Большинство программ, тренингов и курсов по науке о данных не готовят студентов к реальной практике. Мы поможем вам восполнить этот пробел, который в Массачусетском технологическом институте называют "пропущенным семестром образования в области компьютерных наук".

https://nsprg.ru/mwPbnx

VK: https://nsprg.ru/vLk8wx

Дзен: https://nsprg.ru/mMa38m

@nuancesprog #DataScience

Слышали ли вы о пространственном индексировании? Эта технология обладает мощным потенциалом: она способна оптимизировать производительность запросов, сэкономить время обработки данных и упростить задачи машинного обучения.

https://nsprg.ru/OK7Q3O

VK: https://nsprg.ru/mWLQQx

Дзен: https://nsprg.ru/O52rVm

@nuancesprog #DataScience #Geospatial

Действительно ли новый релиз pandas 2.0.0. направлен на повышение производительности, гибкости и совместимости операций с данными? Ответить на этот вопрос поможет данный обзор, в котором представлены 5 функциональных возможностей pandas 2.0.

https://nsprg.ru/mEz63x

VK: https://nsprg.ru/m0rGjv

Дзен: https://nsprg.ru/mr7V9x

@nuancesprog #Pandas #DataScience

Затронем вопросы этики в науке о данных. Выявим имеющиеся проблемы и предложим пути решения.

https://nsprg.ru/v3BQPx

VK: https://nsprg.ru/OoAZ2x

Дзен: https://nsprg.ru/ObPjEx

@nuancesprog #DataScience

Инкрементный подход фокусируется на последовательном приращении функциональности продукта. При разработке проекта по инженерии данных такой подход гарантирует успех. Он повышает управляемость проектом, позволяет изучать различные концепции по мере продвижения и ускоряет выпуск более качественных продуктов.

https://nsprg.ru/mnqGAO

VK: https://nsprg.ru/mYA8om

Дзен: https://nsprg.ru/OQgXlx

@nuancesprog #DataScience

Инкрементный подход похож на спринт: он позволяет оперативнее реагировать на любые изменения и быстрее достигать цели. Небольшие, но постепенные шаги (спринты) обеспечат вам заряд адреналина всякий раз, когда вы будете вычеркивать из списка очередную выполненную задачу.

https://nsprg.ru/mw663O

VK: https://nsprg.ru/vLGGpx

Дзен: https://nsprg.ru/xR22bx

@nuancesprog #DataScience

Подробно расскажем о контейнерах Docker, оркестрации ETL-конвейеров, работе с облачными технологиями, настройке рабочей среды для ETL-проектов с Apache Airflow. А в конце поделимся нужными командами.

https://nsprg.ru/OKwa3O

VK: https://nsprg.ru/mWNPQO

Дзен: https://nsprg.ru/O5KwVx

@nuancesprog #DataScience #ApacheAirflow #PostgreSQL #GCP

Сложные понятия и процессы лучше всего объяснять на конкретных кейсах. Сегодня покажем, как работать с данными, на примере компании, участвующей в гоночном чемпионате Формула-1.

https://nuancesprog.ru/p/19725/

VK: https://nsprg.ru/x9Rnqv

Дзен: https://nsprg.ru/mw6woO

@nuancesprog #DataScience #ForBeginners

Успешный анализ данных - это комбинация технического мастерства, стратегического подхода и применимости на практике. Важно не только провести умелое исследование, но и донести его смысл до заинтересованных сторон. Сегодня разберем стратегии качественного анализа данных.

https://nsprg.ru/m68oYv

VK: https://nsprg.ru/myDkaO

Дзен: https://nsprg.ru/x9Ra7v

@nuancesprog #DataScience

По мере увеличения прототипов RAG-конвейеров становится насущным обсуждение стратегий оптимизации их производительности. Посмотрим, как можно повысить результативность работы RAG-конвейера с помощью гиперпараметров и различных стратегий настройки.

https://nsprg.ru/v8E45O

VK: https://nsprg.ru/vg958m

Дзен: https://nsprg.ru/OZZqBO

@nuancesprog #DataScience #MachineLearning #RAG

Представляем полезный инструмент для работы с базами данных  -  шардинг. Узнайте, что это такое, какие типы и стратегии шардинга используются, в чем преимущества и сложности этого архитектурного паттерна.

https://nsprg.ru/O5KVBx

VK: https://nsprg.ru/mWN5yO

@nuancesprog #DataScience #Database

Компании типа BlobCity предоставляют множество шаблонов кода ИИ/МО. Этот инструментарий способен как облегчить работу опытных специалистов в области науки о данных, так и ускорить профессиональное становление новичков.

https://nsprg.ru/mE9EEm

VK: https://nsprg.ru/ONL9Jx

Дзен: https://nsprg.ru/m00AKm

@nuancesprog #DataScience

Хотите разобраться в математической теории, лежащей в основе 3D-лучей? Предлагаем простое руководство по применению таких математических инструментов, как псевдообратные матрицы, оптимизация с помощью наименьших квадратов, метод Крамера, смешанное произведение.

https://nsprg.ru/m6kRVx

VK: https://nsprg.ru/myg05v

@nuancesprog #DataScience #Math

К сожалению, существенная часть информации либо не соответствует действительности, либо просто недоступна для начинающих. При наличии достаточного опыта можно легко распознать и проигнорировать ее, однако новичку практически невозможно отделить зерна от плевел, что в итоге приводит к потере времени и разочарованию.

https://nsprg.ru/v38z3O

VK: https://nsprg.ru/ObkXWm

Дзен: https://nsprg.ru/OoYD5x

@nuancesprog #DataScience #ForBeginners

Хотите создать полнофункциональную платформу данных с ежедневно обновляемыми аналитическими таблицами/дэшбордами? Простое пошаговое руководство (со ссылкой на код в репозитории GitHub) позволит реализовать такой проект всего за неделю.

https://nsprg.ru/v38WbO

VK: https://nsprg.ru/OoY3Ex

@nuancesprog #DataScience #DataAnalysis

Не знаете, с чего начать погружение в науку о данных? Начните с изучения Python. Это верный способ быстро, легко и увлекательно освоить основы науки о данных.

https://nsprg.ru/mW7ENm

VK: https://nsprg.ru/v387GO

Дзен: https://nsprg.ru/O5k8kx

@nuancesprog #DataScience #Python

Специалист по данным - одна из самых востребованных профессий на сегодняшний день. Узнайте, какие навыки вам пригодятся для того, чтобы стать востребованным дата-сайентистом.

https://nsprg.ru/maYGom

VK: https://nsprg.ru/xPbrKO

Дзен: https://nsprg.ru/O7kJNO

@nuancesprog #DataScience

Познакомьтесь с 6 функциями, лежащими в основе любого эксплораторного анализа данных. Они позволят сделать первый шаг в исследовании данных в Pandas.

https://nsprg.ru/mrG79x

VK: https://nsprg.ru/x1eqdx

Дзен: https://nsprg.ru/O4lpoO

@nuancesprog #Pandas #DataScience

Узнайте о передовых методах работы с неструктурированными данными с помощью хранилищ объектов и озер данных. Это позволит более эффективно хранить, собирать и использовать данные.

https://nsprg.ru/ObZk1O

VK: https://nsprg.ru/ma7YLv

Дзен: https://nsprg.ru/vd0W2v

@nuancesprog #DataScience