Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

🎅 Какой подарок вы бы хотели на НГ? Пишите в комментариях👇 Админ на НГ не отказался бы от вашей активности. Реакции, комментарии, конструктивные предложения будем ждать под ёлкой 🎄

Что будет, если DigitalRazor объединится с Proglib Academy? Правильно! Новый розыгрыш. Условия: Подпишитесь на DigitalRazor; Подпишитесь на «Библиотеку программиста»; Нажмите кнопку «Участвовать» под этим постом. Призы: 1-е место: 27-дюймовый монитор; 2, 3 и 4-е место: сертификат номиналом 20 000 рублей на ИТ-курсы от Proglib Academy; 5-е место: геймерская клавиатура + коврик на выбор. Призы разыграем 1 декабря в 20:00 (МСК). Доставка призов возможна только по городам России и Белоруссии. Proglib Academy создаёт онлайн-курсы для программистов, помогает получить востребованные навыки и построить успешную карьеру в IT. Игровые компьютеры и рабочие станции DigitalRazor — это качественная сборка, топовое железо и эффектный дизайн. Регламент розыгрыша

📈 Почему Big data так быстро развивается? Хотите получить востребованную и высокооплачиваемую профессию. Начните с понимания, куда движется индустрия. В нашей статье поговорим о Big Data — одном из самых горячих и перспективных направлений в IT. 🔗 Ссылка

❗Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде! Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем: 👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов Подробности тут Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴 Ждем ваших откликов 👾

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом. Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций. Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах. 👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

✍️ Разбор задач прошедшей недели 1️⃣ KNN — это параметрический метод машинного обучения? Метод k -ближайших соседей (KNN) считается непараметрическим, потому что он не делает предположений о распределении данных и не имеет фиксированного набора параметров, которые обучаются заранее. В параметрических методах (например, линейной регрессии или логистической регрессии) модель на этапе обучения оценивает параметры, которые затем используются для получения предсказаний. В KNN модель не «учится» в традиционном смысле: нет фиксированной функции, описывающей взаимосвязь между признаками и целевой переменной. 2️⃣ Какая оценка дисперсии считается смещённой? Оценка дисперсии считается смещённой, если её математическое ожидание не совпадает с истинным значением дисперсии генеральной совокупности. Когда мы делим на n (размер выборки), а не на n-1, то систематически занижаем дисперсию, так как не учитываем факт того, что среднее вычислено по той же выборке и поэтому менее точно приближает истинное среднее генеральной совокупности. В случае деления на n-1 мы компенсируем «потерю одной степени свободы» из-за использования выборочного среднего вместо истинного. #разбор_задач

👨‍🎓📊 Как научиться Data Science онлайн: 12 шагов от новичка до профи 12 шагов для тех, кто хочет с нуля построить карьеру в Data Science. Руководство к действию и россыпь ссылок на полезные ресурсы. Переходите на нашу статью: 🔗 Ссылка Забирайте курс по Алгоритмам и стать Data Scientst'ом станет еще проще: 🔵 Алгоритмы и структуры данных