждой ценной бумаге будут доступны только в рамках лимита по изменению цены в 3%.

Новые ценные бумаги — с понедельника. Если на бирже появляется новая бумага, она будет доступна для торгов только начиная с основной сессии, а не дополнительной, то есть первый день торгов не может выпасть на выходные.
Какие-либо изменения по уже торгуемым ценным бумагам, запланированные на понедельник, будут вступать в силу уже на ДСВД 1, то есть в субботу.

Риск-параметры. В случае изменения каких-либо риск-параметров с календарного дня понедельника они будут применяться, начиная с ДСВД 1. При этом Мосбиржа и НКЦ обещают постараться плановые негативные изменения (такие как повышения ставок, исключение из обеспечения и прочее) внедрять не с понедельника, а в другие дни, чтобы тот, кто отдыхает, ничего не пропустил.

Заявки — только до конца сессии. Заявки, активные на момент окончания ДСВД, снимаются и не переходят на следующую сессию выходного дня или утреннюю/основную сессии понедельника.
Расчёт индексов и курсов валют. Индексы и курсы валют не рассчитываются в выходные дни, хотя в дальнейшем ситуация может измениться.

Срочный и валютный рынки. Торги на срочном и валютном рынках в субботу и воскресенье не проводятся. В дальнейшем Мосбиржа планирует добавить торги на срочном рынке, за исключением сделок с валютными контрактами. Экспирации в выходные дни не планируются.

Доступные инструменты. Пока в субботу и воскресенье торгуются только самые ликвидные акции, но список бумаг постепенно расширяется. Подробнее — ниже.

https://sbersova.ru/sections/invest/torgi-v-vyhodnye-na-mosbirzhe
#ai #gpt #chatgpt

"Projects представляют собой систему проектов-папок, где можно распределять разговоры с ChatGPT в зависимости от темы. У каждого такого проекта может быть собственный цвет и иконка по выбору пользователя, свои настройки и ограничения на информацию, которой может пользоваться ИИ. Эти возможности особенно пригодятся тем, кто работает с нейросетями регулярно и в сложных задачах.

Также в Projects повышен лимит на загрузку файлов. На бесплатном тарифе можно прикреплять 5 файлов, на Plus — 25, на Pro — 40.

Ранее Projects была доступна только платным подписчикам, но в OpenAI взяли курс на постепенное расширение возможностей для широкого круга пользователей. Раньше точно так же перешли из платной в бесплатную категорию функции Deep Research и ChatGPT Voice. В компании считают, что такие шаги будут стимулировать переход бесплатных пользователей на платные тарифы."

https://3dnews.ru/1128696/funktsiya-projects-v-chatgpt-stala-dostupna-besplatnim-polzovatelyam
#polars

Воу!

"After working hard since our Polars Cloud announcement last February, we are pleased to officially launch Polars Cloud. Polars Cloud is now Generally Available on AWS. Beyond that, we also launched our novel Distributed Engine in Open Beta on Polars Cloud.

You can immediately get started at https://cloud.pola.rs/."

import polars_cloud as pc
import polars as pl
from datetime import date

with pc.ComputeContext(
workspace="<my-workspace>",
cpus=2,
memory=8,
cluster_size=8,
) as ctx:
in_progress = (
pl.scan_parquet("s3://polars-cloud-samples-us-east-2-prd/pdsh/sf100/lineitem/",
storage_options={
"aws_request_payer": "true",
})
.filter(pl.col("l_shipdate") <= date(1998, 9, 2))
.group_by("l_returnflag", "l_linestatus")
.agg(
count_order=pl.len()
)
.remote(ctx)
.distributed()
.execute()
)

print(in_progress.await_result().head)


https://pola.rs/posts/polars-cloud-launch/
#basic

Вот бы они ещё vb6/vba открыли!

"Компания Microsoft опубликовала исходный код собственной версии языка программирования BASIC, выпускавшегося с 1976-го по 1978-й годы. Изначально он назывался Altair BASIC, а затем был переименован в Microsoft BASIC. Этот язык программирования был разработан для микропроцессоров MOS Technology 6502, использовавшихся в Apple IIe, Atari 2600, Commodore VIC-20, Commodore 64 и Nintendo Entertainment System (NES) и других системах."

https://github.com/microsoft/BASIC-M6502
https://3dnews.ru/1128741/microsoft-opublikovala-ishodniy-kod-drevnego-yazika-programmirovaniya-microsoft-basic
Feature Selection in Machine Learning by Soledad Galli

Feature selection is the process of selecting a subset of features from the total variables in a data set to train machine learning algorithms. Feature selection is an important aspect of data mining and predictive modelling.

Feature selection is key for developing simpler, faster, and highly performant machine learning models and can help to avoid overfitting. The aim of any feature selection algorithm is to create classifiers or regression models that run faster and whose outputs are easier to understand by their users.

In this book, you will find the most widely used feature selection methods to select the best subsets of predictor variables from your data. You will learn about filter, wrapper, and embedded methods for feature selection. Then, you will discover methods designed by computer science professionals or used in data science competitions that are faster or more scalable.

First, we will discuss the use of statistical and univariate algorithms in the context of artificial intelligence. Next, we will cover methods that select features through optimization of the model performance. We will move on to feature selection algorithms that are baked into the machine learning techniques. And finally, we will discuss additional methods designed by data scientists specifically for applied predictive modeling.
In this book, you will find out how to:
- Remove useless and redundant features by examining variability and correlation.
- Choose features based on statistical tests such as ANOVA, chi-square, and mutual information.
- Select features by using Lasso regularization or decision tree based feature importance, which are embedded in the machine learning modeling process.
- Select features by recursive feature elimination, addition, or value permutation.
Each chapter fleshes out various methods for feature selection that share common characteristics. First, you will learn the fundamentals of the feature selection method, and next you will find a Python implementation.

The book comes with an accompanying Github repository with the full source code that you can download, modify, and use in your own data science projects and case studies.

Feature selection methods differ from dimensionality reduction methods in that feature selection techniques do not alter the original representation of the variables, but merely select a reduced number of features from the training data that produce performant machine learning models.

Using the Python libraries Scikit-learn, MLXtend, and Feature-engine, you’ll learn how to select the best numerical and categorical features for regression and classification models in just a few lines of code. You will also learn how to make feature selection part of your machine learning workflow.

Link:
- Book

Navigational hashtags: #armbooks
General hashtags: #ml #machinelearning #featureselection #fs

@data_science_weekly
#featureselection

Скорее всего, книжка выше будет компиляцией общеизвестных клише без реальной практической пользы, но посмотрим, название притягивает меня.
#openai #jobs

"Как отмечает CNBC, подобная платформа станет конкурентом для социальной сети LinkedIn, которая помогает профессионалам и работодателям взаимодействовать на выгодных условиях. Пока проект носит рабочее название OpenAI Jobs Platform. Реализация данной инициативы позволит OpenAI составить конкуренцию Microsoft ещё на одном направлении деятельности, поскольку LinkedIn принадлежит последней из корпораций.

По замыслу представителей OpenAI, новая платформа для работы с вакансиями поможет решить проблему дефицита кадров не только крупным компаниям, но и малому бизнесу. Кроме того, правительственные организации также смогут найти подходящих специалистов в области ИИ с её помощью. Сервис должен быть введён в строй к середине следующего года.

Попутно OpenAI запустит фирменную программу обучения и сертификации, которая позволит выпускникам корпоративной академии лучше применять ИИ в своей профессиональной деятельности. В OpenAI Academy свою квалификацию смогут повысить представители самого разного уровня. Чат-бот ChatGPT в режиме обучения будет применяться для взаимодействия со слушателями курсов. До 2030 года OpenAI собирается выдать 10 млн фирменных сертификатов гражданам США. Обе инициативы помогут специалистам лучше адаптироваться к меняющимся из-за распространения ИИ условиям на рынке труда."

https://3dnews.ru/1128768/openai-hochet-sozdat-platformu-dlya-poiska-raboti-v-sfere-ii