Перед новым годом на курсе "Python-разработчик плюс" прошел квиз🤓.
Приятно получать от образовательной площадки знаки внимания)))

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'🤯

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😩...

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...🧐

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".

PASSED🔥

#PASSED 😎

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.

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...

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...😉

Пришли результаты Тотального диктанта. Тройка😭

1-я ошибка (орфографическая) — «не умевший» пишется раздельно, т.к. есть зависимые слова (очень глупая ошибка, поторопилась)

2-я ошибка (орфографическая) — задумАвшись. Как здесь-то можно было накосячить?))

3-я ошибка (пунктуационная) — тоже глупая ошибка, не поставила запятую после однородных членов

4-я ошибка (пунктуационная) — «подобно Дерсу» выделять запятыми не надо было.

5-я ошибка (пунктуационная) — после «Куросавы» надо было поставить тире, т.к. оно заменяет отсутствующее сказуемое. Вполне можно было ошибиться.

Так обидно за глупые ошибки! Переживала очень из-за этого...

print("...ты один мне поддержка и опора, о великий, могучий, правдивый и свободный русский язык! (И. С. Тургенев)")

Привет всем.
Делюсь очередным движением😜
Data Science

Пару дней назад сдала проект "Викишоп". Заданием было определить токсичность комментариев, чтобы затем отправить их на модерацию. Это раздел машинного обучения NLP, обработка естественного языка.

Что делала:
предобработка данных, лемматизация, удаление лишних символов, токенизация, деление на обучающую и тестовые выборки, используя Pipeline векторизация + поиск гиперпараметров через GridSearchCV, выбор лучшей модели и тестирование. Данных было много,около 160тыс. Подбор гиперпараметров шел очень долго, поэтому я уменьшила выборку до 10 тыс., достигнув при этом метрику f1=0.75 при целевой 0.74. Считаю,что справилась на ура!

Данная тема была с жестким дедлайном, с пн на этом курсе у меня недельные каникулы.

Python

Изучаю новый фреймворк Flask. Сейчас работаю над финальным проектом.

Мой стек райт нау

Ревьюер принял проект по Flask. Начинаю постигать FastAPI.

Кстати, обучение по Python пройдено на 81%, а по Data Science — на 79%

Just do IT🚀

FastAPI

Начало...

SQL

Прошла всю теорию по FastAPI в Python, финальный проект пока отложила и перешла на SQL в Data Science.

Второй день изучаю/повторяю SQL: 7 тем, в каждой по 10-11 задач😱🤯😰. И казалось бы, они должны даваться легко, т.к я уже их изучала на курсе Python, но все равно есть некоторые моменты, которые я подзабыла.

Совет дня: повторение — мать учения!

Для тех, кто постоянно спрашивает: а когда ты уже закончишь обучение))) Как видите, осталось совсем немного🙏🏻