Анализ данных (Data analysis)

🖥 Скрытые возможности Python: набор инструментов для эффективного и гибкого написания кода Добро пожаловать в мир Python, универсального и мощного языка программирования, известного своей простотой, удобочитаемостью и обширной экосистемой библиотек. В этой статье мы рассмотрим скрытые функциональные возможности Python, включая магические методы, контекстные менеджеры, понимание списков, декораторы, генераторы, динамическую типизацию и метапрограммирование, которые могут значительно улучшить ваши навыки программирования. ▪ Читать @data_analysis_ml

❓Какие отличия между целями в проекте и продукте и как правильно валидировать требования? Об этом 17 апреля в 20:00 на открытом уроке для опытных аналитиков в OTUS поговорим с преподавателем Иннокентием Бодровым, ведущим аналитиком продуктовой команды. Вебинар «Цели в проекте и продукте: различия и валидация требований» пройдет в рамках онлайн-курса «Системный аналитик. Advanced». 📝На занятии мы рассмотрим: — Как проверить, что цели — это и правда цели — Как различается целеполагание в проектах и продуктах — Как валидировать требования на их соответствие целям. Открытый урок — отличная возможность протестировать обучение! Продолжить вы сможете уже на курсе, доступном в рассрочку. ➡️Для участия пройдите вступительный тест: https://otus.pw/bTHA/

Аналитики данных — настоящие супергерои и занимают 1 место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке труда до 2025 года (по данным Всемирного экономического форума). Как стать таким специалистом? Приходите на бесплатный симулятор работы в аналитике данных с 18 по 20 апреля и вместе с дата-сайентистом Сбера Марией Жаровой будете решать бизнес-задачи с помощью анализа данных. 30 минут теории, час практики и домашнее задание — каждый день в 19:30 мск. Самые активные из вас получат полезные подарки. На интенсиве вы научитесь: - разбираться в понятиях и направлениях анализа данных; - оценивать результаты A/B-теста вручную; - анализировать данные с помощью Google Таблиц; - использовать язык программирования Python. Записывайтесь: https://go.skillfactory.ru/QrowaA И главное — поймете, подходит ли вам специальность и стоит ли начинать обучение. Реклама ООО "Скилфэктори", LatgBtYsi

🤖 Создайте чат-бота с нуля, используя Python и TensorFlow Создание чат-бота может быть сложной задачей, но при наличии правильных инструментов и техник это может стать увлекательным и полезным занятием. В этом руководстве мы создадим простого чат-бота с использованием Python и библиотеки Natural Language Toolkit (NLTK). Вот шаги, которым мы будем следовать: ▪Настройка среды разработки ▪Определение постановки задач ▪Сбор и предварительная обработка данных ▪Обучение модели ▪Создание интерфейса чат-бота ▪Тестирование чат-бота @data_analysis_ml

Стабильность — это точно не про рынок в 2023 году. Пока одни теряют средства и тонут, другие преодолевают сложности и умножают прибыль. В чём секрет успеха? Хорошая интуиция и чутьё? Нет — это слишком большой риск. Данные и цифры — вот инструменты крутых управленцев и предпринимателей. Посмотрел на метрики в CRM, проанализировал их, принял решение — без интуиции, чуйки и эмоций. Работать с данными не так сложно, как кажется. Вы научитесь это делать на курсе Skillbox «Управление на основе данных». Уже через полтора месяца вы сможете: ✅ Оптимизировать бизнес-процессы и уменьшать траты. ✅ Определять прибыльные направления для развития. ✅ Превращать наборы цифр в понятные графики и дашборды. ✅ Принимать решения даже в условиях неопределённости. ✅ Больше зарабатывать, пока другие теряют деньги. Вас ждёт 5 онлайн-встреч с экспертами в аналитике данных и юнит-экономике. Вместе вы разберётесь в анализе и визуализации данных, начнёте находить точки роста бизнеса с помощью юнит-экономики, разберёте кейсы. В конце курса вместе с экспертами разработаете проект по работе с данными для своего бизнеса и начнёте применять полученные знания на практике. Узнать подробности и записаться можно здесь: https://epic.st/eOEpi

🗒 Пайплайн для создания классификации текстовой информации Актуальность работы с большими объемами текстовой информации ещё долгое время (а может быть и всегда) будет неоспорима. При этом спектр задач весьма вариативен — от задач по поиску именованных сущностей, до классификации и кластеризации текстов обрабатываемых документов. Представим ситуацию. Перед вами важная задача — классифицировать огромный поток входящих обращений сотрудников/клиентов для дальнейшего анализа профильными сотрудниками на предмет отклонений и для построения интересующих статистик. Первое решение, приходящее в голову — в ручном режиме просматривать обращения и проводить их классификацию. Спустя пару часов, приходит осознание того, что решение было не самым правильным и так задачу не выполнить в срок. Как же тогда поступить? Именно об этом будет следующий пост. Задача классификации текстовых данных на языке Python довольно обширная тема, в ней могут встречаться как automl‑подходы, модели тематического моделирования так и нейросетевые методы. В рамках данного поста будет рассмотрен относительно эталонный pipeline для решения данной задачи с помощью классических моделей машинного обучения, предназначенных для классификации. ▪ Читать @data_analysis_ml1

🚀 Смотрите международную конференцию Data Fusion 2023 в прямом эфире прямо сейчас! Конференция посвящена работе с данными и развитию технологий искусственного интеллекта. Data Fusion 2023 – это точка сближения науки и бизнеса. Конференция будет полезна разработчикам и специалистам в области Data Science, CDO, бизнес-заказчикам DS-продуктов и сервисов, представителям государства и науки.  Присоединяйтесь к экспертам Банка ВТБ, Яндекса, Сколтеха, «Газпром нефти», ВШЭ и многим другим. 👉 Смотрите международную конференцию Data Fusion 2023 по ссылке: https://cnrlink.com/datafusion2023online

🖥 19 советов для улучшения вашего синтаксиса в Python Заставить функцию работать – это одно. Другое дело – реализовать это с помощью точного и элегантного кода. Как упоминалось в “The Zen of Python”: “красивое лучше, чем уродливое”. Хороший язык программирования, такой как Python, всегда предоставит соответствующий синтаксический сахар, который поможет разработчикам легко писать элегантный код. В этой статье освещаются 19 важнейших синтаксических ошибок в Python. Путь к мастерству предполагает их понимание и умелое использование. ▪ Читать @data_analysis_ml1

Получите надежную базу для быстрого старта в сфере data science: обучим в онлайн-формате за 2 месяца полностью бесплатно. 📚 Официальный образовательный партнер Томского государственного университета 💰 Преподаватели-практики с выдающимся профессиональным опытом в своей области 🙌 Увлеченное коммьюнити и новые полезные контакты 🎓 Удостоверение о повышении квалификации установленного образца 💻 Удобная обучающая платформа 🙍‍♀️ Поддержка тьютора в зачислении и обучении Кто может участвовать? — Студенты старшего курса и выпускники — Женщины в декрете и мамы детей до 7 лет — Безработные и лица под риском увольнения и другие категории граждан. Подробные условия — на нашем сайте. Все наши программы: — Аналитик данных — Графический дизайнер — Аналитик маркетплейсов — Тестировщик ПО — Системный аналитик 🚀 Подайте заявку прямо сейчас и начните учиться уже через 2 недели: https://clck.ru/347bZ9

🖥 Прощай, os.path: 15 хитростей Pathlib для быстрого освоения файловой системы на Python Pathlib, возможно, моя любимая библиотека (очевидно, после Sklearn). А учитывая, что в мире насчитывается более 130 тысяч библиотек, это о чём-то да говорит. Pathlib помогает мне превратить подобный код, написанный в os.path… import os dir_path = "/home/user/documents" files = [os.path.join(dir_path, f) for f in os.listdir(dir_path) \ if os.path.isfile(os.path.join(dir_path, f)) and f.endswith(".txt")] …в это: from pathlib import Path files = list(dir_path.glob("*.txt")) ▪ Читать дальше @data_analysis_ml1

Работать в IT может каждый! Для этого не обязательно техническое образование. Аналитика данных подойдет тем, кто хочет в IT, но пока не готов учиться программированию. Всего за 9 месяца обучения на профессии «Аналитик данных» от Хекслета вы: — Научитесь понимать основные метрики компаний и самостоятельно считать их, используя SQL и Google Sheets — Разберетесь, как проводить когортный анализ и строить прогнозы — Узнаете всё о визуализации данных с помощью Looker Studio и библиотек Python — Научитесь делать выводы на основе исследований, обосновывать их и помогать бизнесу расти ❗А главное — на Хекслете вы станете участником Карьерного трека. Пройдете вебинары, которые охватывают все темы по трудоустройству: от составления резюме и рабочих профилей до психологических аспектов собеседований и адаптации на рабочем месте. 🆙 Мы заинтересованы, чтобы вы нашли первую работу в IT. Переходите по ссылке выше, чтобы попробовать обучение на нашей платформе.

🤖 Создайте своего собственного чат-бота с искусственным интеллектом на Python В этом пошаговом руководстве я покажу вам, как создать чат-бота с искусственным интеллектом с помощью Python. Не волнуйтесь, если вы ничего не смыслите в программировании – я объясню всё на понятном языке, а примеры кода будут очень простыми. ▪ Читать @data_analysis_ml

Почему именно ChatGPT стал прорывом в развитии нейросетей? Что происходит там под капотом на самом деле? 📢📢 Посмотрим на ChatGPT глазами ML-специалистов 17 апреля в 18:00 на открытом уроке «Towards ChatGPT». Вебинар приурочен к старту онлайн-курса «Natural Language Processing (NLP)» в OTUS. На занятии мы разберем подход, позволивший ChatGPT добиться таких высот. 💻Что вас ждет на занятии? — Поговорим про трансформерные и генеративные модели, лежащие в основе ChatGPT — Разберем подход обучения с подкреплением на основе отзывов (RLHF), идею тюнинга инструкций и модель InstructGPT. — Узнаем, благодаря чему трансформерным моделям удалось достичь таких высот. Спикер — Мария Тихонова, руководитель курсов по ML в OTUS и Senior Research Data Scientist в команде AGI NLP в SberDevices. Не упустите возможность познакомиться с преподавателем курса и оценить формат обучения! Продолжить изучать NLP вы сможете уже на курсе, доступном в рассрочку. При покупке курса вы бесплатно получите доступ к подготовительному курсу по Python, который познакомит с основными возможности языка. 👉Пройдите тест на уровень вашей подготовки и зарегистрируйтесь: https://otus.pw/7RZ3/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru

🖥 Освоение SQL: Использование данных для решения сложных задач Я решил подробно рассказать о том, как я подхожу к использованию SQL для запроса баз данных. Я принял участие в еженедельном конкурсе Danny’s SQL challenge, чтобы начать тематическое исследование по этой теме. Вся необходимая вам информация об этом испытании доступна здесь. ▪Читать @data_analysis_ml

🧬 Примите участие в международной конференции Data Fusion 2023 от ВТБ, которая пройдёт 13-14 апреля. Конференция будет полезна разработчикам и специалистам в области Data Science, CDO, бизнес-заказчикам DS-продуктов и сервисов, представителям государства и науки. Первый день конференции будет посвящен аспектам управления данными, практикам перехода на доверенные технологии, доступности дата-сетов для ИИ и другим темам, актуальным для CDO и руководителей бизнес-подразделений. Программа 14 апреля адресована data science специалистам и исследователям. Темы докладов и сессий распределены по трем стримам: «ML+», «AI Classic», «ML Environment». На конференции представят новейшие технологии и инструменты, а также будут проведены практические сессии и выступления ведущих предприятий. Не пропустите возможность улучшить свои навыки и расширить свои знания в области Data Science. Участие в конференции бесплатное. Успейте зарегистрироваться по ссылке: https://cnrlink.com/datafusion81

👁‍🗨 Освоение OpenCV с помощью Python: Полное руководство по обработке изображений и компьютерному зрению OpenCV – это библиотека с открытым исходным кодом, которая предоставляет разработчикам инструменты и алгоритмы для задач компьютерного зрения и машинного обучения. Она поддерживает несколько языков программирования, включая C++, Java и Python. Привязки Python для OpenCV, известные как opencv-python, позволяют разработчикам Python легко использовать возможности OpenCV в своих приложениях. ▪Читать @data_analysis_ml

Интервью по System Design — это обязательный этап собеседований в большие технологические компании уровня FAANG, по результатам которого принимается финальное решение о найме. Но на русском языке почти нет материалов для комплексной подготовки! Поэтому Валерий Бабушкин, Vice President, Data Science в Blockchainꓸcom, и Евгений Нижибицкий, Lead Machine Learning Engineer в AliExpress, создали свой авторский курс, где вы научитесь выстраивать сложные и масштабируемые архитектуры программных систем. За 4 недели вы научитесь: - собирать требования и оценивать нагрузку - применять высокоуровневые схемы и модульный дизайн - масштабировать и повышать отзывчивость систем - создавать подсистемы для хранения данных, поиска и аналитики На курсе System Design вы получите готовый план идеального ответа на собеседовании, а также знания о системах, которые помогут выделиться среди других кандидатов. Курс стартует уже сегодня. Записывайтесь по ссылке!

🖥 Дзен Python ООП: лучшие практики и шаблоны проектирования Python 🎞 Video ▪ Статья @data_analysis_ml

ML-разработчики, хотите создать что-то действительно уникальное? Присоединяйтесь к IT-команде Сбера и приступайте к работе над русской версией ChatGPT 🖥 Чем предстоит заниматься? • Довести качество русской версии до ChatGPT и даже обогнать его • Придумывать и реализовывать новые варианты применения LLM • Находить решения бизнес-задач с помощью технологии Сбера. Если у вас есть опыт обучения моделей, знание математики, алгоритмов, а еще вы не боитесь экспериментировать — переходите по ссылке, смотрите все условия и откликайтесь на вакансию 💚

📊 Визуализация траекторий движения инструмента при обработке ЧПУ с помощью динамической точечной 3D-диаграммы В этой статье мы исследуем потенциал метода визуализации для получения представления о траектории движения режущего инструмента во время обработки. Мы демонстрируем, как визуализация помогла выявить проблемы с новыми данными, показывая, что проблемы были в самом процессе, а не в модели. Наши результаты подчёркивают важность визуализации данных как инструмента для получения информации о сложных процессах и устранения неполадок в моделях машинного обучения. ▪ Читать @data_analysis_ml