Spatial Python
164 subscribers
17 photos
19 files
36 links
📣 Канал про гео анализ на Python, машинное обучение и дата инжиниринг от Карима Валиева.
Download Telegram
Проводил исследование, чтобы проверить – можно ли при помощи гео анализа рассчитать, в какой зоне находится здание: на 1й линии или внутри кварталов. Такая информация может пригодиться при анализе и оценке коммерческой недвижимости. Результат порадовал. Морфометрический анализ городских территорий значительно ускоряется при помощи пакета momepy.
Гипотеза: если полигоны закрытой тесселяции зданий (т.е. ограниченные дорожной сетью) соприкасаются с дорожной сетью уровня motorway, trunk, primary, secondary, tertiary, то значит здание находится на первой линии, если нет соприкосновения - здание находится на второй линии.
Прикладываю ноутбук с результатами исследования.
👍2🔥1
Что такое пространственная автокорреляция?

Определение.
Это мера пространственной зависимости, ассоциации или корреляции между наблюдаемыми значениями одного и того же атрибута у соседних пространственных объектов.

Назначение.
Исследуется с целью определить наличие связи между значениями атрибутов соседних местоположений и закономерностей их распределения в пространстве.

Интерпретация.
Пространственная автокорреляция измеряет, насколько значение переменной в определенном месте связано со значениями той же переменной в соседних местоположениях. Например, соседние регионы имеют выраженную зависимость в уровне школьного образования.
Краткий обзор исследования пространственной автокорреляции на python есть на сайте библиотеки PySal. Ознакомиться можно по ссылке https://pysal.org/esda/notebooks/spatialautocorrelation.html
Сертификат_Валиев_Карим_Дата_Инженер.pdf
371.5 KB
В 2022-2023 гг увлёкся темой Data Engineering. Интересно было познакомиться с современными решениями для хранения и обработки больших данных в машинном обучении. В апреле 2023 года успешно завершил 6 месячный курс от KarpovCourses. Впечатления от курса только положительные. Топовый состав преподавателей от Яндекс до Сбер. Разбор всего актуального стека от Greenplum до Spark, от Docker до AirFlow, плотная работа в облаках. Подготовленные лекции и домашние задания, неплохая поддержка на курсе. Прокачался в ETL процессах на SQL и Python. Задним умом понимаю, что решение было принято абсолютно верное, несмотря на высокий ценник.
1👍1
Диплом_Архитектор_данных_Валиев_К_З_.pdf
1 MB
На этом я решил не останавливаться и поступил на курс от Бауманского университета по специальности Архитектор данных. Курс успешно завершился сдачей итоговой выпускной работы, которая предусматривала создание архитектура для хранения данных в СУБД PostgreSQL, спарсенных из интернета, их обработку с целью дальнейшей передачи в модель машинного обучения, обучение модели, поднятие сервиса AirFlow в Docker контейнере, постановка на расписание и мониторинг результатов работы в ML Flow. Таким образом, годовой цикл погружения в Data Engineering, который начался в ноябре 2022 года завершился в ноябре 2023 года. Чему я откровенно рад, т.к. у меня появилось свободное время на погружение в Data Science, от которого я кайфую несравненного больше.
1🔥1
Нравится канал про Data Science, который публикует короткие посты про наиболее распространенные вопросы на собеседованиях. Я поступаю следующим образом, если сталкиваюсь с интересным постом. Читаю и затем суммаризую у себя в заметках для запоминания информации. Ссылка на канал кому интересно https://t.me/ds_interview_lib
И есть еще один очень крутой канал про DS, который публикует различные исследования https://t.me/dataminingteam
NLP

Поигрался с темой ранжирования текстовых данных, первый подход и знакомство с темой.

Препроцессинг (стемминг, лемматизация) при помощи nltk. Перевод в эмбединги при помощи нейросетки BERT от Google. Нахождение похожих по косинусному расстоянию.

Ноутбук приложил. Данные можно использовать любые, у меня вакансии и резюме.
Первый закон географии Тоблера

Объекты, расположенные по соседству или близко друг от друга, обладают общими характеристиками и, вероятно, будут взаимодействовать друг с другом чаще, чем объекты, находящиеся далеко друг от друга.

Тут короткая статья на русском ПЕРВЫЙ И ВТОРОЙ ЗАКОНЫ ГЕОГРАФИИ ТОБЛЕРА | Эпонимы и Мы | Дзен (dzen.ru)

Здесь статья на английском, которая затрагивает смежные темы пространственной автокорреляции и гравитационной модели What is Tobler's First Law of Geography? - GIS Geography
Второе домашнее задание на курсе Deep Learning от МФТИ.

Написал свой класс логистической регрессии для бинарной классификации, а также логистическую регрессию с регуляризацией.

Реализовал функцию градиентного спуска и функцию генератора батчей.

Сделал пайплайн со стандартизацией признаков и оценкой метрики на кросс-валидации.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM