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…
SQL — это основа для каждого специалиста по работе с данными. Неважно, являетесь ли вы аналитиком данных, специалистом по данным или инженером по обработке данных, вам необходимо иметь четкое представление о…
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…
Набор инструментов Data Scientist: использование основных функций sklearn для достижения успеха Python имеет множество библиотек, которые делают его одним из наиболее часто используемых языков программирования. Большинство из них имеют схожие…
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…
Наборы данных для машинного обучения (ML) и экспериментов Как специалист по Data Science, могу сказать, что данные являются основой любого проекта. В этой статье рассматриваются наиболее распространённые и популярные наборы…
Пошаговое руководство по обнаружению мошенничества с использованием логистической регрессии Python Вступление Выявление мошенничества является важнейшей задачей для различных отраслей, включая банковское дело, страхование и электронную коммерцию. Поскольку мошеннические действия становятся…
Раскрытие возможностей Data Science: освоение Python Сфера Data Science невообразимым образом меняет сегодняшний рынок. С тех пор как it начало стремительно развиваться, он постоянно совершенствовался и стал самым незаменимым инструментом…
Мы, программисты, склонны по умолчанию использовать SQLite, когда необходимо работать в локальных средах со встроенной базой данных. Хотя большую часть времени он работает нормально, это всё равно что проехать 100…
matplotlib имеет не очень хорошую репутацию за генерацию скучных фигур по умолчанию и за неудобство в эксплуатации. Однако, проявив немного терпения, проведя исследования и написав несколько дополнительных строк кода на…
Как я стал инженером по машинному обучению (ML) в 18 лет | Полная дорожная карта для начинающих В 18 лет я получил работу своей мечты в качестве инженера по машинному…
Как незначительные изменения могут существенно повлиять на коммуникативную силу ваших визуализаций (data visualization)? Посмотрите на этого беднягу сверху. Он несколько дней работал над тем, чтобы извлечь из своих данных какую-то…
Интеграция данных и предварительная обработка данных в ML Подробное руководство по анализу данных для любого проекта машинного обучения от Кришны Манохара Вармы Индукури, Ника Беара Брауна Вступление В этом посте…
5 Декораторов Python, которые я использую почти во всех своих проектах в области Data Science Когда мы только учились программировать наша цель, как разработчика была сделать работающую программу. Постепенно мы…