Тег Data science

Уведомление

Зарегистрируйтесь или авторизуйтесь, тогда вы сможете оценивать материалы, оставлять комментарии и создавать записи.

📊 Kaggle за 30 минут: практическое руководство для начинающих

Начинающему дата сайентисту необходима практика, а Kaggle решает эту проблему. Из статьи вы узнаете, как лучше всего начать работу с популярным сервисом.

📊 Построение и отбор признаков. Часть 1: feature engineering

Машинное обучение – это не просто подбор правильных параметров для модели. Рабочие процессы ML зависят от построения и отбора признаков. В сообществах специалистов по Data Science эти понятия ошибочно отождествляют. Разберемся, для чего нам нужны признаки, а также изучим особенности реализации техники feature engineering.

📊 Обучение на Data Scientist: как составить резюме, пройти собеседование и найти работу?

Читайте обзор ресурсов для составления резюме, поиска вакансий и прохождения собеседования на позицию Data Scientist.

📊 Путеводитель по Big Data для начинающих: методы и техники анализа больших данных

Методы и техники анализа Big Data: Machine Learning, Data mining, краудсорсинг, нейросети, предиктивный и статистический анализ, визуализация, смешение и интеграция данных, имитационные модели. Как разобраться во множестве названий и аббревиатур? Читайте наш путеводитель.

📊 С чего начать погружение в Big Data?

Как стать специалистом по Big Data? Какое направление выбрать: Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer? С чего начать изучение этого направления, разберем информацию для начинающих IT-шников.

🤖 Машинное обучение для начинающих: основные понятия, задачи и сфера применения

Читайте в нашем обзоре детальное описание основных принципов, понятий и разновидностей машинного обучения.

🤖 Практическое руководство по NLP: изучаем классификацию текстов с помощью библиотеки fastText

Рассматриваем практическое применение supervised NLP модели fastText для обнаружения сарказма в новостных заголовках.

👨‍💼 Профессия системного аналитика в 2021 году: что нужно знать и где учиться?

Освоить эту профессию непросто. Порог входа довольно высок, да и изучить придется немало. Однако если разработчик не хочет идти в тимлиды или становиться менеджером, системная аналитика – перспективный вариант дальнейшей карьеры.

🤖 Введение в машинное обучение: решаем Titanic на платформе Kaggle

Знакомим читателей с основами Machine Learnng и платформой Kaggle, а также пробуем решить учебный датасет Titanic.

🤖 Машинное обучение для начинающих: алгоритм случайного леса (Random Forest)

В отличие от большинства используемых в машинном обучении методов, алгоритм случайного леса не требует сложной теории. В небольшом обзоре рассказываем про его особенности и возможности применения.