🧩 Шпаргалка Python для науки о данных
▬▬▬▬▬▬▬▬
Python for Data Science — это одностраничная шпаргалка по Python для изучения основ науки о данных. Она охватывает типы данных и преобразования, переменные и вычисления, строки и методы операций, списки, алгоритмы машинного обучения и другое.

Ниже хорошем качестве 📌

#ds #шпаргалка | Просто Python

🧩 Шпаргалка по основам Data Science Python
▬▬▬▬▬▬▬▬
Эта шпаргалка по основам Python, в которой вы узнаете о типах данных Python, операторах, методе управления потоком, функциях, файловых операциях, классе, объектах и многом другом.

#ds #шпаргалка | Просто Python

🗳 Big data, дополненная реальность и компьютерное зрение
▬▬▬▬▬▬▬▬
В сегодняшнем выпуске в гостях Data Scientist компании Banuba - Вячеслав Архипов.
Слава провел полный экскурс в мир data sciense и анализа данных. Поговорили про нейронные сети, про генетические алгоритмы, про data sets, про big data, про machine learning, про deep learning, про компьютерное зрение, про биржевую торговлю, про augmented reality (дополненная реальность) и про многое другое. Мощное техническое интервью с математиком!

Смотреть видео на YouTube ⬅️

#ds | Просто Python

Python или Go: какой язык лучше применять в ИИ и науке о данных?
▬▬▬▬▬▬▬▬
Python стал главным инструментом программистов, которые занимаются Data Science, AI и Machine Learning. И в ближайшем будущем он вряд ли перестанет доминировать в этих сферах. Тем не менее, позиция Python может пошатнуться из-за некоторых его недостатков, особенно выделяющихся на фоне новых перспективных языков.

Но что бы ни ждало нас впереди, сейчас лучшее время для того, чтобы разобраться в проблемах Python и попробовать отыскать ему альтернативу. Тем более что кандидат уже есть – Golang.

Читать руководство здесь ⬅️

#полезно #ai #ds | Просто Python

Как специалисту по Data Science написать классификатор, если часть данных неверно размечена
▬▬▬▬▬▬▬▬
Подход к работе с неверно размеченными данными, описанный в статье, пригодится любому аналитику или датасаентисту, который имеет дело с неверно размеченными данными, но очень хочет использовать их для построения решений, и не ищет лёгких путей.

Читать руководство здесь ⬅️

#полезно #ds | Просто Python

🗳 Разбор реальной data science задачи
▬▬▬▬▬▬▬▬
В этом видео автор разберет пример реальной data science задачи:
➖ Определение продуктовой задачи - удаление негативных комментариев
➖ Постановка задачи машинного обучения - бинарный классификатор и precision / recall метрики
➖ Поиска датасета (берем с Kaggle)
➖ EDA (с помощью pandas)
➖ Предобработка текста (с помощью nltk и scikit-learn)
➖ Тренировка моделей (с помощью scikit-learn)
➖ Что делать дальше (про деплой в production)

Смотреть видео на YouTube ⬅️

#ds | Просто Python

Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений
▬▬▬▬▬▬▬▬
Дизайн любого языка программирования предполагает компромисс. Низкоуровневые языки трудны в освоении, требуют от программиста многое делать вручную, зато позволяют проводить гибкую оптимизацию кода и обеспечивать быстродействие. Высокоуровневые языки позволяют решать те же задачи более удобным и простым способом, но имеют меньше способов и инструментов для оптимизации. Одним из таких языков является Python.

Читать руководство здесь ⬅️

#полезно #ds | Просто Python

🧩 Шпаргалка по pandas
▬▬▬▬▬▬▬▬
Эта библиотека для анализа данных прекрасно себя зарекомендовала в Data Science. Такая шпаргалка поможет в построении различных диаграмм с использованием pandas.

В хорошем качестве ниже 📌

#pandas #ds #шпаргалка | Просто Python