Что-то совсем из базового, но сегодня на инвидуальной консультации студент спросил про средства визуализации, которые датасаентист использует.

Были разговоры про Power BI и Tableau, насколько они нужны. Сразу скажу, что эти инструменты нужны спецам с названием в должности "ЧТО-ТО_ТАМ аналитик", но гораздо реже спецу по DS.

Ну, а если и пригодится, то на рабочем месте уже узнаете.

Тем не менее, уметь грамотно визуализировать данные нужно. Даже если это не прямая ваша обязанность, то при исследовании и анализе данных это будет полезно, поэтому периодически, кроме моделей и способов обработки данных, буду кидать статьи по визуализации.

Начнём с визуализации категориальных величин.

Ещё статейка, но на мою любимую тему - NLP.

Здесь достаточно любопытно сравниваются различные крупные модели для решения задачи сравнения текстов по схожести. Без учителя.

Мне это нравится, поэтому посмотрите.

Некоторые модели, например USE, можно использовать в качестве бейслайна для решения более сложных задач.

Как только разберусь со своими задачками, то организую встречу, где покажу, как USE мне помог занять призовое место на соревновании.

По традиции, заходите в гости 🙂

Открытый практикум Data Analyst by Rebrain: Разложение временного ряда на компоненты

Успевайте зарегистрироваться. Количество мест строго ограничено!

👉Регистрация

Время проведения:

6 Декабря (Вторник) в 19:00 по МСК

Программа практикума:

🔹Алгоритм SSA
🔹Применение его на практике

Кто ведет?

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

Кто у нас тут любит анализ финансовых данных?

Человек статью написал, где представленны открытые датасеты по финансам.
Может пригодиться.

Не благодарите! Или благодарите 😉

Думаю, тут уже все знают, как я люблю графы.

Если кто-то тоже испытывает интерес, если уж не такой, как у меня, но хотя бы небольшой, то гляньте сюда.

Там небольшая статья, как создать и проанализировать граф.
Скажу честно, я предпочитаю своими инструментами всё обрабатывать, но networkx реально крутая библиотека.

И граф построить можно, и расстояние рассчитать можно. В общем, чудо какое-то.

Рекомендую использовать параллельно с моим любимым курсом по дискретным структурам, чтобы с графами жить на одной волне.

Не только математикой и алгоритмами наша жизнь полна, а ещё и оформлением.

Думаю, все из нас так или иначе сталкивались с Markdown.
Так вот, тут есть интересная шпаргалка-мануал по тому, как что можно делать.

Успехов 🙌🏼

Жиза жизнейшая 😂

Спешу к вам с темой, про которую я не говорил особо. Если только самую капельку.
Это геоаналитика!

Что это такое? Это когда главная роль в принятии решения - местоположение. Если очень коротко.

Конечно, там присутствуют многие косвенные признаки, но подробней вы сможете узнать о этом тут.

#infographic by Nikki Sipno

Git Workflow

Конкурс UPGReat ПРОЧтение.
Заняли 3е место.

Потрясающая задача, достойные решения мои и других участников.

Задача состояла в глубоком анализе текстов сочинений ЕГЭ по русскому, литературе, истории и обществознанию.

Нахождение причинно-следственных связей, логических и орфографических ошибок.

Было круто!

Ещё одна интересная статья про алгоритмы на графах.

В ней узнаете про поиск пути (кратчайшего и не очень) от одной точки в другую.

Очень круто, например, чтобы строить ассоциативные ряды, если граф такого рода.

Путь синтаксический или пишите свою игру стратегию, и нужно путь юнитам формировать от А до Б.

В общем, полезно, друзья!

Основы информатики ;)

Заходите, кто хочет)

Открытый практикум Data Analyst by Rebrain: Построение модели оценки оттока клиента

Успевайте зарегистрироваться. Количество мест строго ограничено!

👉Регистрация

Время проведения:

20 Декабря (Вторник) в 19:00 по МСК

Программа практикума:

🔹Узнаем почему важно компаниям строить такие модели
🔹Рассмотрим процесс подготовки данных
🔹Обучим модель машинного обучения для прогноза

Кто ведет?

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