🖥 11 шагов на пути к работе дата-сайентиста

Получить работу в области науки о данных, МО и ИИ сложно. Эти 11 шагов помогут стратегически подойти к решению этой проблемы (спойлер: Kaggle не относится к их числу).

🧠Читать статью

#data_science | Просто Python

🖥 Почему точные модели не всегда полезны

Утверждение, которое кажется парадоксальным: точность модели - не главный признак ее эффективности! Важно также разработать продукт, оправданный с денежной точки зрения. Сегодня поговорим о том, как функции экономической полезности помогают связать МО-модели с нуждами клиентов.

🧠Читать статью

#ML | Просто Python

🖥 Как собрать данные для DS-проекта с помощью Python: 3 шага

Начните свой проект по науке о данных с создания Python-скрипта, используя библиотеку Selenium для извлечения данных. Предлагаем узнать, как это выполнить в 3 шага.

🧠Читать статью

#data_science | Просто Python

🎓 Python-пакеты для Data Science

Пакет StatsModels основан на пакетах NumPy и SciPy. Он широко используется для анализа данных, для создания статистических моделей, для выполнения статистических исследований. Данный пакет весьма популярен благодаря своим возможностям в сфере статистических вычислений. Он хорошо интегрируется, например, с Pandas. В других подобных пакетах, в SciPy, например, выполнять статистические вычисления достаточно сложно. StatsModels упрощает решение подобных задач.

Особенности StatsModels
🔹 Многие дата-сайентисты используют этот пакет для проведения статистических вычислений.
🔹 В его состав входят некоторые методы, которые знакомы тем, кто пользуется языком R.
🔹 С его помощью создают и исследуют, например, обобщённые линейные модели, он позволяет проводить одномерный и двумерный анализ данных, применяется для проверки гипотез.

#StatsModels | Просто Python

🎥  Как использовать ChatGPT бесплатно и без регистрации с помощью Python

Разбираем работу крутого Python модуля позволяющего использовать нейросеть ChatGPT абсолютно бесплатно, без регистрации и токена. В качестве запроса создаем шаблон для телеграм бота погоды на aiogram.

👀Смотреть в  YouTube

#Ai  | Просто Python

🖥 6 алгоритмов машинного обучения, которые должен знать каждый исследователь данных

Машинное обучение - одна из тех областей, которые должен знать каждый, кто изучает науку о данных. Предлагаем описание 6 ключевых алгоритмов контролируемого МО, изложенное простым, доступным языком.

🧠Читать статью

#ML | Просто Python

🖥  Метод SHAP для категориальных признаков

Поговорим о том, как складывать SHAP-значения категориальных признаков, преобразованных путем прямой кодировки, с помощью кода Python.

🧠Читать статью

#SHAP | Просто Python

🎥 НЕЙРОСЕТЬ своими руками за 10 минут на Python

Пишем с нуля свою нейросеть. На языке Python с разбором как оно устроено.

👀Смотреть в  YouTube

#Ai  | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

SimpleITK - это комплексный инструментарий для анализа изображений, который поддерживает различные операции фильтрации, а также сегментацию изображений и регистрацию.

Плюсы

Документация для SimpleITK хороша и обширна для руководств высокого уровня и инструкций по созданию наборов инструментов и примеров для приложений SimpleIKT

Минусы

Основные функции ITK, такие как структура пространственных объектов, наборы точек и структура сетки, отсутствуют в SimplITK

#SimpleITK #data_science | Просто Python

🎥 Учим Нейронные Сети за 1 час! | Python Tensorflow & PyTorch YOLO

Самый нескучный урок по нейросетям!
Выучи почти всю базу работы с Tensorflow и PyTorch Yolo всего за 1 час и уже пили свои нейронки

👀Смотреть в  YouTube

#Ai  | Просто Python

🎥КЛАСТЕРИЗАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ ДЛЯ НОВИЧКОВ на Python

Сегодня мы разберем 2 самых главных алгоритма кластеризация в машинном обучении, их преимущества, недостатки и все подводные камни!

👀Смотреть в YouTube

#machine_learning | Просто Python

🖥  Как перевести код R в Python с помощью ChatGPT

Научимся переводить код с языка программирования R на Python и наоборот. Для этой цели воспользуемся возможностями ChatGPT и на примерах рассмотрим принцип действия.

🧠Читать статью

#ChatGPT | Просто Python

🖥  Управление зависимостями в Python: файл pyproject.toml

Познакомимся с файлом pyproject.toml, рассмотрим его практическое применение и возможности в управлении зависимостями в проектах Python.

🧠Читать статью

#pyproject | Просто Python

🔥 Scrapy — Простой скрапинг сайтов

Scrapy является фреймворком, что прекрасно подойдет для скрапинга веб сайтов. Он без особых проблем справляется с самыми популярными случаями веб скрапинга, среди которых:
🔸Многопоточность;
🔸Веб-краулер для перехода от ссылке к ссылки;
🔸Извлечение данных;
🔸Проверка данных;
🔸Сохранение в другой формат/базу данных;
🔸Многое другое.

Главное отличие между Scrapy и другими популярными библиотеками, такими как Requests или BeautifulSoup, заключается в том, что он позволяет решать обычные задачи веб скрапинга при помощи самых элегантных solving.

К недостаткам Scrapy можно отнести и тот факт, что начать ему обучаться бывает довольно сложно.

#scrapy | Просто Python

❗️Больше не нужно платить бешеные деньги для того чтобы изучить фотошоп❗️

Миллион слитых курсов по дизайну и графике уже ждут тебя по ссылкам ниже: 👌⬇️🤫

⤷NeuroEffect (44 курса)

⤷Blender (113 курса)

⤷Photoshop (236 курсов)

⤷Pro Create (111 курсов )

⤷3D Max (345 курсов)

⤷After Effects (164 курса)

⤷Figma (425 курса)

⤷Не упусти, подписывайся.

🎥  Как использовать Pandas с Pandera для проверки ваших данных в Python

Подсказок по вводу и аннотаций недостаточно, когда вы используете pandas для анализа данных в Python. Вам нужна проверка! Сегодня я покажу вам, как работать с Pandera, чтобы быстро и легко проверять ваши фреймы данных.

👀Смотреть в  YouTube

#Pandas | Просто Python

🖥 Как писать идеальные конспекты по науке о данных

Предлагаем несколько практических советов по написанию конспектов при изучении науки о данных. Следуя им, вы сможете эффективно понимать и усваивать сложнейшие концепции, которые пригодятся в дальнейшей работе.

🧠Читать статью

#Data_Science | Просто Python

🖥 Asyncio

Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса async/await. Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.

Asyncio используется для создания различных асинхронных фреймворков Python, которые предлагают библиотеки подключения к базам данных, распределенные очереди задач, высокопроизводительные сетевые и веб-серверы и многое другое. В библиотеку встроен ряд высокоуровневых и низкоуровневых API.

Основные моменты:
🔸 Позволяет контролировать подпроцессы, распределять задачи по очередям, выполнять сетевой ввод-вывод и межпроцессное взаимодействие, а также синхронизировать параллельный код.
🔸 Объединение библиотек и кода на основе обратных вызовов с помощью синтаксиса async/await и низкоуровневых API.
🔸 Включает в себя набор высокоуровневых API для одновременного запуска сопрограмм Python и полного контроля над их выполнением.
🔸 Упрощает работу с асинхронным кодом.
🔸 Поддерживает создание циклов событий и управление ими, реализуя эффективные протоколы передачи данных.

#Asyncio | Просто Python

🖥  Как работает обратное распространение в нейронных сетях

Обратное распространение используется для эффективного обучения нейронных сетей посредством цепного правила. Рассмотрим особенности этого процесса.

🧠Читать статью

#Ai | Просто Python