Просто Python | Data science | ML | AI

🎥7 инструментов Python, который должен знать каждый специалист машинного обучения Машинное обучение - звучит сложно, если нет удобных инструментов. В этом видео расскажем о 7 удобных инструментах для тех, кто занимается машинным обучением 👀Смотреть в YouTube #machine_learning | Просто Python

Ты еще не используешь нейросети, чтобы зарабатывать онлайн? Срочно исправь это, потому что нейросети быстро развивающееся направление, где много возможностей и денег! 😉 27 июня в 18:00 приглашаем тебя на онлайн-интенсив от GeekBrains, где ты узнаешь, какие нейросети сейчас популярны, как с ними работать и какие из них ты уже можешь использовать для заработка. Регистрируйся сейчас, пока это можно сделать бесплатно и забирай бонусы: - Грант на 10 000 рублей для всех участников на обучение в GeekBrains - Главная книга GeekBrains «Путь в ИТ», в которой собраны все для старта и развития в сфере ИТ для новичков и опытных. - Гайд «7 навыков высокоэффективных айтишников». - Подборка бесплатных «нейронок» для создания видео Ждем тебя на онлайн-интенсиве 👈🏼 Реклама ООО "ГикБреинс" erid: LjN8Jwd9H

🖥 EDA под другим углом Будем честны, процесс довольно занудный, и чтобы выцепить хоть какие-то значимые инсайты про наши данные — требуется потратить достаточное количество времени активно используя любимую библиотеку визуализации. 🧠Читать статью #EDA | Просто Python

Python-разработка: где найти и сравнить лучшие курсы? Tutortop — образовательный маркетплейс №1, где представлено более 5000 курсов от более чем 300 школ. Вы можете сравнить курсы по рейтингу, цене и отзывам, а еще купить дешевле, чем напрямую 🔥 Подборка лучших курсов для разработчиков от tutortop: — Курс «Python-разработчик с гарантией трудоустройства» от Eduson. Рейтинг 4.8 из 5. — Профессия «Fullstack-разработчик на Python» от Логомашина. Рейтинг 4.9 из 5. — Курс «Fullstack-разработчик на Python» от Нетологии. Рейтинг 4.8 из 5. Скидку до 10 000 ₽ на эти и десятки других курсов можно приобрести на tutortop ⚡️

🎓Python-пакеты для Data Science SMAC-3 — Библиотека для последовательного выстраивания автоматизации машинного обучения. #SMAC3 #data_science | Просто Python

🎥 Разведочный Анализ Данных | Машинное Обучение В этом видео мы посмотрим на известный датасет Титаник и проведем небольшой Разведочный Анализ Данных. Я объясню что такое признаки, какие они бывают, мы определим ключевые признаки, уберем незначительные (для модели) признаки из датасета, научимся замещать несколько признаков путем объединения их в один, а так же заполним пропущенные значения. 👀Смотреть в  YouTube #Data_Analysis | Просто Python

🖥 Реально ли big data настолько круты? Только ленивый не говорит, что работа с big data — профессия будущего. А автор даже больше скажет: это потребность «здесь и сейчас». До 2003 года мы создали столько петабайт данных, сколько сегодня производим каждые два дня. 🧠Читать статью #big_data | Просто Python

🎥 Разведочный Анализ Данных | Машинное Обучение В этом видео мы посмотрим на известный датасет Титаник и проведем небольшой Разведочный Анализ Данных. Я объясню что такое признаки, какие они бывают, мы определим ключевые признаки, уберем незначительные (для модели) признаки из датасета, научимся замещать несколько признаков путем объединения их в один, а так же заполним пропущенные значения. 👀Смотреть в  YouTube #Data_Analysis | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science Pydot — Эта библиотека помогает генерировать ориентированные и неориентированные графики. Он служит интерфейсом для Graphviz (написан на чистом Python). Вы можете легко показать структуру графиков с помощью этой библиотеки. Это пригодится, когда вы разрабатываете алгоритмы, основанные на нейронных сетях и деревьях решений. #Pydot #data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science Pydot — Эта библиотека помогает генерировать ориентированные и неориентированные графики. Он служит интерфейсом для Graphviz (написан на чистом Python). Вы можете легко показать структуру графиков с помощью этой библиотеки. Это пригодится, когда вы разрабатываете алгоритмы, основанные на нейронных сетях и деревьях решений. #Pydot #data_science | Просто Python

🎥 Профессия data scientist. Кто такой аналитик данных? В последнее время в диджитал набирает популярность профессия data scientist — в новом выпуске рассказываем, какие задачи выполняет специалист и какими навыками нужно обладать 👀Смотреть в  YouTube #data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science PyPDF2 - это библиотека для работы с PDF-файлами на Python. В нем есть функции для чтения и записи PDF-файлов, а также инструменты для извлечения содержащихся в них данных и манипулирования ими. Он идеально подходит для извлечения текста и изображений из PDF-файлов, объединения и разделения PDF-файлов, а также добавления аннотаций и полей форм в PDF-файлы. #PyPDF2 #data_science | Просто Python

🖥Анализ данных с использованием Python Язык программирования Python в последнее время все чаще используется для анализа данных, как в науке, так и коммерческой сфере. Этому способствует простота языка, а также большое разнообразие открытых библиотек. 🧠Читать статью #Данные | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science PySpark — позволяет специалистам по обработке данных использовать Apache Spark (который поставляется с интерактивной оболочкой для Python и Scala) и Python для взаимодействия с устойчивыми распределенными наборами данных. Популярной библиотекой, интегрированной в PySpark, является Py4J, которая позволяет Python динамически взаимодействовать с объектами JVM #PySpark #data_science | Просто Python

🎥Как обучается дерево решений для регрессии. Decision Tree Regressor. Деревья решений позволяют построить предсказания для задач на табличных данных. В этом видео рассмотрим, как формируется дерево решений для задачи регрессии - задача машинного обучения, где предсказывается вещественная величина. 👀Смотреть в  YouTube #machine_learning | Просто Python

📲 IT подборка теперь в телеграм! Сделали для вас самую полезную подборку в которой официальные каналы по: Обучению языкам программирования, терминологии и кратким гайдам. Подписаться: @ITCOMP

🎓Python-пакеты для Data Science Kivy — библиотека Python с открытым исходным кодом предоставляет естественный пользовательский интерфейс, к которому можно легко получить доступ через Android, iOS, Linux или Windows. Это лицензированный открытый исходный код MIT. Библиотека очень полезна при создании мобильных приложений и мультитач-приложений. Изначально он был разработан для Kivy iOS. Он использует такие элементы, как графическая библиотека, обширную поддержку аппаратных средств, таких как мышь, клавиатура и широкий спектр виджетов. Его также можно использовать в качестве промежуточного языка для создания пользовательских виджетов. #Kivy #data_science | Просто Python

🎥 Как подготовить свой набор изображений в Keras | Глубокие нейронные сети на Python В Keras для работы с изображениями используются генераторы. Генератор загружает изображения с диска, подготавливает правильные ответы по каждому изображению для обучения с учителем, и отправляет данные в модель для обучения. Чтобы использовать генераторы необходимо подготовить изображения специальным образом. Нужно создать папки для изображений по количеству используемых классов. В каждую папку переписать изображения, относящиеся к этому классу. 👀Смотреть в  YouTube #Keras | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science FLAML - это облегченная библиотека Python, которая автоматически определяет точные модели машинного обучения. Он автоматически выбирает учащихся и гиперпараметры, что значительно экономит время и усилия специалистов по машинному обучению. Согласно их репозиторию на GitHub, некоторыми функциями FLAML являются: 🔹Для задач классификации и регрессии FLAML может быстро находить качественные модели с низкими вычислительными ресурсами. 🔹Он поддерживает глубокие нейронные сети, а также классические модели машинного обучения. 🔹Его легко настроить или расширить. 🔹Он поддерживает быструю автоматическую настройку, способен справляться со сложными ограничениями и осуществлять раннюю остановку. #FLAML | Просто Python

🖥 Автоматизация видеонаблюдения Информацией в данной статьей автор хочет поделиться в виду того, что потребовалось не мало времени для поиска решения задачи и написания небольшого скрипта. Если у кого будут предложения по иной реализации задач, буду рад ознакомиться. 🧠Читать статью #Ai | Просто Python