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

Интервью-вопросы по модели M&A. Часть 1

Отвечает преподаватель Академии Data Science Влас Лёзин.

В помощь каждому для подготовки к собеседованиям и общего понимания нюансов модели M&A.

Ни одна модель машинного обучения не выдаст осмысленных результатов, если вы предоставите ей сырые данные. После формирования выборки данных их необходимо очистить.

Краткий экскурс в науку о данных. Особенности и типы алгоритмов машинного обучения. Основные сложности проектов по Data Science.

ML Pipeline: структуризация проектов по анализу данных

Вчера мы рассказали, почему запускать Airflow на Kubernetes – это эффективно и выгодно для всех участников batch-процессов с большими данными (Big Data): разработчиков Data Flow, Data Scientist’ов, аналитиков и инженеров. Сегодня рассмотрим, что такое Airflow Kubernetes Operator и чем он отличается от подобной разработки компании Google.

Николай Попов рассказывает про опыт участия в соревновании Kaggle Santa's Workshop Tour 2019, в котором он заработал серебряную медаль.

Из этого видео вы можете узнать:

- Как пробовать решать задачи через привычные инструменты датасаентиста?

Во время доклада Павел ответит на главный вопрос — почему Python стал языком № 1 в области Data Science! Чем вам могут помочь NumPy и Pandas, а главное — как визуализировать данные за две минуты.

ДОКЛАДЧИК: Павел Кнорр, Team Lead, DataArt.

Язык доклада: русский.

Язык презентации: английский.

Выступление Виктора Кантора на тему "Что понимаешь про карьеру в Data Science после десяти лет работы, сотен собеседований и тысяч студентов".

1. Дж. Грас – Data Science. Наука о данных с нуля

Data Science — обширная сфера, поэтому начинающим специалистам может быть сложно понять, что им нужно изучать. Узнаём у экспертов, на какие алгоритмы и структуры данных нужно обратить внимание в первую очередь.

Алексей Найдёнов , заместитель руководителя отдела анализа данных хостинг-провайдера REG.RU

Я расскажу об архитектурном фреймворке, который я разрабатываю.

В рамках проекта AI Heroes мы проводим регулярные вебинары с ведущими экспертами Data Science: https://ai-community.com/ai-heroes

Существующее определение Null в Data Science сильно ограничено. Приложив немножко усилий мы значительно улучшим обработку данных, ранее попадаемых в Null.

Старая проблема — "Null" проблема. Она была сформулированна в статье Кодда в отношении семантики баз данных.

Начни карьеру с бесплатного курса "Основы программирования" https://goo.gl/jTP4nP

Анализ данных с Python библиотеками Pandas и Numpy.

Машинное обучение, процесс обучения компьютерных алгоритмов для выполнения новых задач на примере, готов к преобразованию отраслей от сельского хозяйства к страхованию . Но ML-модели могут быть только такими же хорошими, как данные, на которых они обучаются.

Буквально вчера на базе состоялась лекция учёного-урбаниста Алексея Новикова

В рамках встречи Александр Васильевич рассказал о научно-исследовательских проектах, которые он реализовал по всему миру. Например, проекты по исследованию городской среды Рио-де-Жанейро или оценке туристического потенциала Барселоны

Шпаргалка по DataFrame — ключевой структуре данных Python-библиотеки pandas.

Анализ данных в MATLAB

01. Введение

02. Для начинающих

03. Импорт данных

04. Работа с WEB и соцсетями

05. Статистика

06. Инженерные данные

07. Визуализация

Лекция №1 "Задачи Data Mining"

Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных" или "Data Mining"

Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова

BigData Лекция №1 "Введение в машинное обучение"

BigData Лекция №2 "Python"

BigData Лекция №3 "Что такое BigData?"

BigData Лекция №4 "OLAP: What and why?"

BigData Лекция №5 "IoT and BigData"

BigData Лекция №6 "Сhallenges of classification"

Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические основания (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)

Лекция 2. Нейронные сети в регрессионных задачах (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)

Лекция 3. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 1

Пики прироста ожидаемой продолжительности жизни в России приходятся на годы перед президентскими выборами — так было и в 2011-м, и в 2017-м. Росстат объяснил, что эти факторы никак не связаны — сказываются волны холода и зноя

Фото: Роман Пименов / Интерпресс / ТАСС

Рост перед выборами

Сделать анализ данных Python быстрее и лучше – мечта каждого разработчика. Вот наглядные примеры: узнайте, как добавить чуточку магии в код.

В этой статье собраны лучшие советы и приёмы. Некоторые из них распространённые, а некоторые новые, но обязательно пригодятся в будущем.

1. Профилирование pandas DataFrame

Конспект материала сайта для предпринимателей, маркетологов, программистов и аналитиков Coriers.

Книги об анализе и обработке данных

Data Science за 3 месяца? В своем ли мы уме? Вполне. Расскажем, как стать аналитиком данных за 12 недель по курсам Microsoft и др.

Анализ больших массивов данных - основа развития банков, различного бизнеса.

dr-watson.wix.com – программа предназначена для исследования массивов текстовой информации с целью выявления сущностей и связей между ними. Результат работы – отчет об исследуемом объекте.

SPSS — программа, которая используется для статистического анализа и обработки данных. Хотя многие считают R и Python более эффективными для анализа данных, SPSS все еще остается очень востребованной. Собрали полезные материалы, которые помогут вам освоить SPSS и статистические методы для проведения исследований

Математический анализ