Data Science | Machinelearning [ru] – Telegram
Data Science | Machinelearning [ru]
20.1K subscribers
628 photos
39 videos
29 files
3.52K links
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.

По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin

РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Download Telegram
​​😉Искусство ETL. Пишем собственный движок SQL на Spark [часть 4 из 5]

В данной статье я расскажу о том, как написать на собственный интерпретатор объектно-ориентированного диалекта SQL с использованием Spark RDD API, заточенный на задачи подготовки и трансформации наборов данных.

Читать...
​​🤫Reinforcement learning для оптимизации цен в ритейле

В данной статье мы рассмотрим практические проблемы применения модели RL/ST для оптимизации цен, чтобы доказать, что RL/ST - не волшебная палочка и точно также требует глубокой проработки, как и ML подход.

Читать...
​​🗂20 проектов по аналитике данных для новичков в 2023 году

В этой статье мы обсудим 20 проектов по аналитике данных для новичков, которые помогут приобрести базовые и полезные знания в обработке данных.

Читать...
​​🧠Полезные материалы по Data Science и машинному обучению, которые помогут пройти сквозь джунгли из терминов

В этой статье я делюсь полезными материалами, которые помогут найти и заполнить теоретические и практические проблемы и основательно подойти к своему профессиональному развитию.

Читать...
​​⚡️Azure Data Factory + Databricks. Миграция сценариев инициализации в Databricks из DBFS в Workspace 2023/2024

В этой статье поговорим о том, как сделать простой процесс загрузки данных с помощью Microsoft Azure Data Factory и Databricks в 2023/2024 году.

Читать...
​​📊Как сделать вашего телеграм-бота лучше? Конечно, добавить ему аналитику

В этой статье мы рассмотрим как реализовать аналитику для телеграм-бота.

Читать...
​​👾От логики и риторики до теории множеств и матанализа. Полезные материалы по Data Science и машинному обучению

В этой статье автор поделится полезными материалами, которые помогут найти и заполнить теоретические и практические проблемы и основательно подойти к своему профессиональному развитию.

Читать...
​​🌻ML в полях. Как упростить жизнь агрономов?

В этой статье мы обсудим, как ML-решения помогают формировать задания для агрономов, и почему точной модели не всегда достаточно, чтобы спланировать уборку полей.

Читать...
​​📝Форматы ORC и Parquet на базе HDFS

В статье мы рассмотрим тему форматов ORC и Parquet, как их правильно использовать и хранить, чтобы всем было хорошо.

Читать...
​​🛠Искусство ETL. Пишем собственный движок SQL на Spark [часть 5 из 5]

В этой статье автор расскажет об интерактивно-отладочном режиме REPL, клиенте и сервере, а также о генераторе документации.

Читать...
​​🧙Point-in-time Recovery. Как уменьшить RPO для базы данных

В этой статье мы на примере PostgreSQL разберем принципы работы баз данных и поговорим о том, как минимизировать последствия инцидентов с помощью оптимизации RPO.

Читать...
​​🚀Оптимизация работы с Camunda на основе External task

В этой статье речь пойдет об опыте перехода на паттерн external task.

Читать...
​​💾Ещё один рецепт отказоустойчивого файлового сервера средствами PaceMaker

В этой статье автор расскажет как реализовать на площадке клиента хранение пользовательских файлов для разрабатываемого сервиса.

Читать...
Анализируем отзывы пользователей с помощью датасета от Яндекса

В этой статье разработчики Яндекса рассказывают про крупнейший русскоязычный датасет отзывов на организации. Он содержит порядка полумиллиона отзывов пользователей на различные организации, собранных в январе-июне 2023 года.

Читать...
​​🧑‍💻Сам себе BI-аналитик или как навести порядок в отчётности компании

В этой статье автор расскажет как можно навести порядок в отчётности, и с какими проблемами вы можете столкнуться в процессе.

Читать...
​​🧠Нейросеть, генерирующая нейросети. Часть 1. Генерация случайной свёрточной нейронной сети

В этой статье автор расскажет как написать нейросеть, которая сама будет создавать нейросети для решения каких-либо задач.

Читать...
​​👤Что есть NER сервисы и как их применяют в бизнесе от А до Я

В этой статье автор рассмотрит логику и принцип работы NER.

Читать...
​​📊Становясь Пангеей: будущее современного стека для анализа данных

В этой статье я расскажу про тенденции в индустрии данных и аналитики, стратегические преимущества и проблемы, с которыми сталкиваются компании в ней, влияние основных облачных провайдеров на её будущее и роль стандартов в формировании в ней технологических экосистем.

Читать...
​​📊Как настроить сбор статистики и автоматическое отключение пользователей WireGuard в ispmanager с помощью Python и API

В статье я рассказываю о том, как достигнуть нужных себе целей и изучить пару вариантов взаимодействия с ispmamager.

Читать...
​​💻PyTriton inference server c Gradio: быстро и просто делаем демо для ML-проектов

Рассмотрим то как можно в одиночку быстро создать сервер и UI для ML приложения на Python с перспективой вывода в prod.

Читать...
​​👾Исследования возможностей нейронных сетей глубокого обучения в распознавании маскируемого трафика

В данной статье мы рассматриваем новый подход к классификации прикладных протоколов в сетевых пакетах.

Читать...