Просто Python | Data science | ML | AI

🖥Что такое data science и как это работает? Data science, big data, машинное обучение – вы наверняка слышали эти громкие слова, но насколько понятным был для вас их смысл? Для кого-то они являются красивыми маркетинговыми приманками. Кто-то думает, что data science – это магия, которая бесплатно заставит машину делать, что прикажут. Другие и вовсе полагают, что это легкий способ зарабатывать огромные деньги. 🧠Читать статью #data_science | Просто Python

🖥Что такое data science и как это работает? Data science, big data, машинное обучение – вы наверняка слышали эти громкие слова, но насколько понятным был для вас их смысл? Для кого-то они являются красивыми маркетинговыми приманками. Кто-то думает, что data science – это магия, которая бесплатно заставит машину делать, что прикажут. Другие и вовсе полагают, что это легкий способ зарабатывать огромные деньги. 🧠Читать статью #data_science | Просто Python

🎥Как стать Senior Data Scientist с НУЛЯ? С чего начать обучение? 🔹Кто такой Senior Data Scientist? За что ценится Senior? 🔹Существуют ли курсы как стать Middle/Senior/Lead с нуля? 🔹Почему важно выбирать конкретную область в Data Science 🔹Кого на самом деле ищут компании 🔹Что важно при росте в должности 🔹Можно ли быть специалистом во всем 👀Смотреть в  YouTube #Ai | Просто Python

🎥Как стать Senior Data Scientist с НУЛЯ? С чего начать обучение? 🔹Кто такой Senior Data Scientist? За что ценится Senior? 🔹Существуют ли курсы как стать Middle/Senior/Lead с нуля? 🔹Почему важно выбирать конкретную область в Data Science 🔹Кого на самом деле ищут компании 🔹Что важно при росте в должности 🔹Можно ли быть специалистом во всем 👀Смотреть в  YouTube #Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science Jupyter - Интерактивная оболочка для языка Python. В ней есть дополнительный командный синтаксис; она сохраняет историю ввода во всех сеансах, подсвечивает и автоматически дополняет код #Jupyter #data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science Pydot — это библиотека для генерации сложноориентированных и неориентированных графов. Это интерфейс к Graphviz, написанный на чистом Python. С его помощью можно показать структуру графов, которые очень часто нужны при построении нейронных сетей и алгоритмов на основе деревьев решений. #Pydot #data_science | Просто Python

🖥Как создать свою собственную нейронную сеть с нуля на Python В большинстве вводных текстов по нейронным сетям при их описании используются аналогии с мозгом. Не углубляясь в аналогии с мозгом, я считаю, что проще описать нейронные сети как математическую функцию, которая отображает заданный вход в желаемый результат. 🧠Читать статью #Ai | Просто Python

🎥Распознавание лиц на Python | Определение возраста, эмоций и расы по фотографии лица В данном видео разбираемся как найти и распознать человека по фото. Пишем программу позволяющую всего в пару строк кода находить и сравнивать лица по изображениям используя различные популярные модели для распознавания с максимально высокой точностью. Рассматриваемый модуль позволяет анализировать эмоции, возраст, различать мужчин и женщин, а также определять расу. 👀Смотреть в  YouTube #Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science TPOT - это инструмент автоматического машинного обучения на Python, который оптимизирует конвейеры машинного обучения с использованием генетического программирования. TPOT автоматизирует самую утомительную часть машинного обучения, разумно исследуя тысячи возможных конвейеров, чтобы найти наилучший для ваших данных. #TPOT #data_science | Просто Python

SOLID-принципы позволяют писать гибкий код. Как это работает, можно узнать в бесплатном курсе лекций «Паттерны и практики написания кода» от бэкендера Авито Юрия Афанасьева. Все материалы демонстрируются в работе с живым кодом и подходят для любого ЯП. Четыре выпуска уже на канале AvitoTech, и это не считая первого сезона. Подключайтесь! Реклама. ООО «Авито Тех». LdtCK8Kxw

🎥Глубокое обучение. Введение в глубокое обучение В рамках лекции рассмотрены следующие вопросы: - Где применяется глубокое обучение? - Почему появление таких алгоритмов стало возможным? - Чем это принципиально отличается от неглубокого машинного обучения? 👀Смотреть в  YouTube #deep_learning | Просто Python

🖥Optuna. Подбор гиперпараметров для вашей модели Гиперпараметры — это характеристики модели, которые фиксируются до начала обучения (например - глубина решающего дерева, значение силы регуляризации в линейной модели, learning rate для градиентного спуска). Гиперпараметры, в отличие от параметров задаются разработчиком модели перед ее обучением, в свою очередь параметры модели настраиваются в процессе обучения модели на данных. Optuna — это фреймворк для для автоматизированного поиска оптимальных гиперпараметров для моделей машинного обучения. Она подбирает эти параметры методом проб и ошибок. 🧠Читать статью #Optuna| Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science PyTest — Этот пакет предоставляет множество модулей для тестирования нового кода, включая небольшие модульные тесты и сложные функциональные тесты для приложений и библиотек. Эта система автоматизации тестирования предоставляет: 🔹Встроенную поддержку обнаружения тестов. 🔹Модульные приспособления для настройки тестов (например, настройка подключения к базе данных, URL, входных данных). 🔹Богатая архитектура плагинов (315+ внешних плагинов). 🔹Встроенные модульные тесты. #PyTest #data_science | Просто Python

🎥Pandas - разбор всех основных возможностей на реальном датасете 🔹 Введение 🔹 Создание датафрейма (DataFrame) 🔹 Экспорт датафрейма 🔹 Первичный анализ датафрейма 🔹 Одномерные данные / Series 🔹 Фильтрация по строкам (rows) и столбцам (columns) 🔹 Сортировка данных 🔹 Объединение датафреймов с помощью concat и merge 🔹 Аналитические функции (describe, mean и т.д.) 🔹 Группировка данных с помощью group by 🔹 Подсчет корреляции 🔹 Визуализация данных с помощью функции plot (matplotlib) 🔹 Изменение данных в Series и DataFrame 👀Смотреть в  YouTube #data_science | 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

🖥Типы задач машинного обучения Благодаря машинному обучению программист не обязан писать инструкции, учитывающие все возможные проблемы и содержащие все решения. Вместо этого в компьютер (или отдельную программу) закладывают алгоритм самостоятельного нахождения решений путём комплексного использования статистических данных, из которых выводятся закономерности и на основе которых делаются прогнозы. 🧠Читать статью #machine_learning | 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

🎥Библиотеки машинного обучения на Python - Scikit learn and Pandas. Библиотека Scikit-learn — самый широкоиспользуемый выбор для решения задач классического машинного обучения. Она предоставляет широкий выбор алгоритмов обучения с учителем и без учителя. В данном примере демонстрируется использование Scikit -learn для машинного обучение на тестовом датасете . 👀Смотреть в  YouTube #Scikit_learn | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science Anaconda - это дистрибутив Python, специально созданный для анализа данных и data science. Это приложение с открытым исходным кодом и доступно для бесплатного использования любым пользователем. #Anaconda #data_science | Просто Python

🖥Технологии машинного обучения: примеры современных тенденций По прогнозам специалистов, машинное обучение — это будущее. По мере того, как люди становятся все более зависимыми от машин и гаджетов, грядет мировая технологическая революция, благодаря которой появятся новые профессии и исчезнут старые. 🧠Читать статью #machine_learning | Просто Python