现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
前往频道在 Telegram
Задачи и тесты по Data Science для тренировки и обучения. Курс по Ai-агентам: https://clc.to/9L0Tqg По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/fa77bf4e Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
显示更多4 015
订阅者
-224 小时
-57 天
-530 天
帖子存档
Repost from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🧮 Как избежать ловушки округления в Power BI
Твой отчет показывает разные цифры при одинаковой логике? Не спеши винить систему – это классический кейс с округлением в Power BI.
👊 Разбираемся, как типы данных влияют на точность и почему Currency может стать твоим врагом.
➡️ Подробнее в статье: https://proglib.io/sh/TcGmatdgNV
Библиотека дата-сайентиста
⚡Конвейер данных: путь данных от сбора до анализа
Знаете ли вы, что данные, прежде чем стать действительно полезными, проходят долгий путь? Он называется «конвейер данных» и в его работе принимают участие разные специалисты: дата-инженеры, дата-аналитики, BI-аналитики.
Об этапах этого процесса расскажет на вебинаре Павел Беляев — руководитель группы дата-аналитиков в компании Яндекс eLama и автор телеграм-канала.
Что разберем:
🟠Весь процесс работы с данными: от источников данных до получения выводов;
🟠Разберем методики сбора данных: ETL и ELT;
🟠Построение витрин данных;
🟠Визуализацию, которая помогает принимать эффективные решения;
🟠И наконец: как по результатам проделанной работы с данными делать максимально верные и полезные выводы.
Тема богатая, тянет на целый курс, но за вебинар можно получить общее понимание процесса.
🕗 Встречаемся 15 апреля в 18:30 по МСК
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
Что обычно происходит, если вы используете градиентный спуск на функции потерь с очень плоской областью?
🔥 — Градиенты становятся очень большими
❤️ — Градиенты становятся очень маленькими
⚡️ — Модель сходится быстрее
👍 — Все вышеперечисленное
Библиотека задач по Data Science
Repost from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🖼 ТОП-5 структур данных для обработки изображений
Хотите разобраться, как обрабатывать изображения в компьютерном зрении или графике?
Всё начинается с правильных структур данных. Они помогают хранить и анализировать пиксели, их связи и расположение.
👉 В этой статье — подборка топ решений и советы, как их использовать.
Библиотека питониста
Какой метод даёт быструю статистическую сводку по числовым столбцам в DataFrame?
👍 — .describe ( )
❤️ — .summarize ( )
🔥 — .stats ( )
⚡️ — .overview ( )
Библиотека задач по Data Science
Какова цель трюка Гумбеля-Софтмакса в машинном обучении?
👍 — Обеспечить дифференцируемую выборку
❤️ — Улучшить нормализацию данных
🔥 — Уменьшить размерность
⚡️ — Увеличить скорость обучения
Библиотека задач по Data Science
