Большие данные (big data), методы анализа, алгоритмы 2018

Гэп (gap (англ.) разрыв)- это рыночная ситуация, при которой цена открытия нового дня находится ВНЕ торгового диапазона предыдущего дня.

Робототехника, дополненная реальность, беспилотное вождение — все эти области основаны на распознавании 3D-свойств объектов по 2D-изображениям. Как следствие, трехмерное распознавание объектов стало одной из центральных задач компьютерного зрения.

График – это наше все. Именно на нем мы наблюдаем изменение цены и делаем наши прогнозы. Новички часто пытаются работать по графикам брокеров бинарных опционов и, тем самым, допускают большую ошибку. Ибо графики у них крайне примитивные и никакого вразумительного прогноза по ним не сделать.

Что такое технический анализ с точки зрения профессионалов?

Почему фундаментальный анализ действительно эффективен, и как это проверено временем?

Какие плюсы и минусы у технического и фундаментального анализов?

1. Описательные статистики. Квантили, квартили. Гистограммы. Ядерные оценки плотности.

2. Описательные статистики. Ящики с усами. Выбросы. Медиана и среднее арифметическое как типичные наблюдения.

3. Иерархический кластерный анализ. Кластер, расстояния между объектами, расстояния между кластерами.

Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические основания.

Лекция 2. Нейронные сети в регрессионных задачах.

Лекция 3. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей.

Лекция 4. Прогнозирование с помощью нейронных сетей.

Давно думали разобраться в науке о данных, но не знали, с чего начать? Мы собрали материалы, которые помогут стать специалистом по Data Science.

Прежде чем перейти к обсуждению необходимых знаний, объясним, зачем вообще становиться специалистом по Data Science.

В рамках поддержки продукта мы постоянно обслуживаем обращения от пользователей. Это — стандартный процесс. И как любой процесс, его нужно регулярно критически оценивать и улучшать.

Краткое изложение

Компания Google запустила бета-версию Dataset Search — поискового сервиса, который позволяет находить наборы данных — датасеты — по всей сети. Сервис, во многом напоминающий Google Scholar, также предоставляет полное описание баз данных и сильно облегчает процесс их использования.

В продолжение предыдущей статьи «Статистика для анализа данных».

В этом руководстве мы покажет вам как изучать математику для анализа данных и машинного обучения без долгих и дорогих курсов.

Первая часть курса «Анализ данных на Python в примерах и задачах» от Вадима Леонардовича Аббакумова покрывает такие темы:

- описательные статистики и визуализация данных,

- кластерный анализ,

- линейный регрессионный анализ,

- обобщения линейной регрессии,

Лекция 7. A/B тестирование. Тест для пропорций.

Лекция 8. Линейный регрессионный анализ.

Лекция 9. Прогнозирование на основе регрессионной модели с сезонными индикаторными (фиктивными, структурными) переменными.

Лекция 10. Распознавание образов/классификация.

Лекция 11. Случайные леса. Bagging.

Лекции по анализу данных от Технострим

1 - Анализ данных. Введение в python

2 - Анализ данных. Advanced Python

3 - Анализ данных. Библиотеки Python

4 - Анализ данных. Визуализация, анализ датасета EDA

5 - Анализ данных. R и библиотеки

6 - Анализ данных. Введение в статистику

Jialong Zhang et al. / ASIACCS 2018

1. Введение

2. Основы Pandas

3. Ввод/вывод с помощью Pandas

4. Заполнение базы данных

5. Объединение и добавление данных

6. Joining и Merging

7. Pickling

8. Первые манипуляции с данными

Полный курс в альбоме:

Видеоуроки по BIG DATA. Основы работы с массивами больших данных.

Презентации: yadi.sk/d/NRCupnST3LNR5d

Дополнительные материалы и книги: yadi.sk/d/F2xBwxce3LNR5b

Видели ли вы "особенную Ласточку" на МЦК с синей подсветкой ходовой части одного из вагонов? Если да, то наверняка было интересно узнать, что же это такое? Ну а если нет, то мы так и так вам расскажем. Информационно-измерительная система «ИНФОТРАНС-Ласточка» - наша сегодняшняя тема.

Подборка русскоязычных выступлений с конференции «Data Ёлка 2017», объединяющей специалистов в области Data Science для подведения итогов года:

1. ML в киберспорте.

2. Алиса: что внутри?

3. Соревнования по анализу данных.

4. Технологии беспилотных автомобилей.

5. NIPS, будущее и хайп.

1. Рекуррентные нейронные сети (RNN) и длинная краткосрочная память (LSTM)

2. Как работают нейронные сети

3. Как работают сверточные нейронные сети

4. Что такое Data Science

5. Что такое Deep Learning

6. Becca 7 и обучение с подкреплением

7. Роботы, умные дома и IoT

Математика больших данных.

Что такое Big Data и как это на самом деле влияет на мир вокруг нас?

Прямо сейчас в прямом эфире Екатерина Линкевич – директор по аналитике больших данных большой компании МегаФон.

Артистичный автор рассказывает о разных аспектах анализа данных: анализ текста, изображений, написание чатботов, предсказание цен акций.

1. Пишем нейросеть за 4 минуты

2. Tensorflow за 5 минут

3. Предсказываем цены на акции

4. Пишем классификатор изображений на Tensorflow за 5 минут

Подборка материалов для тех, кто уже познакомился с Python и хочет двигаться в сторону машинного обучения:

Машинное обучение и анализ данных:

— Постоянно обновляющаяся подборка по глубинному обучению, Big Data, Scikit-learn, Kaggle и другим связанным вещам: https://vk.cc/4CaTnD

Ключевое отличие нашей подачи материала от аналогичного в курсах эконометрики и статистики – это акцент на практическом применении линейных моделей в реальных задачах (хотя и математики тоже будет немало).

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

1. Задачи Data Mining

2. Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм

3. Различные алгоритмы кластеризации

4. Задача классификации

5. Обработка текстов, Naive Bayes

6. Линейные модели для классификации и регрессии