Всем привет! Меня зовут Константин Измайлов, я руководитель направления Data Science в Delivery Club. Мы работаем над многочисленными интересными и сложными задачами: от формирования классических...

Архитектура сети данных (data mesh) распределяет владение данными среди команд из разных предметных областей, с федеративным управлением и децентрализованными продуктами по обработке данных. Сеть данных отличается от других аналогичных архитектур именно своей…

Расскажем об одном DL-подходе к задаче сокращения размера выборки, а на самом деле, даже более амбициозной задаче — создания синтетических данных, хранящих всю полезную информацию о выборке. История и термины Дистилляция данных (Data Distillation) – это существенное…

Всем привет! Меня зовут Сергей Яныкин, я руководитель команды Dynamic Time в R&D-направлении Delivery Club. Хочу вам рассказать, как наша команда перешла на тёмную сторону к динамическому расчёту прогнозов и стала ответственной за время в сервисах Delivery…

Давно хотели разобраться, как стать аналитиком данных, изучить data science, но не знали с чего начать? Тогда эта статья для вас.

Всем привет! Меня зовут Иван Максимов, и я работаю Lead Data Scientist-ом в Delivery Club. Это вторая часть статьи об изменении подхода к рекомендациям ресторанов в нашей компании. В первой части я...

Вокруг науки о данных возникло множество разнообразных заблуждений, мешающих освоить эту замечательную дисциплину. Развенчиваем наиболее распространенные мифы о профессии Data Scientist. Data Science – относительно новый раздел знаний, поэтому существует…

Мы расскажем про популярный класс нейронных сетей – графовые сети. Манера повествования позволит понять, как они устроены, даже новичкам в машинном обучении, однако обзор видов сетей и конструкций в них представлен достаточно полный, с использованием специальных…

Несколько лет назад дата-сайентистов часто называли «единорогами». Все искали гениального full-stack-инженера-математика, способного вникнуть во все бизнес-проблемы.  В последние два года мы пережили хайп по поводу AI/ML и стали свидетелями быстрого подъема…

Data Science — быстро развивающееся направление, без которого сейчас невозможно обойтись ни в одной отрасли бизнеса или науки. Сырые и неструктурированные данные — кладезь информации. Но для того чтобы ее получить в нужном виде, требуется приложить немало…

Большие данные по определению не умещаются в оперативной памяти сервера, а инструменты для работы с ними — в память инженера. Эти инструменты возникают снова и снова, в разных компаниях и университетах, дополняя, модифицируя и замещая друг друга. Единообразием…

В общих чертах рассмотрим два подхода к анализу и обработке данных — обучение контролируемое (с учителем) и неконтролируемое (без учителя). Основная разница в том, что в первом случае используются...

Платформа данных как услуга Когда мы проектируем и создаем платформу данных, то работаем над обеспечением возможностей и инструментов, которые необходимы другим командам для развития их проектов.  Введение Прошло несколько месяцев с тех пор, как я задумался…

Когда чуть больше года назад я впервые услышал о слабой разметке, то поначалу отнёсся к ней скептически. Суть слабой разметки (weak labelling) заключается в том, что можно заменить аннотированные вручную данные на данные, созданные по эвристическим правилам…

Даже опытным специалистам по Big Data приходится постоянно учиться, а новичкам в профессии нужно стараться гораздо тщательней. В нашей подборке вы найдете все необходимые для этого ресурсы.