Сдала Сборный проект 5-го спринта Data Science.
Было не тяжело, но напряжённо. Мозг кипел от анализов и поиска зависимостей.
К слову сказать, знания Python очень облегчают мне работу на курсе DS. Сейчас написать функцию, как расплюнуть. Главное, знать, что ищем и выводим, и как прикрепиться к нужной таблице.
Впереди доработка самостоятельного проекта по Python и неделя каникул по DS. И никто, к сожалению,не отменял работу над проектом на новогодних каникулах.
Было не тяжело, но напряжённо. Мозг кипел от анализов и поиска зависимостей.
К слову сказать, знания Python очень облегчают мне работу на курсе DS. Сейчас написать функцию, как расплюнуть. Главное, знать, что ищем и выводим, и как прикрепиться к нужной таблице.
Впереди доработка самостоятельного проекта по Python и неделя каникул по DS. И никто, к сожалению,не отменял работу над проектом на новогодних каникулах.
👍4🔥1
После праздников тяжело втянуться в учебу, но есть слова "надо" и "дедлайн". Поэтому продолжаем работать...
Data Science подарил мне каникулы, но я читаю тему "Теория вероятности", которая никак не хочет дружить со мной((. В универе статистика была, но на базовом уровне. А при машинном обучении модели вероятностей нужно знать очень хорошо...
Что касается проекта по Python: жду ответа от ревьюера, который, видимо, тоже отходит от праздников.
Data Science подарил мне каникулы, но я читаю тему "Теория вероятности", которая никак не хочет дружить со мной((. В универе статистика была, но на базовом уровне. А при машинном обучении модели вероятностей нужно знать очень хорошо...
Что касается проекта по Python: жду ответа от ревьюера, который, видимо, тоже отходит от праздников.
👍3
Python
Проект 14 спринта сдан, я очень рада. Сайт получился прикольный, яркий, но ВМ я остановила, поэтому не зайти уже😜.
Теперь жду 16 января, чтобы начать большую тему "Алгоритмы".
Data Science
Новый спринт начнется тоже 16 января, но до тех пор я упорно пытаюсь вникнуть в теорию вероятности. На днях опубликую одну из задач данной темы, чтоб вы представляли, с чем я имею дело)))
Проект 14 спринта сдан, я очень рада. Сайт получился прикольный, яркий, но ВМ я остановила, поэтому не зайти уже😜.
Теперь жду 16 января, чтобы начать большую тему "Алгоритмы".
Data Science
Новый спринт начнется тоже 16 января, но до тех пор я упорно пытаюсь вникнуть в теорию вероятности. На днях опубликую одну из задач данной темы, чтоб вы представляли, с чем я имею дело)))
👍5
Data Sciense
Очередной проект успешно сдан🔥.
Машинное обучение: проверка адекватности модели, борьба с дисбалансом, классификация, метрики, поиск наилучшей модели. Следующая тема "Машинное обучение в бизнесе" начнется 30.01.
В последнее время мои два курса накладываются друг на друга, и уже очень тяжело перемещаться между ними. Времени на написание самостоятельных проектов нет - это очень огорчает меня. Вчера зарегилась на kaggle. Надо бы поучаствовать в каком-нибудь соревновании или просто проанализировать для себя Титаник, например.
В голове тревога, что алгоритмы не дремлют, и на них тоже надо тренироваться🤯
Очередной проект успешно сдан🔥.
Машинное обучение: проверка адекватности модели, борьба с дисбалансом, классификация, метрики, поиск наилучшей модели. Следующая тема "Машинное обучение в бизнесе" начнется 30.01.
В последнее время мои два курса накладываются друг на друга, и уже очень тяжело перемещаться между ними. Времени на написание самостоятельных проектов нет - это очень огорчает меня. Вчера зарегилась на kaggle. Надо бы поучаствовать в каком-нибудь соревновании или просто проанализировать для себя Титаник, например.
В голове тревога, что алгоритмы не дремлют, и на них тоже надо тренироваться🤯
👍4🔥1
Python
16 спринт сдан🧐. Но я все ещё не очень люблю алгоритмы😕.
Data Science
Начала читать теорию по машинному обучению в бизнесе. Мне кажется, теория на данном курсе написана слабенько. У меня есть, с чем сравнить, как преподносится информация, и как собрана программа. Почему-то на этом курсе я очень много ищу доп.материала. Я не хочу сказать, что на курсе пайтон я вообще не обращаюсь к гуглу. И я знаю, что поиск необходимого - это часть обучения. Но датасайнс заставляет меня открывать кучу вкладок и искать подробные разъяснения тех или иных моментов...
16 спринт сдан🧐. Но я все ещё не очень люблю алгоритмы😕.
Data Science
Начала читать теорию по машинному обучению в бизнесе. Мне кажется, теория на данном курсе написана слабенько. У меня есть, с чем сравнить, как преподносится информация, и как собрана программа. Почему-то на этом курсе я очень много ищу доп.материала. Я не хочу сказать, что на курсе пайтон я вообще не обращаюсь к гуглу. И я знаю, что поиск необходимого - это часть обучения. Но датасайнс заставляет меня открывать кучу вкладок и искать подробные разъяснения тех или иных моментов...
🔥3
Data Science. Машинное обучение в бизнесе.
Проект сдан и принят ревьюером с первого раза!😊
Нужно решить, где бурить новую скважину при определенном бюджете компании.
Что делала: предобработка данных; обучение и проверка модели для каждого региона;
определение среднего запаса предсказанного сырья и показателя RSME;
расчет объема сырья для безубыточности планируемой скважины, сравнительный анализ;
выбор скважины с максимальными значениями предсказаний;
подсчет рисков и прибыли;
распределение прибыли техникой Bootstrap;
определение средней прибыли и конечный выбор региона для разработки.
Python
С пн 17 спринт, тема "Алгоритмы. Рекурсия"
Проект сдан и принят ревьюером с первого раза!😊
Нужно решить, где бурить новую скважину при определенном бюджете компании.
Что делала: предобработка данных; обучение и проверка модели для каждого региона;
определение среднего запаса предсказанного сырья и показателя RSME;
расчет объема сырья для безубыточности планируемой скважины, сравнительный анализ;
выбор скважины с максимальными значениями предсказаний;
подсчет рисков и прибыли;
распределение прибыли техникой Bootstrap;
определение средней прибыли и конечный выбор региона для разработки.
Python
С пн 17 спринт, тема "Алгоритмы. Рекурсия"
👍3🐳2
Data Sciense
Сдан 'Сборный Проект — 2'
Нужно было подготовить для реальной компании прототип модели машинного обучения, которая должна предсказать коэффициент восстановления золота из золотосодержащей руды. Модель поможет оптимизировать производство, чтобы не запускать предприятие с убыточными характеристиками.
Что делала:
1. Предобработка данных;
2. Исследовательский анализ данных (определение концентрации золота на разных этапах очистки);
3. Построение, обучение и выбор лучшей модели (обучение разных моделей, оценка качества кросс-валидацией, вычисление sMAPE);
4. Проверка модели на качество на тестовой выборке.
В жесткий дедлайн я уложилась, впереди каникулы на датасайнс🙂
Python
С завтрашнего дня сажусь за тему 'Алгоритмы.Рекурсия'🤯
Сдан 'Сборный Проект — 2'
Нужно было подготовить для реальной компании прототип модели машинного обучения, которая должна предсказать коэффициент восстановления золота из золотосодержащей руды. Модель поможет оптимизировать производство, чтобы не запускать предприятие с убыточными характеристиками.
Что делала:
1. Предобработка данных;
2. Исследовательский анализ данных (определение концентрации золота на разных этапах очистки);
3. Построение, обучение и выбор лучшей модели (обучение разных моделей, оценка качества кросс-валидацией, вычисление sMAPE);
4. Проверка модели на качество на тестовой выборке.
В жесткий дедлайн я уложилась, впереди каникулы на датасайнс🙂
Python
С завтрашнего дня сажусь за тему 'Алгоритмы.Рекурсия'🤯
👍5🤡1
Наконец-то!
Я закончила темы по алгоритмам, сдала эти проекты, как прошла через темный лес! Было тяжко, много непонятно. А если на пальцах понятно, то как написать код - большой вопрос! Вокруг лежат исписанные листочки со схемами, но я до сих пор не уверена, что поняла все до конца!
Доп.темами на изучение дали "Хеш-функции" и "Деревья". С ними тоже долго разбираться!
А тем временем на DS еще вчера начались темы по линейной алгебре.
Все на бегу, все нужно успеть😩...
Я закончила темы по алгоритмам, сдала эти проекты, как прошла через темный лес! Было тяжко, много непонятно. А если на пальцах понятно, то как написать код - большой вопрос! Вокруг лежат исписанные листочки со схемами, но я до сих пор не уверена, что поняла все до конца!
Доп.темами на изучение дали "Хеш-функции" и "Деревья". С ними тоже долго разбираться!
А тем временем на DS еще вчера начались темы по линейной алгебре.
Все на бегу, все нужно успеть😩...
🕊2
Data Science
11 спринт проект "Защита персональных данных"🔐
ТЗ: разработать такой метод преобразования данных, чтобы по ним было сложно восстановить персональную информацию клиентов.
Применив матричные операции запрограммировать алгоритм таким образом, чтобы качество модели машинного обучения не ухудшилось.
Проект сдала с 3 раза - застряла на свойствах обратимой матрицы.
Python
Однокурсники еще с пятницы начали тему "Парсинг". Надо срочно догонять...🧐
11 спринт проект "Защита персональных данных"🔐
ТЗ: разработать такой метод преобразования данных, чтобы по ним было сложно восстановить персональную информацию клиентов.
Применив матричные операции запрограммировать алгоритм таким образом, чтобы качество модели машинного обучения не ухудшилось.
Проект сдала с 3 раза - застряла на свойствах обратимой матрицы.
Python
Однокурсники еще с пятницы начали тему "Парсинг". Надо срочно догонять...🧐
❤4🔥1
Python
Закончила проект парсинга, который работает с сайтом https://www.python.org.
Парсинг:
собирает ссылки на статьи о нововведениях в Python;
собирает информацию о статусах версий Python;
скачивает архив с актуальной документацией в формате .csv;
выводит статусы данных с документов PEP Python.
Data Science
Начала читать теорию по теме "Численные методы".
Закончила проект парсинга, который работает с сайтом https://www.python.org.
Парсинг:
собирает ссылки на статьи о нововведениях в Python;
собирает информацию о статусах версий Python;
скачивает архив с актуальной документацией в формате .csv;
выводит статусы данных с документов PEP Python.
Data Science
Начала читать теорию по теме "Численные методы".
👍2🔥1
Привет всем. Эту неделю я торжественно знаменую как - "гонка наперегонки со временем, в которой я победила!"
Работа одновременно с двумя проектами: один по Python, второй по Data Science.
Python. Жесткий дедлайн
Закончила я тему парсинга финальным проектом "Асинхронный парсер PEP". Ставлю галочку напротив навыка "Парсинг"!
Наконец-то, на этом курсе этот жесткий дедлайн является последним! Я его успешно завершила, а значит, мой путь обучения потихоньку приближается к концу.
Глядя на мою карту навыков, можно сказать, что я знаю довольно-таки много! И от этого чувства расправляются плечи, и чувствуешь себя еще увереннее!
Впереди меня ждет модуль "Альтернативные фреймворки", знакомство с Flask и FastAPI.
Работа одновременно с двумя проектами: один по Python, второй по Data Science.
Python. Жесткий дедлайн
Закончила я тему парсинга финальным проектом "Асинхронный парсер PEP". Ставлю галочку напротив навыка "Парсинг"!
Наконец-то, на этом курсе этот жесткий дедлайн является последним! Я его успешно завершила, а значит, мой путь обучения потихоньку приближается к концу.
Глядя на мою карту навыков, можно сказать, что я знаю довольно-таки много! И от этого чувства расправляются плечи, и чувствуешь себя еще увереннее!
Впереди меня ждет модуль "Альтернативные фреймворки", знакомство с Flask и FastAPI.
🔥3
Data Science
Как ранее писала, на этом курсе тоже все быстро и со встречей рассвета!
Итак, тема "Временные ряды" пройдена. Проект "Чётенькое такси" сдан. Нужно было спрогнозировать количество заказов такси. Какую работу провела:
анализировала временные ряды и разбивала их на тренды и сезонность;
делала срез по часу;
создавала признаки для временных рядов;
обучала разные модели на выборках;
выбирала лучшую и тестировала.
Сегодня уже начинается тема "Машинное обучение для текстов". Вдох, выдох и поехали дальше...
Как ранее писала, на этом курсе тоже все быстро и со встречей рассвета!
Итак, тема "Временные ряды" пройдена. Проект "Чётенькое такси" сдан. Нужно было спрогнозировать количество заказов такси. Какую работу провела:
анализировала временные ряды и разбивала их на тренды и сезонность;
делала срез по часу;
создавала признаки для временных рядов;
обучала разные модели на выборках;
выбирала лучшую и тестировала.
Сегодня уже начинается тема "Машинное обучение для текстов". Вдох, выдох и поехали дальше...
👍2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Тотальный диктант
Вчера вот уже 8-й год подряд писала тотальный диктант.
В предыдущие годы сдавала на "4": были и орфографические, и пунктуационные ошибки. В прошлом – ни одной орфографической, но допустила 2 пунктуационные.
Ждем результат 12 апреля...😉
Вчера вот уже 8-й год подряд писала тотальный диктант.
В предыдущие годы сдавала на "4": были и орфографические, и пунктуационные ошибки. В прошлом – ни одной орфографической, но допустила 2 пунктуационные.
Ждем результат 12 апреля...😉
🔥5👍1
Пару слов об образовании
Я целый день билась над одной проблемой — Pipeline в NLP.
Закончив проект, отправила его на первое ревью. Ревьюер накидал замечаний, в результате которых я убила 9 часов на решение: перелопатила весь интернет, прочитала кучу форумов...
Но самое интересное, что гениальная идея приходит, когда мы совсем ее не ждем. Иду я с магазина и вспоминаю про одну краем глаза увиденную статью. И... бинго! Задача решена!
В общем, в этом и есть суть образования: когда ищешь решение, бьёшься над проблемой, пытаешься, тратишь кучу времени для казалось бы элементарной задачи...
А что нельзя назвать образованием — так это бесконечный просмотр якобы обучающих видосиков в Ютубе, которые обещают сделать тебя за 1 месяц программистом! Это так не работает: нельзя научиться плавать, прочитав книгу, как надо плавать)))
И кстати, теперь в моей коробочке знаний есть машинное обучение в тексте.
Я целый день билась над одной проблемой — Pipeline в NLP.
Закончив проект, отправила его на первое ревью. Ревьюер накидал замечаний, в результате которых я убила 9 часов на решение: перелопатила весь интернет, прочитала кучу форумов...
Но самое интересное, что гениальная идея приходит, когда мы совсем ее не ждем. Иду я с магазина и вспоминаю про одну краем глаза увиденную статью. И... бинго! Задача решена!
В общем, в этом и есть суть образования: когда ищешь решение, бьёшься над проблемой, пытаешься, тратишь кучу времени для казалось бы элементарной задачи...
А что нельзя назвать образованием — так это бесконечный просмотр якобы обучающих видосиков в Ютубе, которые обещают сделать тебя за 1 месяц программистом! Это так не работает: нельзя научиться плавать, прочитав книгу, как надо плавать)))
И кстати, теперь в моей коробочке знаний есть машинное обучение в тексте.
🐳6👍1🕊1