Просто Python | Data science | ML | AI

🖥  Метод SHAP для категориальных признаков Поговорить о том, как складывать SHAP-значения категориальных признаков, преобразованных путем прямой кодировки, с помощью кода Python. 🧠Читать статью #SHAP | Просто Python

🖥 6 алгоритмов машинного обучения, которые должен знать каждый исследователь данных Машинное обучение - одна из тех областей, которые должен знать каждый, кто изучает науку о данных. Предлагаем описание 6 ключевых алгоритмов контролируемого МО, изложенное простым, доступным языком. 🧠Читать статью #ML | Просто Python

🎥  Как использовать ChatGPT бесплатно и без регистрации с помощью Python Разбираем работу крутого Python модуля позволяющего использовать нейросеть ChatGPT абсолютно бесплатно, без регистрации и токена. В качестве запроса создаем шаблон для телеграм бота погоды на aiogram. 👀Смотреть в  YouTube #Ai  | Просто Python

🎓 Python-пакеты для Data Science Пает StatsModels основан на пакетах NumPy и SciPy. Он широко используется для анализа данных, для создания статистических моделей, для выполнения статистических исследований. Данный пакет весьма популярен благодаря своим возможностям в сфере статистических вычислений. Он хорошо интегрируется, например, с Pandas. В других подобных пакетах, в SciPy, например, выполнять статистические вычисления достаточно сложно. StatsModels упрощает решение подобных задач. Особенности StatsModels 🔹 Многие дата-сайентисты используют этот пакет для проведения статистических вычислений. 🔹 В его состав входят некоторые методы, которые знакомы тем, кто пользуется языком R. 🔹 С его помощью создают и исследуют, например, обобщённые линейные модели, он позволяет проводить одномерный и двумерный анализ данных, применяется для проверки гипотез. #StatsModels | Просто Python

🎓 Python-пакеты для Data Science Пает StatsModels основан на пакетах NumPy и SciPy. Он широко используется для анализа данных, для создания статистических моделей, для выполнения статистических исследований. Данный пакет весьма популярен благодаря своим возможностям в сфере статистических вычислений. Он хорошо интегрируется, например, с Pandas. В других подобных пакетах, в SciPy, например, выполнять статистические вычисления достаточно сложно. StatsModels упрощает решение подобных задач. Особенности StatsModels 🔹 Многие дата-сайентисты используют этот пакет для проведения статистических вычислений. 🔹 В его состав входят некоторые методы, которые знакомы тем, кто пользуется языком R. 🔹 С его помощью создают и исследуют, например, обобщённые линейные модели, он позволяет проводить одномерный и двумерный анализ данных, применяется для проверки гипотез. #StatsModels | Просто Python

🖥 Как собрать данные для DS-проекта с помощью Python: 3 шага Начните свой проект по науке о данных с создания Python-скрипта, используя библиотеку Selenium для извлечения данных. Предлагаем узнать, как это выполнить в 3 шага. 🧠Читать статью #data_science | Просто Python

На связи Admin. Пришел с новейшими новостями о разработанном боте. Спустя 12 дней, с последнего поста добавили множество курсов, также дорабатывали бота. Теперь можно подробней о боте поговорить. Весь функционал бота построен на том, чтобы ВЫ экономили время и деньги. В боте уже 300+ курсов залито, и раз в 2 недели база будет обновляться. Мы собрали множество курсов, чтобы у вас был выбор, что послушать/почитать в свободное время. Скриншоты бота прикладываю) Планируем запуск к 24 июля, а пока проверяем проводим дебаг и проверяем функционал.

На связи Admin. Пришел с новейшими новостями о разработанном боте. Спустя 12 дней, с последнего поста добавили множество курсов, также дорабатывали бота. Теперь можно подробней о боте поговорить. Весь функционал бота построен на том, чтобы ВЫ экономили время и деньги. В боте уже 300+ курсов залито, и раз в 2 недели база будет обновляться. Мы собрали множество курсов, чтобы у вас был выбор, что послушать/почитать в свободное время. Скриншоты бота прикладываю) Планируем запуск к 24 июля, а пока проверяем проводим дебаг и проверяем функционал.

🖥 Почему точные модели не всегда полезны Утверждение, которое кажется парадоксальным: точность модели - не главный признак ее эффективности! Важно также разработать продукт, оправданный с денежной точки зрения. Сегодня поговорим о том, как функции экономической полезности помогают связать МО-модели с нуждами клиентов. 🧠Читать статью #ML | Просто Python

🖥 11 шагов на пути к работе дата-сайентиста Получить работу в области науки о данных, МО и ИИ сложно. Эти 11 шагов помогут стратегически подойти к решению этой проблемы (спойлер: Kaggle не относится к их числу). 🧠Читать статью Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science Gensim – это библиотека с открытым исходным кодом на Python, написанная Радимом Рехуреком, которая используется для тематического моделирования без учителя и обработки естественного языка (NLP). Она предназначена для извлечения семантических тем из документов. 🔹Его можно использовать для построения моделей, которые позволяют эффективно классифицировать документы, понимая статистическую семантику каждого слова. 🔹Он поставляется с алгоритмами обработки текста, такими как Word2Vec, FastText, латентный семантический анализ и т.д., которые изучают статистические закономерности одновременного появления в документе, чтобы отфильтровать ненужные слова и построить модель, содержащую только значимые функции. 🔹Предоставляет средства ввода-вывода и считыватели, которые могут импортировать и поддерживать широкий спектр форматов данных. 🔹Он поставляется с простыми и интуитивно понятными интерфейсами, которыми легко могут пользоваться новички. Кривая обучения API также довольно низкая, что объясняет, почему многим разработчикам нравится эта библиотека. #Gensim #data_science | Просто Python

Нашли лучшие курсы по Python-разработке! 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: — Профессия «Разработчик на Python с гарантией трудоустройства» от Skypro. Рейтинг 4.9 из 5. — Курс «Python-разработчик с гарантией трудоустройства» от Eduson. Рейтинг 4.8 из 5. — Курс «Fullstack-разработчик на Python» от Нетологии. Рейтинг 4.8 из 5. Все эти курсы и десятки других можно купить на 10% дешевле на tutortop⚡️

🖥 Раскрываем возможности контейнеризации. Зачем дата-сайентистам Docker и Kubernetes? Разберем отличия и преимущества Docker и Kubernetes, применяемые инструменты и терминологию. Какова роль контейнеризации и оркестрации в эффективной работе дата-сайентиста? 🧠Читать статью #Docker #Kubernetes | Просто Python

🎥 [ENG] Python for Data Science Python - язык науки о данных, и в этом часовом видео автор научит вас всему, что вам нужно знать, чтобы полностью овладеть библиотеками Numpy, Pandas и Plotly! 👀Смотреть в YouTube #DataScience | Просто Python

🖥 Что такое большие данные: комплексный обзор Большие данные появились в конце 2000-х годов и стали настоящим технологическим прорывом. Предлагаем поразмышлять над тем, в чем суть этого феномена, как он позволяет оптимизировать бизнес-процессы и как им можно управлять. 🧠Читать статью #BigData | Просто Python

🎓 Python-пакеты для Data Science Пакет SciPy построен на основе NumPy, в нём используются и некоторые другие вспомогательные пакеты. Он широко используется для выполнения статистических расчётов. В SciPy можно работать с теми же данными, что и в NumPy. Поэтому SciPy часто используют для решения задач, которые нельзя решить с использованием стандартных механизмов NumPy. SkiPy — это инструмент, которому доверяет огромное количество учёных во всём мире. Особенности SciPy 🔹 Пакет SciPy основан на NumPy. 🔹 Он поддерживает вычисления, основанные на эффективных структурах данных NumPy. 🔹 Этот пакет, помимо возможностей NumPy, задействует и возможности других пакетов. 🔹 SciPy представляет собой набор подпакетов, в которых реализованы различные вычислительные механизмы. Среди них, например, подпакеты, реализующие быстрое преобразование Фурье, обработку изображений, решение дифференциальных уравнений, механизмы линейной алгебры. #SciPy | Просто Python

🖥 Как обнаружить выбросы в проекте по исследованию данных Что такое выбросы в статистике? Как их обнаружить? Всегда ли их надо исключать из набора данных? Существуют ли критерии исключения выбросов? Предлагаем ответы на все эти вопросы, а в качестве бонуса - примеры кода на Python. 🧠Читать статью #DataScience | Просто Python

🎥 ChatGPT создаст любое приложение за считанные секунды Это видео демонстрирует возможности ChatGPT как инструмента для быстрого создания приложений. ChatGPT легко справляется с написанием кода, сценариев для видео, постов для телеграмм каналов и сайтов. Именно в этом видео мы рассмотрим уникальные примеры с ChatGPT, которые представляют опасность для программистов, и также рассмотрим все возможные варианты сделать так, чтобы данный искусственный интеллект не лишил многих программистов работы. 👀Смотреть в YouTube #Ai | Просто Python

Когда приходится добавлять в стек новый язык, новую платформу, новый сервис или изобретать велосипед в пятнадцатый раз, начинаешь задумываться, как же этот процесс контролировать. Как раз про это новый выпуск подкаста «Магнитное Поле» – здесь Владимир Дроздецкий, DevOps тимлид Магнита рассказывает про концепцию InnerSource, которая позволяет систематизировать процессы создания новых продуктов и сервисов внутри компании, чтобы не наступать на одни и те же грабли, не изобретать эти самые велосипеды и вообще автоматизировать процессы кикстарта разработки по максимуму. Это уже шестой выпуск подкаста «Магнитное Поле», который совместно записывают Завтракаст и IT-команда ритейлера Магнит. В предыдущих выпусках обсуждали Data Governance, современные облачные решения и микросервисы, IT HR, ecom, кому нужен agile (а кому не нужен) и многое другое, так что стоит обратить внимание. 🎧 Послушать 📹 Посмотреть Посмотреть вакансии и отправить резюме: https://magnit.tech

🖥 Простое руководство по визуализации данных в машинном обучении Создание информационных визуализаций - важнейший процесс, помогающий определить эффективность модели МО. Библиотека Yellowbrick, обладающая богатым функционалом, значительно упростит этот процесс. 🧠Читать статью #ML | Просто Python