Сегодня Python один из самых привлекательных языков, особенно для начинающих программистов. В чём причина такой популярности, с чего начать изучение и ещё пять способов продуктивней использовать возможности Python

https://nuancesprog.ru/p/1583/

@nuancesprog #статьи #Python #DataScience

Вы когда-нибудь задавались вопросом о том, как именно разрабатываются масштабные системы крупных предприятий? До того, как перейти к непосредственной разработке программного обеспечения, мы определяемся с правильным архитектурным шаблоном, который даст нам желаемое качество и функционал. Следовательно, мы должны разбираться в нюансах различных архитектур еще до того, как применить их к своему дизайну.
В данной статье я вкратце разберу 10 самых популярных архитектурных шаблонов, расскажу про их назначение, плюсы и минусы использования.

В данной статье автор разбирает 10 самых популярных архитектурных шаблонов и рассказывает про их назначения, плюсах и минусах использования

https://nuancesprog.ru/p/1568/

@nuancesprog #статьи #SoftwareArchitecture #ComputerScience #SoftwareEngineering #DataScience

В настоящее время спрос на специалистов по анализу данных растет, а вместе со спросом растет и конкуренция!
Работая в этой сфере, многим специалистам приходится постоянно осваивать что-то новое: новые библиотеки, новые языки и технологии. Сегодня мы поговорим о том, как начать учить новый язык, попутно применяя его в своей профессиональной деятельности!

https://nuancesprog.ru/p/1882/

@nuancesprog #статьи #DataScience #python #Startup

Многим из нас неоднократно приходилось искать информацию о том или ином синтаксисе или концепции Python и не только.
Попробуем разобраться с некоторыми сложными и полезными функциями и особенностями Python, NumPy и Pandas о которых многие так часто забывают

https://nuancesprog.ru/p/971/

@nuancesprog #статьи #python #DataScience #MachineLearning

Каждому специалисту в своей области хотелось бы впечатлить аудиторию динамическим представлением аналитики в презентации, посте в соцсетях и т.д.
В статье Вы научитесь превращать скучные и статичные графики в короткие видеоролики с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn на Python

https://nuancesprog.ru/p/2048/

@nuancesprog #статьи #Python #DataScience

Обработка данных может оказаться очень длительным и трудоемким процессом. Однако, применяя статистические методы, специалист способен максимально сократить время на обработку и повысить ее эффективность.
В статье мы опишем некоторые такие методы

https://nuancesprog.ru/p/2479/

@nuancesprog #статьи #DataScience #MachineLearning #ArtificialIntelligence #Tech #

NLP: как стать специалистом по обработке естественного языка

https://tprg.ru/BbkC

Вместе с развитием сферы Data Science растёт и востребованность в кадрах для этой отрасли. Как же стать специалистом в такой части анализа данных, как обработка естественного языка?

В статье рассказываем:
— чем занимаются специалисты по NLP,
— в каких вузах учиться, чтобы стать специалистом по NLP,
— какие очные и онлайн курсы стоит пройти.

#datascience

Качественно новый уровень визуализации данных в Python

https://tprg.ru/BiM9

Что является самым важным при работе с большими данными? Пожалуй, их грамотная визуализация для последующего анализа.

Рассказываем вам про библиотеку plotly в Python, с помощью которой можно:

— строить сложные графики вроде тепловых карт и матриц рассеяния всего в одну строку кода,
— делать интерактивные визуализации,
— редактировать графики в онлайн-редакторе.

#python #datascience

Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных

https://tprg.ru/7FKd

Для анализа данных и машинного обучения требуется много данных. Можно было бы собрать их самостоятельно, но это утомительно.

Рассказываем, где брать готовые датасеты в самых разных категориях:
— картинки пёсиков,
— подборки твитов,
— и даже тексты с дебатов Канадского Парламента.

#ml #datascience

Метрики для датасайнтиста

https://tproger.ru/translations/3-basic-distances-in-data-science/

Если вы начнёте знакомство с Data Science, то, скорее всего, столкнётесь с различными метриками. В сегодняшней статье рассказываем про основные их них.

#datascience

📃 Используем IBM Watson и OpenAI GPT-2 для персонализации контента. Общаемся с пользователем от лица его двойника из фильма. Код проекта на Github в конце статьи

https://nuancesprog.ru/p/5376

@nuancesprog #статьи #DataScience #Python #MachineLearning

Какие алгоритмы и структуры данных нужно знать специалисту в Data Science?

Что освоить, если будешь заниматься системами рекомендаций? А геоданными? А обработкой естественного языка? А что нужно точно-точно знать всем?

Разбираемся вместе с экспертами в аналитике и машинном обучении: https://tprg.ru/A3PU

#datascience #ml

​В чём разница между изучением Data Science и реальной работой?

Рассказываем про основные отличия: https://tprg.ru/rObs

#datascience

450 онлайн-курсов

Хотите послушать курс по информатике из Гарварда? Или курс по алгоритмам из Принстона? Может, подтянуть знания по финансам на курсе из Йеля?

Тогда эта подборка из 450 бесплатных онлайн-курсов от Лиги плюща (ассоциация из 8 топовых вузов США) — для вас:

https://tprg.ru/fsTE

#информатика #datascience #математика

План обучения для специалиста по Data Science

Что можно делать с помощью Data Science? Можно контролировать взлёты и посадки в самых больших аэропортах, анализировать и прогнозировать появление эпидемий без врачей, улучшать алгоритмы для беспилотного транспорта.

Предлагаем вам план обучения по этому направлению:

https://tprg.ru/aPoZ

#datascience

​Зачем нужна статистика дата-сайентисту?

Например, чтобы извлекать информацию из данных, узнавать их структуру и на основе полученной информации проводить дальнейший анализ.

В этой статье рассматриваем 5 базовых концепций статистики, которые полезно знать дата-сайентистам:

https://tprg.ru/Zgni

#datascience #статистика