Большие данные (big data)

Слияние позволяет объединить данные из разных источников в единую структуру. Это необходимая операция при работе с табличными данными, поскольку невозможно или нецелесообразно хранить все данные в одной таблице данных или DataFrame.

Максут Шадаев выступил на First Russian Data Forum и рассказал, каких принципов придерживается Минцифры в вопросе о больших данных:

Реляционная модель данных - это модель представления и организации данных в базе данных. В реляционной модели данные хранятся в виде таблиц, состоящих из строк и столбцов. Каждая таблица имеет имя и структуру, определяемую набором столбцов и их типами данных.

Кто работал с большими объемами данных в Pandas, наверняка знает, что обработать столбцы по условию может оказаться довольно затратной операцией. Мы часто слышим: используйте векторизацию! А что это, где это найти? Объясняем.

Какие планы на вечер? Присоединяйтесь к прямой трансляции встречи Взлёт Диалоги

Сегодня, 7 апреля, в 19:00

1. Data Science. Советы по написанию эффективного кода на Python - https://www.youtube.com/watch?v=1Mcy-uatp_c&t=14s

2. Полезные приемы в Pandas - https://www.youtube.com/watch?v=Sd2S5rXe8sY&t=165s

Большой читлист по Data Science: от обзора теории вероятностей и описательных статистик до глубокого обучения. Включает блоки по SQL, Hadoop и теории графов

http://bit.ly/3muTwwW

Они войдут в состав нового продукта — «Шаблона эксплуатации». Концерн намерен использовать его на собственных АЭС и предлагать организациям, которые будут эксплуатировать зарубежные АЭС, возводимые по российскому дизайну.

В современном мире мы все сталкиваемся с большим количеством данных. От социальных сетей до магазинов, от здоровья до финансов, мы постоянно собираем и обрабатываем информацию. И это не просто данные - это ценный ресурс, который может помочь нам принимать лучшие решения.

В этом видео автор объясняет, что такое Big Data на понятном языке. Вы рассмотрите методы и инструменты работы с большими данными, разберете разницу между Big Data и Data Science, а также между data scientist, data analyst и data engineer. Узнаете, почему биг дата - это новая нефть, и почему нужно бояться умных чайников.

Модели Computer Vision, обучаемые на опенсорсных массивах данных

Данные — это душа каждой модели машинного обучения. В этой статье мы расскажем о том, почему лучшие команды мира, занимающиеся машинным обучением, тратят больше 80% своего времени на улучшение тренировочных данных.

Точность ИИ-модели напрямую зависит от качества данных для обучения.

Математическую модель распознавания речи, превосходящую аналоги по отдельным параметрам в несколько раз, создали ученые ТУСУРа. Разработка может стать основой комплексной системы цифровой идентификации личности, а также позволит легче управлять "умной" техникой с помощью голоса.

Презентация — мощный инструмент для визуализации и структурирования публичного выступления. Слушатели лучше усваивают информацию, когда она подкрепляется наглядно.

Если вы владелец ресторана, то большие данные для вас важнее, чем когда-либо. Вот несколько важных показателей, которые должен измерять каждый ресторан.

Промо-коды часто ищут покупатели, впервые приобретающие новые товары, и бренды должны определить, как и когда использовать промо-коды таким образом, чтобы это было наиболее эффективно для их маркетинговых стратегий потребителей.

Как зарождались первые вакансии в DS? Зачем нужно понимание теории в машинном обучении? Как некоторые курсы играют на том, что создают впечатление обучения? Что ждёт аналитику и глубокое обучение в будущем?
Эти и многие другие вопросы обсудили в интервью с Александром Дьяконовым!

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

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

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

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.

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

Мысль о том, чтобы изучать Data Science, не даёт вам покоя? Возможно, не зря. В этой статье мы ответили на ряд популярных вопросов новичков.

В последнее время Data Science набирает популярность в IT-мире, и игнорировать эту технологию просто не получается. Так каково это ? изучать Data Science в 2019 году?

Как начать изучение Data Science? Что и где читать? Какие есть подводные камни, советы и уловки? Статья в помощь для Junior Data Scientist.

Область Data Science очень обширна, ее довольно сложно изучить всю сразу. Нужно определиться с направлением, выбрать его и «штудировать».