Что-то такое интересное

Чудесная библиотека графиков 🎊

#визуализация
Ещё одна небольшая энциклопедия графики на питоне:
https://python-charts.com/

Заходите. Рад буду вас видеть)

Открытый практикум Data Analyst by Rebrain: Основы временных рядов

Успевайте зарегистрироваться. Количество мест строго ограничено!

👉Регистрация

Время проведения:

1 Ноября (Вторник) в 19:00 по МСК

Программа практикума:

🔹Что такое временной ряд и где их можно обнаружить
🔹Компоненты временных рядов
🔹Стационарность временных рядов
🔹Тест Дики-Фуллера, скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание

Кто ведет?

Артур Сапрыкин - Data Scientist, AI исследователь, предприниматель, автор курсов по машинному обучению, преподаватель.

Вот ещё материал про обучение с подкреплением. А точнее, с основой - Q-лёрнинг.

Посмотрев на статью, могу сказать, что она достаточно наглядная, чтобы понять суть такого рода обучения.

Надеюсь, есть те, кто смотрит в этом направлении. Как по мне, в нём есть много перспективного.
Только нужно под правильным углом применять.

Наверное, вы подумали: «А нафига оно мне?!».

Но нет, на самом деле питон имеет погрешность при вычислении вещественных чисел.

Вы это увидите, когда распечатаете количество знаков после запятой где-то штук 10+.

В большинстве случаев это не имеет значения при решении задач. Однако если точность вам крайне важна, то попробуйте библиотеку ниже.

reals: библиотека для арифметики с вещественными числами.

https://github.com/rubenvannieuwpoort/reals

Какая чудесная статья про то, как работает Wine.

Ценность её не только в основной статье, а описание того, как виртуальные машины работают, и вообще, как программы работают изнутри.

Да, это не DataScience и не AI, но расширять кругозор в информатике полезно.

Приятного чтения ☀️

Вы знали, как я люблю графы? Кто-то уже видел или слышал от меня это.

Наткнулся в сети на любопытную статью, где рассказывается про применение графового анализа.

В чём польза?
1. Узнаете, как графы используются в аналитике
2. Можете получить вдохновение на применение графа для своей (нетипичной) задачи
3. Возможно встанете на путь любителей графов, как я ☺️

Никогда не писал про Data Engineering сюда, и вот рекомендую вам для ознакомления со статьёй.

Автор открыл цикл статей "для начинающих", и в ней написал про Data Lake и Data Warehousing. Если явно с этим не сталкивались, то хотя бы со стороны слышали про это.

Тем, кто работает (или собирается) работать в крупных компаниях, рекомендую к прочтению, чтобы хотя бы понимать, про что говорят, и с чем датасаентистам придётся столкнуться, как пользователям.

Сегодня снова звучу Я ☺️ приходите ☀️

Открытый практикум Data Analyst by Rebrain: Авторегрессионные модели

Успевайте зарегистрироваться. Количество мест строго ограничено!

👉Регистрация

Время проведения:

15 Ноября (Вторник) в 19:00 по МСК

Программа практикума:

🔹Модели авторегрессии (ARIMA)
🔹Аналогия авторегрессионных моделей в классическом ML

Кто ведет?

Артур Сапрыкин - Data Scientist, AI исследователь, предприниматель, автор курсов по машинному обучению, преподаватель.

А нас теперь стало больше 💯🦾

Я благодарю всех за интерес ко мне и контенту. Рад стараться и приносить пользу ☺️🙏🏼

В честь такого события, открываю новый формат общения.
А именно - открытые вебинары без привязки к платформам.

Что будет? Буду рассказывать и обсуждать с вами темы, которые волнуют, интересны.

Давайте прицелимся на следующую неделю. (Число позже скорректирую)
А раз встреча первая, то в комментах можете написать темы, которые хотите вынести на обсуждение.

Хорошего вечера 🙏🏼☀️☺️

Сегодня как-то так 🤷 Зато серебрянную медальку зацепил 🦾