Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 3. Библиотека для анализа данных Pandas
https://habr.com/ru/post/520204/
https://habr.com/ru/post/520204/
Хабр
Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 3. Библиотека для анализа данных Pandas
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Pythonで0からディシジョンツリーを作って理解する (3. データ分析ライブラリPandas編)". Это третья статья из серии. Ссылки на предыдущие статьи: первая, вторая В...
👍4
Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 4. Структуры данных
https://habr.com/ru/post/526316/
https://habr.com/ru/post/526316/
Хабр
Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 4. Структуры данных
Данная статья — четвертая в серии. Ссылки на предыдущие статьи: первая, вторая, третья 4.1 Структуры данных Структура данных — это представление того, как орган...
👍4
Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 5. Информационная энтропия
https://habr.com/ru/post/526460/
https://habr.com/ru/post/526460/
Хабр
Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 5. Информационная энтропия
Данная статья — пятая в серии. Ссылки на предыдущие статьи: первая, вторая, третья, четвертая 5.1 Информационная энтропия (Средний объем информации) При создани...
👍4
10+ лучших курсов по Data Science в 2023 году
https://devby.io/news/15-kursov-po-data-science-2023-goda
https://devby.io/news/15-kursov-po-data-science-2023-goda
dev.by
Топ-20 курсов по Data Science. Экспертная подборка (июнь, 2024 г.)
Команда Digitaldefynd собрала список самых популярных курсов. В подборке — программы с бесплатным и платным доступом, учебными пособиями, возможностью получить диплом после окончания. Они годятся как для новичков, так и для продвинутых пользователей.
👍4
Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных
https://tproger.ru/translations/the-best-datasets-for-machine-learning-and-data-science/
https://tproger.ru/translations/the-best-datasets-for-machine-learning-and-data-science/
Tproger
Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных
Для машинного обучения (и не только) требуется много хороших данных. Вместо того чтобы собирать их самому, можно воспользоваться готовыми датасетами.
👍3
Data Mining – интеллектуальный анализ данных
https://www.google.com/amp/s/blog.iteam.ru/data-mining-intellektualnyj-analiz-dannyh/amp/
https://www.google.com/amp/s/blog.iteam.ru/data-mining-intellektualnyj-analiz-dannyh/amp/
Статьи iTeam
Data Mining - интеллектуальный анализ данных | iteam
Деятельность любого предприятия теперь сопровождается регистрацией и записью всех подробностей его деятельности. Что делать с этой информацией?
👍4
Выбросьте блокноты, или почему заниматься Data Science нужно так, будто вы разработчик
https://habr.com/ru/company/vk/blog/702798/
https://habr.com/ru/company/vk/blog/702798/
Хабр
Выбросьте блокноты, или почему заниматься Data Science нужно так, будто вы разработчик
Большинство дата-сайентистов использовали или до сих пор используют notebooks. В чем-то это здорово, но кажется, что дата-сайентисты должны действовать как разработчики. И поэтому с notebooks надо...
👍3
Три инструмента для быстрого профилирования данных:
https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/700082/
https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/700082/
Хабр
Три инструмента для быстрого профилирования данных
Анализируйте и сводите данные быстрее с помощью этих инструментов Python Автор материала кратко, наглядно и с примерами кода представлет три пакета Python, заметно упрощающих и ускоряющих...
👍4
Как построить прогноз спроса и не потерять голову:
https://habr.com/ru/company/samokat_tech/blog/698118/
https://habr.com/ru/company/samokat_tech/blog/698118/
Хабр
Как построить прогноз спроса и не потерять голову
Какой ваш прогноз спроса? Всем привет! Представьте себе ситуацию: ваша уютная маленькая команда Data Science занимается прогнозированием спроса для пары десятков дарксторов с помощью какого-нибудь...
👍4
Агрегирование наблюдений при работе с временными рядами
https://r-analytics.blogspot.com/2021/10/time-series-aggregation.html?m=1
https://r-analytics.blogspot.com/2021/10/time-series-aggregation.html?m=1
R: Анализ и визуализация данных
Агрегирование наблюдений при работе с временными рядами
Описаны различные способы расчета сводных показателей при анализе временных рядов с помощью R.
👍4
Какой Machine Learning в вашем production: 5 популярных паттернов на любой вкус и 2 основные стратегии внедрения
https://bigdataschool-ru.turbopages.org/bigdataschool.ru/s/blog/mlops-deployment-patterns-and-strategies.html
https://bigdataschool-ru.turbopages.org/bigdataschool.ru/s/blog/mlops-deployment-patterns-and-strategies.html
www.bigdataschool.ru
Какой Machine Learning в вашем production: 5 популярных паттернов на любой вкус и 2 основные стратегии внедрения
Завершая цикл статей про MLOps, сегодня мы расскажем про 5 шаблонов практического внедрения моделей Machine Learning в промышленную эксплуатацию (production). Читайте далее, что такое Model-as-Service, чем это отличается от гибридного обслуживания и еще 3…
👍3
Введение в развёртывание ML: Flask, Docker и Locust
https://vc.ru/u/1389654-machine-learning/622527-vvedenie-v-razvertyvanie-ml-flask-docker-i-locust
https://vc.ru/u/1389654-machine-learning/622527-vvedenie-v-razvertyvanie-ml-flask-docker-i-locust
vc.ru
Введение в развёртывание ML: Flask, Docker и Locust — Machine learning на vc.ru
Вы потратили много времени на EDA, тщательно проработали все функции, несколько дней настраивали модель и, наконец, получили то, что хорошо работает в тестовом варианте. Теперь, мой друг, вам нужно развернуть вашу модель. В конце концов, любая модель, которая…
👍3
Технологии big data: как анализируют большие данные, чтобы получить максимум прибыли
https://mcs-mail-ru.turbopages.org/mcs.mail.ru/s/blog/tekhnologii-big-data-kak-analiziruyut-bolshie-dannye
https://mcs-mail-ru.turbopages.org/mcs.mail.ru/s/blog/tekhnologii-big-data-kak-analiziruyut-bolshie-dannye
mcs.mail.ru
Технологии big data: как анализируют большие данные, чтобы получить максимум прибыли
Большие данные мало просто собрать — их нужно как-то использовать, например, чтобы строить прогнозы развития бизнеса или проверять маркетинговые гипотезы. А для использования данные требуется структурировать и анализировать. Расскажем, какие существуют методы…
👍4
Эволюция PVS-Studio: анализ потока данных для связанных переменных
https://habr.com/ru/company/pvs-studio/blog/663410/
https://habr.com/ru/company/pvs-studio/blog/663410/
Хабр
Эволюция PVS-Studio: анализ потока данных для связанных переменных
Связанные переменные – одна из главных проблем статического анализа. Данная статья посвящена разбору этой темы и рассказу о том, как разработчики PVS-Studio сражаются с ложными срабатываниями,...
👍3
📊 Путеводитель по Big Data для начинающих: методы и техники анализа больших данных
https://proglib-io.turbopages.org/proglib.io/s/p/big-data-metody-i-tehniki-analiza-bolshih-dannyh-2021-08-31
https://proglib-io.turbopages.org/proglib.io/s/p/big-data-metody-i-tehniki-analiza-bolshih-dannyh-2021-08-31
proglib.io
📊 Путеводитель по Big Data для начинающих: методы и техники анализа больших данных
Machine Learning. Инструмент для извлечения нужной информации из потока данных или машинное обучение представляет собой модели, которые обучаются поэтапно или самостоятельно по настроенным алгоритмам. Как методы машинного обучения применяют при анализе больших…
👍2
Анализ больших данных: что это, в чем суть и цели - методы и технологии анализа big data? инструменты обработки данных
https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-analiz-bolshih-dannyh/
https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-analiz-bolshih-dannyh/
Анализ больших данных: что это, суть и цели - методы и технологии сбора и анализа big data, инструменты обработки данных
Подробно об анализе больших данных, его сути и основных целях аналитики. Что такое анализ данных, методы сбора и хранения данных, а также технологии обработки и аналитики big data. Какие профессии востребованы в области анализа данных и какими инструментами…
👍3
30 лучших инструментов больших данных для анализа данных
https://vc.ru/u/549605-octoparse/140301-30-luchshih-instrumentov-bolshih-dannyh-dlya-analiza-dannyh
https://vc.ru/u/549605-octoparse/140301-30-luchshih-instrumentov-bolshih-dannyh-dlya-analiza-dannyh
vc.ru
30 лучших инструментов больших данных для анализа данных
Возможность поиска и очистки больших данных имеет важное значение в 21 веке. Правильные инструменты являются обязательным условием для конкуренции с конкурентами и добавления преимуществ для вашего бизнеса. Я делаю список из 30 лучших инструментов для больших…
👍3
Искусственный интеллект (AI) против машинного обучения (ML)
https://vc.ru/u/1252669-oracle-labs/480855-iskusstvennyy-intellekt-ai-protiv-mashinnogo-obucheniya-ml
https://vc.ru/u/1252669-oracle-labs/480855-iskusstvennyy-intellekt-ai-protiv-mashinnogo-obucheniya-ml
vc.ru
Искусственный интеллект (AI) против машинного обучения (ML) — Oracle Labs на vc.ru
Когда речь заходит о мире технологий, можно услышать множество "модных" слов. Два из этих слов - ИИ и машинное обучение. Уже 77% устройств, которыми мы пользуемся, оснащены той или иной формой ИИ, поэтому если у вас еще нет инструментов, работающих на основе…
👍3
Регрессионный анализ в DataScience. Простая линейная регрессия. Библиотека statsmodels
https://habr.com/ru/post/690414/
https://habr.com/ru/post/690414/
Хабр
Регрессионный анализ в DataScience. Простая линейная регрессия. Библиотека statsmodels
АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ Общие положения Про регрессионный анализ вообще, и его применение в DataScience написано очень много. Есть множество учебников, монографий, справочников и статей по прикладной...
👍3
Регрессионный анализ в DataScience. Часть 2. Преобразование Бокса-Кокса. Проверка тренда и случайности
https://habr.com/ru/post/695556/
https://habr.com/ru/post/695556/
Хабр
Регрессионный анализ в DataScience. Часть 2. Преобразование Бокса-Кокса. Проверка тренда и случайности
АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ В предыдущем обзоре мы рассмотрели простую линейную регрессию (simple linear regression) - самый простой, стереотипный случай, когда исходные данные подчиняются нормальному закону,...
👍3