Анализ данных (Data analysis)

⚡️ Nvidia и Suno анонсировали модели Parakeet RNNT. Parakeet превосходит Open AI Whisper и занимает первое место в таблице лидеров Open ASR Demo: https://huggingface.co/spaces/nvidia/parakeet-rnnt-1.1b https://huggingface.co/spaces/hf-audio/open_asr_leaderboard @data_analysis_ml

Как аналитику сделать новый шаг в своей карьере? Специально для вашего быстрого роста karpovꓸcourses подготовили новогоднее комбо из симуляторов ▪️В Симуляторе аналитика вы получите практику на реальных задачах в формате настоящей рабочей стажировки. — Вы разберете решения senior-специалистов, получите индивидуальный фидбек на свои решения и сможете пополнить портфолио проектами по BI-аналитике, статистике, A/B-тестам и автоматизации. ▪️В Симуляторе А/В-тестов освоите весь пайплайн проведения А/В-тестов, разберёте тонкости и подводные камни. — Прохождение Симулятора даст вам уверенность в знаниях A/B-тестирования и поможет на собеседовании или в работе. Приобретайте комбо до 9 января, а если интересен только один из Симуляторов — используйте скидку 7% [Забронировать скидку]

🚕 Как Uber вычисляет время прибытия со скоростью полмиллиона запросов в секунду 📌 Читать @data_analysis_ml

💻 Чтобы расширить возможности вашего терминала за счет автозаполнения кода, подобного IDE, используйте Fig. Это позволит ускорить рабочий процесс и сократить количество опечаток и ошибок, особенно при работе с длинными или сложными командами. https://fig.io/ @data_analysis_ml

📊 Facets Проект Facets предоставляет инструменты визуализации для понимания и анализа наборов данных машинного обучения: Facets Overview и Facets Dive. Визуализации реализованы в виде веб-компонентов Polymer и могут быть легко встроены в блокноты Jupyter или веб-страницы. Прмеры визуализаций можно найти на странице описания проекта Facets: pair-code.github.io/facets/ ▪Github @data_analysis_ml

🌟 Что ждет ИИ в 2024 году? В последнем выпуске The Batch на deeplearning.ai, множество ИИ-экспертов рассказывают о своих надеждах и прогнозах на ИИ в наступившем году. В их обширных статьях рассматриваются новые инструменты ИИ, рассуждения о последующем экспоненциальном росте ИИ и многое другое. https://deeplearning.ai/the-batch/issue-229/ @data_analysis_ml

💻 Создайте ИИ-клон из своих чатов вWhatsApp Этот репозиторий поможет вам создать чатбота с ИИ, используя ваши чаты WhatsApp в качестве обучающих данных. По умолчанию используется модель Mistral-7B-Instruct-v0.2. Код в этом репозитории в значительной степени опирается на llama-recipes (https://github.com/facebookresearch/llama-recipes), где вы можете найти больше примеров того, что можно делать с моделями llama. ▪Github @data_analysis_ml

🎓 Бесплатный курс от Weights & Biases: Валидация данных в конвейерах ML. Научитесь поддерживать качество данных и использовать TensorFlow Data Validation,получите практический опыт проверки данных для создания надежных конвейеров ML. https://www.wandb.courses/courses/data-validation-for-machine-learning @data_analysis_ml

🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю Почитать: — 100 вопросов для подготовки к собесу Data Science — Сколько ядер CPU можно использовать параллельно в Python? — PLC Allen Bradley подключение с помощью Python — Ortools — библиотека для решения задачи VRP — 4 миллиарда операторов if — Python без типов: таким он когда-то был — Вы точно хотите быть Data Scientist-ом? — Введение в SQL & СУБД на примере доступа к данным через Python — Plotting and Data Visualization with Matplotlib — Applications of Data Science — Semantic Search Over Satellite Images Using Qdrant — Introduction to Data Science — A Comprehensive Guide: How Deepchecks Evaluate the Large Language Model — Appreciating the "Learning Problem" - Why AI will never replace your job — Best JavaScript Chart Libraries 2024: Finding the Right Fit for Your JS Applications — NumPy Arrays: An Introduction — Hungarian GP 2022 Qualifying, and see what we can — I built Hippotable for in-browser data analysis Посмотреть: 🌐 100 вопросов с собеседований Data Science — часть 1 (⏱ 36:48) 🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 00:40) 🌐 💡задача #Python: Бинарный поиск #python #программирование #код #yotube #питон #собеседование (⏱ 00:41) 🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 01:00) 🌐 Evaluating Recommendation Algorithms at Delivery Hero - Manchit Madan (⏱ 23:01) 🌐 ODSC Webinar | Open source Data Lake Management, Curation, Governance for New & Growing Companies (⏱ 46:07) 🌐 Stable Diffusion AI: 100 Cats Per Second…For Free! (⏱ 08:21) Хорошего дня! @data_analysis_ml

⚡️ OneFormer: Один трансформера для управления универсальной сегментацией изображений. Модель позволяет решать три разных задачи сегментации: semantic, instance и panoptic segmentation. 🦒colab: https://github.com/camenduru/OneFormer-colab 🌐page: https://praeclarumjj3.github.io/oneformer 📄paper: https://arxiv.org/abs/2211.06220 🧬code: https://github.com/SHI-Labs/OneFormer @data_analysis_ml

🚀 Window ops Эта библиотека для анализа данных, которая содержит функции альтернативы pd.Series.rolling и pd.Series.expanding,которые позволяют получить ускорение за счет использования оптимизированных под numba функций, работающих с массивами numpy. pip install window-ops ▪Github ▪Документация @data_analysis_ml

Хотите начать увлекательный путь в мир машинного обучения и искусственного интеллекта? Газпромбанк.Тех совместно с Финтех Хабом Банка России запускает прием заявок на программу «Машинное обучение LITE: базовый уровень» — для тех, кто только начинает осваивать машинное обучение. Что предстоит изучать? Основы и методы ML, математику, Python и нейронные сети. Программа состоит из двух модулей: - Теоретический модуль пройдет с 21 января по 16 февраля 2024 года - Практический модуль пройдет с 26 февраля по 10 марта 2024 года для тех, кто показал высокие результаты по итогу первого модуля Чтобы стать участником, подайте заявку на сайте программы до 17 января 2024 года — https://vk.cc/ctBG1D Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497

🖥 Ruptures Пакет предоставляет методы для анализа и сегментации нестационарных сигналов. Алгоритмы включают точное и приближенное обнаружение для различных параметрических и непараметрических моделей. С помощью точек изменения можно обнаружить аномалии или отклонения от ожидаемого поведения в данных и получить представление о том, когда происходят эти переходы. ▪Github ▪Документация @data_analysis_ml

⚡️ Инструменты визуализации графов/сетей - Geph - VOSviewer - Cytoscape - Kumu - GraphInsight - NodeXL - Orange - Graphia - Graphistry - SocNetV - Tulip - Gephisto 🖥 Библиотеки Python - networkx - graphviz - pydot - python-igraph - pyvis - ipycytoscape - pygsp - graph-tool - nxviz - py2cytoscape - ipydagred3 - ipysigma - Py3Plex - net wulf @data_analysis_ml

🖥 По сравнению с pandas, Polars предоставляет более продвинутый синтаксис для создания сложных пайплайнов преобразования данных. Каждая функция в Polars генерирует новую функцию, и эти функции можно объединять в конвейер. @data_analysis_ml

Тренды киберзла: похищают деньги, контролируют оборудование, нарушают работу По данным @solar_security «Солара», из-за кибератак компании теряют от 7 млн рублей за раз, а в год — не менее 20 млн рублей. Злоумышленники похищают деньги со счетов компании, берут под контроль сетевое оборудование, компрометируют изолированные сегменты, нарушают работу сайтов и приложений. Обеспечить реальную защиту от киберзла поможет @solar_security «Солар». Как это сделать, рассказывают наши эксперты на канале. Подпишитесь, чтобы ничего не пропустить. Реклама. ООО "РТК ИБ". ИНН 7704356648. erid: LjN8Jx2yE

🖥 Реальный вопрос c собеседования Microsoft SQL: "Какой клиент Azure из базы покупателей, приоьретает хотя бы 1 продукт Azure из каждой категории продуктов?" ❕ Подсказки: - Объединить таблицы с помощью LEFT JOIN - Подсчитайть разные категории продуктов с помощью COUNT и DISTINCT. Доп задание: напишие код с использованием Pandas для решения задачи. Протестировать свой SQL-запрос и посмотреть таблицы можно здесь: https://datalemur.com/questions/supercloud-customer Пишите свое решение в комментариях👇 @data_analysis_ml

Нужно больше золота подарков🎁 Ispmanager решил пуститься во все тяжкие 😱  Мало того, что они для всех пользователей каждый день раздают подарки, так теперь еще и запустили розыгрыш!  Условия просты: подписаться на канал и нажать кнопку "Участвую". А 29 декабря выберут 3-х победителей, которые получат 3 суперприза!  Если пользуешься одной из самых популярных панелей управления для Linix-серверов, и даже, если нет  — самое время испытать свою удачу и начать облегчать себе жизнь, автоматизируя рутину и ускоряя работу. Ведь ispmanager работает с сайтами на PHP и Python,  создает и настраивает базы данных, DNS, бэкапы, почту, защиту  и автоматически перевыпускает любые SSL 😎  Присоединяйтесь к веселью и расскажи друзьям 🎉 Реклама. АО "ИСПМЕНЕДЖЕР". ИНН 3810037036.

SQL: комплексный анализ оттока клиентов Постановка задачи В конкурентной телекоммуникационной сфере восприятие компании в целом формируется критической оценкой ее услуг клиентами. Сбои в работе чреваты ростом обеспокоенности, поэтому так важен анализ оттока. Уровнем оттока характеризуется потеря клиентов, а это сказывается на доходах. На выводы анализа опираются при разработке стратегий, сегментном таргетировании, совершенствовании обслуживания для роста доверия и удовлетворенности клиентов. Что такое «отток клиентов»? Отток, или оборот клиентов, называемый также оттоком покупателей, — это явление, при котором клиенты или подписчики прекращают сотрудничать с компанией или пользоваться ее продуктами/услугами. Оно случается, когда привлеченные ее деятельностью или предложениями клиенты решают отказаться от дальнейших отношений или покупок. Возможные причины: предложения конкурентов, цена, неудовлетворенность продуктом или услугой, недостаточная их ценность в глазах покупателя, личные обстоятельства. Очистка данных Определение общего количества клиентов SELECT DISTINCT COUNT(CUSTOMER_ID) AS TOTALCUSTOMERS FROM CHURNDATA; То есть выбираем из churndata отдельный счетчик count(customer_id) по общему числу клиентов TotalCustomers: 📌Продолжение @data_analysis_ml

Разбираем тестовое задание в СБЕР на позицию junior-аналитика 📣 Всем привет! Команда Simulative и наш CEO – Андрон Алексанян приглашаем вас на интенсив, где мы в прямом эфире будем разбирать настоящее тестовое задание на позицию junior-аналитика в компанию СБЕР. Это будет последний обучающий интенсив в этом году. Нам предстоит проанализировать историю договоров клиентов банка, провести аналитику и сформулировать бизнес-выводы. 📅 Дата: 26 декабря 🕘 Время: 19:00 по Мск Что будем делать на интенсиве: ➖ Решать задания с помощью SQL ➖ Писать хитрые запросы на SCD, pivot table и другие ➖ Подробно разбирать каждый шаг ➖ Считать retention банка и проводить сегментацию ➖ Проводить аналитику и составлять бизнес-выводы В прямом эфире мы также расскажем о частых ошибках новичков и поделимся лайфхаками — как достойно пройти собеседование и удивить ревьюера крутыми фишками 🤩 ❗️ Записи интенсива не будет. Только один раз и только в live-формате. А вы готовы бустануть свои знания и скиллы в аналитике? 🔗 Регистрируйтесь на интенсив Реклама. ООО «АЙТИ РЕЗЮМЕ». ИНН 4025460134. Erid:LjN8KD6DY