🎉 Всем привет! 🎉

Новый год не за горами, а мы уже приготовили для вас подарок! 🎁
Анонсируем цикл лекций на Хабре, посвящённый Causal Inference — ключевому инструменту анализа данных, который помогает находить причины событий и оценивать их последствия. 🚀

🔥 Первая статья уже опубликована! 🔥
В ней вы узнаете, почему сочетание машинного обучения и эконометрики стало неотъемлемой частью Data Science. Мы поговорим о том, как Causal Inference помогает не просто прогнозировать, но и понимать, что на самом деле влияет на результат.

✨ Что дальше?
Через несколько дней выйдет продолжение, где мы углубимся в методы и практику. Следите за обновлениями!

📌 Ссылка на первую статью: Читать на Хабре
💡 И, конечно, не забудьте делиться своим мнением и задавать вопросы!

🎄 Пусть этот цикл статей станет вашим первым шагом в мир экспериментов и причинности!

#helthchek@dm_projects_log

С ноября не было никакого авторского контента. Последнее время занимаюсь более тщательной проработкой того, что делал.

Из ближайших планов есть 2.

1. Инсайт из хайпекса 🤫. Новая архитектура готовится к релизу. Дело не скорое. По плану хочу релизнуть до конца первого квартала. Надеюсь получится. Возможно будет больше публикаций по теме с архитектурными заметками.

2. У меня с 2021 года лежит полузабытое и полуготовое исследование, которое должно было стать моей кандидатской. 👨‍🔬Оно про кластеризацию и исследование подхода через квадратичное взаимодействие точек пространства с вершинами описанного вокруг него симплекса. ✅ В рамках исследования я уже получал proof-of-concept, но был ряд проблем с краевыми точками, а так же не было сравнения с другими алгоритмами. Вернее я его начинал и был расстроен тем обстоятельством, что идейно исследуемый алгоритм - версия OPTICS, которая в определенных ситуациях должна быть оптимальнее базовой реализации. 📔В планах изучить теорию и практику базовых подходов кластеризации, чтобы понять есть ли среди них место для исследуемого подхода.

#open_source@dm_projects_log

Мысли материальны! (нет)

Только я задумался о глубоком ресерче алгоритмов кластеризации, как случайно наткнулся, на эту великолепную репу!

https://github.com/collinleiber/ClustPy

Честно говоря, если бы я её не нашёл, то стал бы создавать её сам. Пока не успел попробовать в действии либу, но даже просто существование этой репы вызывает дичайший восторг и сулит много часов ресерча. Пока конкретных планов нет, но после более-менее детального изучения репы, возможно, попробую вписаться в её развитие.

Дима 🐠 дуреет от такой прикормки!

🚩🚩Последний рабочий день года — пора запасаться полезным чтивом на праздники! 🚩🚩

Иван Юрашку снова радует нас своими статьями на Хабре. 💡 Сегодня вышла вторая часть цикла о Causal Inference. В ней вы узнаете всё про рандомизированные контролируемые испытания (РКИ) — метод, который лежит в основе A/B-тестов и помогает проводить эксперименты правильно. 📊 Примеры на Python включены! 👩‍💻

📌 Читать статью: Ссылка на Хабр🤗

🎄 Почему это стоит прочитать?
Эти статьи идеально подходят для праздничных вечеров с чашкой чая или какао. ☕️ Вместо просмотра бесконечных фильмов — разберитесь, как тестировать гипотезы и оценивать причинно-следственные связи.

💬 А теперь немного магии:
— Накидайте ❤️ реакций, чтобы мы поскорее опубликовали третью статью!
— И поставьте ⭐️ на наш GitHub, чтобы вдохновить нас на новые проекты в 2025 году.👩‍💻

С Новым годом, друзья! Пусть ваш праздник будет не только весёлым, но и полезным. ✨