EasyData – Telegram
EasyData
1.18K subscribers
167 photos
12 videos
23 files
97 links
Добро пожаловать!
Меня зовут Мария Жарова, и это мой блог про науку о данных

Лайфхаки из будней MLщика, полезности по Data Science и ответы на вопросы, которые волнуют новичков и не только🌝

Автор @NaNCat
Download Telegram
🔼Так много аналитиков и так много аналитики…🔽
В этом посте разбираемся с разными видами аналитиков данных и в чём их отличия🛍

#аналитика@data_easy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
9🔥5
📊 Продолжение предыдущего поста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
8👍5🔥2
Всем саентистам привет!
Ловите небольшой анонс мероприятий на ближайшие пару недель🚨

📱 Стартовала регистрация на чемпионат по программированию Yandex Cup, среди направлений есть машинное обучение🧠 Сам чемпионат пройдёт 23 октября, отправить заявку можно по ссылке

❤️ До 29 сентября можно записаться на бесплатные IT-курсы от Alfa campus, регистрируйтесь и смотрите подробнее о направлениях здесь

🌐 5 октября пройдёт PG BootCamp - практическая конференция по PostgreSQL, зарегистрироваться можно тут

📕10 октября будет конференция АНАЛИТИКА BIG DATA & ARTIFICIAL INTELLIGENCE DAY, больше бизнесовая, но спикеры интересные - смотрите по ссылке

📱 И 12 октября состоится долгожданный VK Data Meetup, регистрируйтесь здесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥123💩1🐳1
Поздравляю с завершением первого рабочего дня недели!🥳
Сегодня мы начинаем новую рубрику под названием "задачи с собеседований". Здесь я буду делиться примерами вопросов, которые могут поджидать вас на технических интервью для самых разных позиций DS.

А что спрашивали у вас? Пишите в комментарии😉

Хорошего вечера и удачи на собеседованиях🤞

#карьера@data_easy
11🔥5👍2🥰1
Привет, друзья!💫
Приходилось ли вам решать задачи кластеризации? Есть отличный наглядный способ интерпретации профиля кластеров при помощи полярной диаграммы (Radar Chart).
Она представляет значения нескольких эквивалентных категорий в форме «паутины»: на её “углах” откладываются оси, которые соответствуют признакам, описывающим объекты; и на этих осях для каждого кластера отмечаются средние значения характеристик. Далее точки соединяются и получается многоугольник - смотрите сами на картинке🙃
Это пример полярной диаграммы для задачи кластеризации учеников по интересам: видимо, в нарисованном кластере они больше всего увлекаются музыкой и меньше программированием.

В файлике найдёте реализацию такой функции на python, она написана на основе Scatterpolar из plotly и позволяет визуализировать профили сразу нескольких кластеров на одной картинке.

Эффективной рабочей недели💪

#аналитика@data_easy
#classic_ml@data_easy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
18