Доброго времени суток! Представляю вашему вниманию чек-лист из 100 вопросов по Data Science. Вопросы покрывают 5 областей: SQL, Python, Machine Learning, статистику и собственно саму DS. Кому это вообще может…
BigData плотно входит в нашу жизнь. Датасеты растут и постоянно изменяются, что усложняет задачу кластеризации клиентов. Обычно для задач кластеризации используется библиотека Sklearn, но с большим объёмом данных её использовать…
Изучение data science в 2024 году может быть полезным и важным по нескольким причинам: 1. Растущий спрос на специалистов по data science: С каждым годом все больше компаний осознают значение…
В мире науки о данных существует бесчисленное множество библиотек и инструментов, которые помогают ускорить работу и повысить эффективность анализа. Но что если я расскажу вам о некоторых полезных библиотеках, о…
В настоящее время профессия дата-саентиста является одной из самых востребованных и перспективных. С развитием технологий и увеличением объема данных, специалисты в области анализа данных становятся незаменимыми для компаний всех отраслей.…
Изучение data science в 2024 году может быть полезным и важным по нескольким причинам: 1. Растущий спрос на специалистов по data science: С каждым годом все больше компаний осознают значение…
В последние годы искусственный интеллект и машинное обучение стали одними из самых актуальных и востребованных технологий. Одной из ключевых составляющих этих областей являются большие языковые модели, которые способны генерировать тексты,…
Из статьи вы узнаете, как визуализировать PMF/PDF важных вероятностных распределений на языке python. Импорт необходимых библиотек . Распределение Бернулли Биномиальное распределение Геометрическое распределение: Отрицательное биномиальное распределение Гипергеометрическое распределение: Дискретное равномерное…
1. Building AI Products with OpenAI — Бесплатный курс от CoRise и OpenAI. 2. Подробное руководство по Prompt Engineering by DAIR.AI 3. LLM Bootcamp – Серия бесплатных лекций от The…
Авторы обновили обучающий датасет, сделав его чище и больше (2T токенов), добавили более быстрый grouped-query attention, удлинили контекст до 4k токенов и учили в несколько этапов: pretraining, supervised fine-tuning, RLHF.…
Интерфейс прикладного программирования (API) позволяет частям кода взаимодействовать друг с другом. Разработчики используют API для создания сайтов с определенными функциями, например, с интерфейсом Google Maps, вместо того чтобы писать код…
Невероятные шедевры, созданные с помощью Matplotlib Неважно, как сильно вы пытаетесь быть хорошим в чём-то, всегда найдутся другие люди, делающие это намного лучше. Таким примерам нечего завидовать, ими нужно вдохновляться.…
Создание инфографики с помощью Matplotlib Создание захватывающих и привлекательных визуализаций данных имеет важное значение для работы с данными и для того, чтобы быть специалистом по Data Science. Это позволяет нам предоставлять…
Docker для Data Science — введение Когда вы отправляете свой код машинного обучения команде инженеров, могут возникнуть проблемы совместимости с различными операционными системами и версиями библиотек. Эти проблемы могут вызвать сбои…
Базы данных, SQL и моделирование данных — краткий ускоренный курс За пять лет работы в корпоративной аналитике я наблюдал большое количество специалистов по обработке данных, приступающих к работе с недостаточными знаниями о…
8 советов по эффективной визуализации данных (Data visualization) В каждом отдельном Data Science-проекте участвуют как минимум 2 стороны: техническая и нетехническая (заинтересованная сторона может быть каким-либо менеджером или руководителем высшего…
Введение Вы хотите освоить глубокое обучение с помощью TensorFlow? Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным специалистом по данным, наша исчерпывающая шпаргалка по TensorFlow поможет вам. С помощью этой памятки…
10 лучших предварительно обученных моделей для встраивания изображений, которые должен знать каждый специалист по данным Быстрое развитие компьютерного зрения — вариантов использования классификации изображений ещё больше ускорилось с появлением трансферного…
Python Pandas против Vaex Dataframes: сравнительный анализ Введение Сферы Data Science и Data Analysis в значительной степени зависят от манипулирования и обработки данных. Поскольку большие и сложные датасеты становятся всё более…
Библиотеки Data Science, которые заслуживают гораздо большего внимания В то время как большие ребята, Pandas, Scikit-learn, NumPy, Matplotlib, TensorFlow и т.д., занимают всё ваше внимание, легко пропустить некоторые простые и…