Большие данные (big data)

1. Вводное занятие

2. Установка Anaconda

3. Запуск jupyter notebook. Jupyter notebook не отрывает браузер

4. Режимы работы и типы ячеек в Jupyter Notebook

5. Объект Series в Pandas. Создаем Series

6. Создаем первый блокнот в Jupyter Notebook. Анализ данных в Python

D3, сокращенно от Data-Driven Documents, — это библиотека JavaScript, которая позволяет отображать данные самыми разными способами и содействует проверке и управлению элементами DOM.

Аналитический труд всегда читается больше одного раза. Поговорим о том, как добиться удобного и надежного обмена проектами в области Data Science с повторным применением коллективных наработок спустя годы.

В автоматизации отчетности очень часто используют открытую Java-библиотеку JasperReports, например статья Опенсорс-решение для автоматизации отчетности рассказывает об ее использовании для получения PDF форматов отчетности между делом упомянув о возможности экспорта в другие форматы.

При работе в Excel часто бывает нужно быстро проанализировать данные в таблицах. Например, найти события, произошедшие после указанной даты или текстовые повторения в диапазоне ячеек. Или более «сложный случай»: быстро проанализировать таблицу однородных данных.

Устанавливаем Anaconda для Data Science

Устанавливаем Jupyter Notebook

NumPy массивы

Одномерные массивы. Indexing & Slicing

Двумерные массивы Indexing & Slicing

Операции с массивами

1. Jupyter Notebook

Краткий обзор

На сайте Forbes вышла статья от именитого автора Бернарда Марра, в которой он поведал нам своё мнение о развитии Data Science в 2022 году. Давайте же вместе посмотрим какие же тренды DS мы, по мнению Марра, увидим уже в следующем году:

Small Data и TinyML

Компании Nvidia и Microsoft анонсировали разработанную ими совместно крупнейшую на сегодняшний день языковую модель на архитектуре трансформер, получившую название Megatron-Turing Natural Language Generation (MT-NLG).

Рано или поздно перед человеком, работающим с данными, будь то дата-журналист, дата-сайентист дата-инженер или аналитик, встаёт проблема разнородности названий и адресов географических единиц.

В данной работе авторы представили BuildingNet: (a) крупномасштабный набор данных трехмерных моделей зданий, экстерьеры которых последовательно маркированы, (b) графовую нейронную сеть, которая маркирует сетки зданий, анализируя пространственные и структурные отношения их геометрических примитивов.

Это первая из серии, посвященной современной футбольной аналитике. Он написан для людей, работающих в футболе - тренеров, аналитиков и игроков - для людей, которые хотят применять числа в футболе - специалистов по обработке данных и статистиков - и для болельщиков, которые хотят понять, как числа меняют игру. . Это написано для вас .

В эту осенню пятницу делимся с тобой докладами экспертов Intel c Летней школы ODS Summer of Code! Посмотрите выступления спикеров по oneAPI и другим темам в сферах Data Science и Machine Learning.

Данное сообщение (материал) создано и (или) распространено иностранным средством массовой информации, выполняющим функции иностранного агента, и (или) российским юридическим лицом, выполняющим функции иностранного агента.

Что такое признаки (features) и для чего они нужны?

Признак, он же «фича» (от англ feature) – это переменная (столбец в таблице), которая описывает отдельную характеристику объекта. Признаки являются краеугольным камнем задач машинного обучения в целом: именно на их основании мы строим предсказания в моделях.

В инфополе муссируется перемога одного из вялых членов проебалтийского троевымирата гребешковых тигров, в частности - первое место Эстонии по всему миру по темпам заболеваемости коронавирусом.

Это правда, второй картинкой мы прикладываем подтверждение.

В двух первых статьях мы рассказали о роли математического анализа и линейной алгебры в машинном обучении. Продолжая тему, поговорим о теории вероятностей и статистике в науке о данных. Более углубленно эти темы будут рассмотрены в нашем «Онлайн-курсе по математике в Data Science Pro».

SQL правят в стране Корпоративных Данных. До развития NoSQL это был основной язык запросов для извлечения данных из реляционных БД.

На прошлой неделе прошёл финал международной олимпиады по анализу данных IDAO-2020. Делимся записями открытых лекций от экспертов и рассказываем всё самое интересное 

Также как путь настоящего хакера начинается с покупки толстовки и ящика энергетика, путь настоящего data scientista и машин лернера начинается с установки Анаконды или виртуальной среды.

Предсказывать будущее на основе данных, создавать математические модели и обучать нейросети. Всё это умеют дата-саентисты. Смотрите специальную серию «10 глупых вопросов специалистам Сбербанка» в рамках спецпроекта Сбербанка и канала «Жиза» и узнайте, чем дата-саентист заниматеся в банке.

Продолжаем делиться рекомендациями must read книг по Data Science от наших консультантов из команды McKinsey Advanced Analytics. Если вы хотите изучить общие принципы углублённой аналитики и освоить темы, связанные с искусственным интеллектом, нейронными сетями и deep learning, обратите внимание: