🎓Python-пакеты для Data Science

Missingno — Каждый раз при старте нового проекта Data Science нужно будет провести некоторое исследование данных, чтобы лучше понять данные. При этом часто приходится сталкиваться с отсутствием некоторых значений в датасете. Для оценки отсутствующих значений пригодится Missingno, которая отфильтрует и визуализирует их в виде баров, матрицы, тепловой матрицы или дендограммы

Missingno может пригодиться в следующих случаях:

🔹требуется полное исследование данных на наличие пропусков (отсутствующих значений);
🔹нужно проверить корреляцию между атрибутами.

#Missingno #data_science | Просто Python

🎥Как SQL и PYTHON используют в аналитике данных?

Аналитики в своей работе с данными часто используют SQL и Python. И новички часто спрашивают - зачем аналитику нужен Python и SQL, если есть старый добрый Excel? Ведь многие, даже крупные компании по прежнему используют Excel, как основной инструмент аналитики данных.
В этом видео автор рассказывает как именно аналитики используют SQL и Python в своей работе и что вам нужно знать, чтобы успешно применять эти инструменты.

👀Смотреть в YouTube

#Аналитика_Данных | Просто Python

🎥Уроки Python / Искусственный интеллект

Это серия уроков по искусственному интеллекту на Python. На этом уроке рассказываю об областях применения искусственного интеллекта.

👀Смотреть в YouTube

#Ai| Просто Python

🖥Искусственный интеллект: суть, системы управления

Мы живем на самом пороге эпохи AI или искусственного интеллекта, но уже сейчас видны контуры будущего. О том, что такое ИИ и как он развивается

🧠Читать статью

#Ai | Просто Python

🎥От НУЛЯ до JUNIOR - сколько времени нужно, чтобы стать аналитиком данными

Сколько времени нужно, чтобы войти в аналитику данных с нуля? Все индивидуально, зависит от вашей подготовки и интенсивности обучения.
В этом видео автор постарался дать более общий ответ

👀Смотреть в  YouTube

#data_science | Просто Python

🖥LIFT: Learned Invariant Feature Transform

В последние годы вездесущие нейронные сети находят все больше и больше применений в различных областях знаний, вытесняя классические алгоритмы, использовавшиеся многие годы. Не стала исключением и область компьютерного зрения, где год за годом все больше и больше задач решаются при помощи современных нейронных сетей.

🧠Читать статью

#Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Dash — Начиная с изучения данных и заканчивая мониторингом ваших экспериментов, является чем-то вроде интерфейса для аналитического бэкенда Python . Этот производительный фреймворк Python идеально подходит для приложений визуализации данных, особенно подходящих для каждого пользователя Python. Легкость, которую мы испытываем, является результатом обширных и изнуряющих усилий.

#Dash #data_science | Просто Python

🎥Chat GPT Пишет Браузер на Python за 3 минуты

В этом видео мы вместе с вами с помощью нейросети Chat GPT напишем на Python интернет-браузер за 3 минуты.

Команды для Chat GPT из видео:

🔹build web browser using python and PyQt5
🔹make the code plain text
🔹NameError: name 'QLineEdit' is not defined
🔹adding additional features and UI elements
🔹AttributeError: 'Browser' object has no attribute 'web'
🔹AttributeError: 'Browser' object has no attribute 'web' error

👀Смотреть в  YouTube

#Ai | Просто Python

🖥Технологии машинного обучения: примеры современных тенденций

По прогнозам специалистов, машинное обучение — это будущее. По мере того, как люди становятся все более зависимыми от машин и гаджетов, грядет мировая технологическая революция, благодаря которой появятся новые профессии и исчезнут старые.

🧠Читать статью

#machine_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Anaconda - это дистрибутив Python, специально созданный для анализа данных и data science. Это приложение с открытым исходным кодом и доступно для бесплатного использования любым пользователем.

#Anaconda #data_science | Просто Python

🎥Библиотеки машинного обучения на Python - Scikit learn and Pandas.

Библиотека Scikit-learn — самый широкоиспользуемый выбор для решения задач классического машинного обучения. Она предоставляет широкий выбор алгоритмов обучения с учителем и без учителя.

В данном примере демонстрируется использование Scikit -learn для машинного обучение на тестовом датасете .

👀Смотреть в  YouTube

#Scikit_learn | Просто Python

🎥Как обучается дерево решений для регрессии. Decision Tree Regressor.

Деревья решений позволяют построить предсказания для задач на табличных данных. В этом видео рассмотрим, как формируется дерево решений для задачи регрессии - задача машинного обучения, где предсказывается вещественная величина.

👀Смотреть в  YouTube

#machine_learning | Просто Python

🖥Типы задач машинного обучения

Благодаря машинному обучению программист не обязан писать инструкции, учитывающие все возможные проблемы и содержащие все решения. Вместо этого в компьютер (или отдельную программу) закладывают алгоритм самостоятельного нахождения решений путём комплексного использования статистических данных, из которых выводятся закономерности и на основе которых делаются прогнозы.

🧠Читать статью

#machine_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

PySpark — позволяет специалистам по обработке данных использовать Apache Spark (который поставляется с интерактивной оболочкой для Python и Scala) и Python для взаимодействия с устойчивыми распределенными наборами данных. Популярной библиотекой, интегрированной в PySpark, является Py4J, которая позволяет Python динамически взаимодействовать с объектами JVM

#PySpark #data_science | Просто Python

🎥Pandas - разбор всех основных возможностей на реальном датасете

🔹 Введение
🔹 Создание датафрейма (DataFrame)
🔹 Экспорт датафрейма
🔹 Первичный анализ датафрейма
🔹 Одномерные данные / Series
🔹 Фильтрация по строкам (rows) и столбцам (columns)
🔹 Сортировка данных
🔹 Объединение датафреймов с помощью concat и merge
🔹 Аналитические функции (describe, mean и т.д.)
🔹 Группировка данных с помощью group by
🔹 Подсчет корреляции
🔹 Визуализация данных с помощью функции plot (matplotlib)
🔹 Изменение данных в Series и DataFrame

👀Смотреть в  YouTube

#data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

PyTest — Этот пакет предоставляет множество модулей для тестирования нового кода, включая небольшие модульные тесты и сложные функциональные тесты для приложений и библиотек.

Эта система автоматизации тестирования предоставляет:

🔹Встроенную поддержку обнаружения тестов.
🔹Модульные приспособления для настройки тестов (например, настройка подключения к базе данных, URL, входных данных).
🔹Богатая архитектура плагинов (315+ внешних плагинов).
🔹Встроенные модульные тесты.

#PyTest #data_science | Просто Python

🖥Optuna. Подбор гиперпараметров для вашей модели

Гиперпараметры — это характеристики модели, которые фиксируются до начала обучения (например - глубина решающего дерева, значение силы регуляризации в линейной модели, learning rate для градиентного спуска). Гиперпараметры, в отличие от параметров задаются разработчиком модели перед ее обучением, в свою очередь параметры модели настраиваются в процессе обучения модели на данных.

Optuna — это фреймворк для для автоматизированного поиска оптимальных гиперпараметров для моделей машинного обучения. Она подбирает эти параметры методом проб и ошибок.

🧠Читать статью

#Optuna| Просто Python

🎥Глубокое обучение. Введение в глубокое обучение

В рамках лекции рассмотрены следующие вопросы:
- Где применяется глубокое обучение?
- Почему появление таких алгоритмов стало возможным?
- Чем это принципиально отличается от неглубокого машинного обучения?

👀Смотреть в  YouTube

#deep_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

TPOT - это инструмент автоматического машинного обучения на Python, который оптимизирует конвейеры машинного обучения с использованием генетического программирования.
TPOT автоматизирует самую утомительную часть машинного обучения, разумно исследуя тысячи возможных конвейеров, чтобы найти наилучший для ваших данных.

#TPOT #data_science | Просто Python