#data_scientist — Public Fediverse posts

Победить дракона: что общего между Data Science и игрой Dungeons & Dragons

Что общего между броском d20 и проверкой гипотезы? Между походом в таверну за информацией и сбором данных от заказчика? Оказывается, довольно много. Хабр, привет! Меня зовут Вячеслав Демин, я больше пяти лет работаю в сфере Data Science. Сейчас я руководитель направления аналитики данных в Сбере и эксперт на курсе

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1007134/

#днд #dungeons_and_dragons #подземелья_и_драконы #data_science #data_scientist #работа_с_данными #дата_сайенс #анализ_данных

Победить дракона: что общего между Data Science и игрой Dungeons & Dragons

Что общего между броском d20 и проверкой гипотезы? Между походом в таверну за информацией и сбором данных от заказчика? Оказывается, довольно много. Хабр, привет! Меня зовут Вячеслав Демин, я больше пяти лет работаю в сфере Data Science. Сейчас я руководитель направления аналитики данных в Сбере и эксперт на курсе

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1007134/

#днд #dungeons_and_dragons #подземелья_и_драконы #data_science #data_scientist #работа_с_данными #дата_сайенс #анализ_данных

Победить дракона: что общего между Data Science и игрой Dungeons & Dragons

Что общего между броском d20 и проверкой гипотезы? Между походом в таверну за информацией и сбором данных от заказчика? Оказывается, довольно много. Хабр, привет! Меня зовут Вячеслав Демин, я больше пяти лет работаю в сфере Data Science. Сейчас я руководитель направления аналитики данных в Сбере и эксперт на курсе

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1007134/

#днд #dungeons_and_dragons #подземелья_и_драконы #data_science #data_scientist #работа_с_данными #дата_сайенс #анализ_данных

Победить дракона: что общего между Data Science и игрой Dungeons & Dragons

Что общего между броском d20 и проверкой гипотезы? Между походом в таверну за информацией и сбором данных от заказчика? Оказывается, довольно много. Хабр, привет! Меня зовут Вячеслав Демин, я больше пяти лет работаю в сфере Data Science. Сейчас я руководитель направления аналитики данных в Сбере и эксперт на курсе

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1007134/

#днд #dungeons_and_dragons #подземелья_и_драконы #data_science #data_scientist #работа_с_данными #дата_сайенс #анализ_данных

Сравниваю Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и Marimo глазами исследователя и начинающего Data Scientist

Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код? На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой. Эта статья - результат моего практического сравнения сред, которое я проводил во время обучения и выполнения исследовательских задач, связанных с анализом и подготовкой данных, моделированием и машинным обучением. Статья будет полезна:

https://habr.com/ru/articles/969090/

#jupyter_notebook #google_colab #kaggle #data_scientist #сравнение #исследователь #опыт

Сравниваю Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и Marimo глазами исследователя и начинающего Data Scientist

Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код? На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой. Эта статья - результат моего практического сравнения сред, которое я проводил во время обучения и выполнения исследовательских задач, связанных с анализом и подготовкой данных, моделированием и машинным обучением. Статья будет полезна:

https://habr.com/ru/articles/969090/

#jupyter_notebook #google_colab #kaggle #data_scientist #сравнение #исследователь #опыт

Сравниваю Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и Marimo глазами исследователя и начинающего Data Scientist

Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код? На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой. Эта статья - результат моего практического сравнения сред, которое я проводил во время обучения и выполнения исследовательских задач, связанных с анализом и подготовкой данных, моделированием и машинным обучением. Статья будет полезна:

https://habr.com/ru/articles/969090/

#jupyter_notebook #google_colab #kaggle #data_scientist #сравнение #исследователь #опыт

Сравниваю Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и Marimo глазами исследователя и начинающего Data Scientist

Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код? На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой. Эта статья - результат моего практического сравнения сред, которое я проводил во время обучения и выполнения исследовательских задач, связанных с анализом и подготовкой данных, моделированием и машинным обучением. Статья будет полезна:

https://habr.com/ru/articles/969090/

#jupyter_notebook #google_colab #kaggle #data_scientist #сравнение #исследователь #опыт

Топ вопросов с Data Science собеседований: Деревья и ансамбли, кластеризация, метрические модели

Знание классики - база любых собеседований на все грейды в DS! Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр , по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают. В этой части разберем: Деревья и ансамбли, метрические модели, кластеризацию кластеризацию Узнать вопросы и ответы на них

https://habr.com/ru/articles/955636/

#data_science #machinelearning #ml #ds #собеседование #деревья_решений #ансамбли #кластеризация #ml_engineer #data_scientist

Топ вопросов с Data Science собеседований: Деревья и ансамбли, кластеризация, метрические модели

Знание классики - база любых собеседований на все грейды в DS! Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр , по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают. В этой части разберем: Деревья и ансамбли, метрические модели, кластеризацию кластеризацию Узнать вопросы и ответы на них

https://habr.com/ru/articles/955636/

#data_science #machinelearning #ml #ds #собеседование #деревья_решений #ансамбли #кластеризация #ml_engineer #data_scientist

Топ вопросов с Data Science собеседований: Деревья и ансамбли, кластеризация, метрические модели

Знание классики - база любых собеседований на все грейды в DS! Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр , по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают. В этой части разберем: Деревья и ансамбли, метрические модели, кластеризацию кластеризацию Узнать вопросы и ответы на них

https://habr.com/ru/articles/955636/

#data_science #machinelearning #ml #ds #собеседование #деревья_решений #ансамбли #кластеризация #ml_engineer #data_scientist

Топ вопросов с Data Science собеседований: Деревья и ансамбли, кластеризация, метрические модели

Знание классики - база любых собеседований на все грейды в DS! Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр , по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают. В этой части разберем: Деревья и ансамбли, метрические модели, кластеризацию кластеризацию Узнать вопросы и ответы на них

https://habr.com/ru/articles/955636/

#data_science #machinelearning #ml #ds #собеседование #деревья_решений #ансамбли #кластеризация #ml_engineer #data_scientist

AI-ассистент в мире кода: как стать пилотом, а не пассажиром

Сегодня невозможно игнорировать тот факт, что AI-ассистенты, такие как ChatGPT, GitHub Copilot или Gemini, стали частью рабочего процесса. Но использовать их бездумно — значит обесценить собственное обучение и будущие карьерные перспективы. Меня зовут Дмитрий Махортов, я специалист по машинному обучению и ревьюер на курсе

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/944998/

#ds #ai #llm #data_science #data_scientist #нейросети #ии

ML — курсы vs реальность: Где же обещанные цветочки и единороги?

Привет, хабр! 👋 Позвольте представиться: я - Настя, Data Scientist и TeamLead в одной вполне себе серьезной компании (когда чистишь данные в 3 ночи, чувствуешь себя совсем не серьезно, но это детали). Веду свой скромный телеграм-канальчик , где делюсь болью, радостью и абсурдом нашей необъятной профессии. И вот сегодня хочу вынести на ваш суд тему, которая не дает спать спокойно не только мне, но и многим моим коллегам. Помните тот трепетный момент, когда вы только начинали свой путь в Data Science? Я — очень хорошо. Картинка была радужной: ты — повелитель нейросетей, твои модели творят магию, а бизнес-задачи падают к ногам, поверженные точностью в 99.9% (ну или хотя бы 97%). Курсы, будь то знаменитые онлайн-платформы или университетские программы, учат нас прекрасному: бустинги, метрики, градиентный спуск, SVM, k-means, сверточные слои... Это наш фундамент, наш джентельменский набор. И да, именно за этим набором охотятся 90% рекрутеров на собеседованиях. Создается стойкое ощущение, что я и интервьюер одновременно загуглили «Топ-50 вопросов на DS собеседовании» и теперь ритуально их отрабатываем. Ну, must have, что уж тут. Но потом ты выходишь из уютного мира clean data и идеальных датасетов в дикие джунгли реального проекта. И здесь начинается магия настоящей работы. Та самая, про которую не снимают вдохновляющие ролики. А порой многие именно тут и бросают этот, казалось бы увлекательный и перспективный карьерный путь в мир ML... Читать и обсудить...

https://habr.com/ru/articles/942558/

#курсы #data_science #machinelearning #ml #data_scientist_career #data_scientist #машинное_обучение #стажировка #классификация #хакатон

Новые темы и фокус на практике: как изменился курс по Data Science в Яндекс Практикуме

Курс

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/938956/

#data_science #дата_сайенс #data_scientist #анализ_данных

Новые темы и фокус на практике: как изменился курс по Data Science в Яндекс Практикуме

Курс

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/938956/

#data_science #дата_сайенс #data_scientist #анализ_данных

Новые темы и фокус на практике: как изменился курс по Data Science в Яндекс Практикуме

Курс

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/938956/

#data_science #дата_сайенс #data_scientist #анализ_данных

Новые темы и фокус на практике: как изменился курс по Data Science в Яндекс Практикуме

Курс

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/938956/

#data_science #дата_сайенс #data_scientist #анализ_данных

РосНОУ повысил свои позиции в рейтинге вузов-лидеров ИИ

Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал третий ежегодный рейтинг российских университетов, готовящих специалистов для ИИ-отрасли. В этом году в список вошли 203 вуза из 68 регионов страны.

https://habr.com/ru/articles/934646/

#высшее_образование #рейтинги_вузов #российский_новый_университет #itтехнологии #подготовка_кадров #образовательные_программы #образовательные_ресурсы #data_engineering #data_analysis #data_scientist

РосНОУ повысил свои позиции в рейтинге вузов-лидеров ИИ

Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал третий ежегодный рейтинг российских университетов, готовящих специалистов для ИИ-отрасли. В этом году в список вошли 203 вуза из 68 регионов страны.

https://habr.com/ru/articles/934646/

#высшее_образование #рейтинги_вузов #российский_новый_университет #itтехнологии #подготовка_кадров #образовательные_программы #образовательные_ресурсы #data_engineering #data_analysis #data_scientist

РосНОУ повысил свои позиции в рейтинге вузов-лидеров ИИ

Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал третий ежегодный рейтинг российских университетов, готовящих специалистов для ИИ-отрасли. В этом году в список вошли 203 вуза из 68 регионов страны.

https://habr.com/ru/articles/934646/

#высшее_образование #рейтинги_вузов #российский_новый_университет #itтехнологии #подготовка_кадров #образовательные_программы #образовательные_ресурсы #data_engineering #data_analysis #data_scientist

РосНОУ повысил свои позиции в рейтинге вузов-лидеров ИИ

Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал третий ежегодный рейтинг российских университетов, готовящих специалистов для ИИ-отрасли. В этом году в список вошли 203 вуза из 68 регионов страны.

https://habr.com/ru/articles/934646/

#высшее_образование #рейтинги_вузов #российский_новый_университет #itтехнологии #подготовка_кадров #образовательные_программы #образовательные_ресурсы #data_engineering #data_analysis #data_scientist

Со скоростью кометы: ускоряем Spark без переписывания кода

Привет, Хабр! Меня зовут Лев Маковеев. Я младший инженер по обработке данных в компании «Криптонит». В этой статье хочу поделиться с вами результатами небольшого исследования, в ходе которого мы протестировали ускоритель запросов Apache DataFusion Comet и пришли к довольно впечатляющим результатам. Забегая вперёд, отмечу, что в отдельных тестах ускорение было более чем десятикратным!

https://habr.com/ru/companies/kryptonite/articles/902872/

#spark #apache #comet #DataFusion #большие_данные #анализ_данных #data_engineering #data_scientist #big_data #оптимизация

Введение в синтетические данные для ML: зачем они нужны?

Генерация документов, лиц и даже симуляция целых атак: как далеко можно зайти в создании и использовании синтетических данных? В этой статье Артур Казукевич, Data Science Engineer в Data Light, расскажет, почему синтетика становится крупнейшей тенденцией в сфере ML, как такие данные можно использовать и какие ограничения для генерации существуют, а также поделится своим опытом.

https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/860310/

#data_science #generative_models #data_scientist #data_engineering

Procrastination and the fear of not being good enough
https://swapnilchauhan.com/blog/procrastination-and-the-fear-of-not-being-good-enough
#ycombinator #Swapnil #Swapnil_Chauhan #Queen_Mary_University_of_London #iOS_Engineer #Software_Developer #Software_Engineer #Data_Scientist #Data_Analytics #Mobile_App_Developer

Procrastination and the fear of not being good enough
https://swapnilchauhan.com/blog/procrastination-and-the-fear-of-not-being-good-enough
#ycombinator #Swapnil #Swapnil_Chauhan #Queen_Mary_University_of_London #iOS_Engineer #Software_Developer #Software_Engineer #Data_Scientist #Data_Analytics #Mobile_App_Developer

Procrastination and the fear of not being good enough
https://swapnilchauhan.com/blog/procrastination-and-the-fear-of-not-being-good-enough
#ycombinator #Swapnil #Swapnil_Chauhan #Queen_Mary_University_of_London #iOS_Engineer #Software_Developer #Software_Engineer #Data_Scientist #Data_Analytics #Mobile_App_Developer

Procrastination and the fear of not being good enough
https://swapnilchauhan.com/blog/procrastination-and-the-fear-of-not-being-good-enough
#ycombinator #Swapnil #Swapnil_Chauhan #Queen_Mary_University_of_London #iOS_Engineer #Software_Developer #Software_Engineer #Data_Scientist #Data_Analytics #Mobile_App_Developer

Как растут data science-инженеры и что советуют синьоры, чтобы развиваться быстрее

Привет, на связи Светлана Морозова и Сергей Кляхандлер из команды data science Авито . Рассказываем, как у нас устроен рост сотрудников, поговорим и о особенностях этого процесса в big tech-компаниях в целом и в Авито в частности. Статья будет интересна всем, кто хочет развиваться в профессии или просто ищет работу в направлении data science.

https://habr.com/ru/companies/avito/articles/856472/

#карьера #data_science #data_scientist #развитие_навыков #карьера_в_itиндустрии #рост_в_data_science #грейды #avito #авито

Дата-сайентистам: рецензия на книгу “Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn”

Это наконец случилось: в русском переводе вышла самая объемная из когда-либо издававшихся книг по машинному и глубокому обучению. "Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn" Себастьяна Рашки и его соавторов — это огромное, почти на 800 страниц, руководство по практическому применению Python в сфере Data Science. Книга изначально планировалась как 4-е издание "Python Machine Learning", но из-за множества изменений авторы решили выпустить его под новым названием. Ввиду достаточно высокой цены, вам пригодится наш промокод SSPSOFT для покупки этой книги со скидкой 25%.

https://habr.com/ru/companies/ssp-soft/articles/830004/

#data_science #data_mining #data_analysis #data_engineering #data_scientist #dataset #python #pytorch #scikitlearn

Перспективы профессии Data Science: ликбез для джунов

Меня зовут Женя Толстов, я тимлид ML-отдела в группе компаний ФСК и наставник на курсе

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/820677/

#data_science #data_scientist #дата_сайенс #перспективы_профессии #профессии_в_it

Перспективы профессии Data Science: ликбез для джунов

Меня зовут Женя Толстов, я тимлид ML-отдела в группе компаний ФСК и наставник на курсе

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/820677/

#data_science #data_scientist #дата_сайенс #перспективы_профессии #профессии_в_it

Перспективы профессии Data Science: ликбез для джунов

Меня зовут Женя Толстов, я тимлид ML-отдела в группе компаний ФСК и наставник на курсе

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/820677/

#data_science #data_scientist #дата_сайенс #перспективы_профессии #профессии_в_it

Дата-сайентистам: «Обработка данных на Python. Data Wrangling и Data Quality»

В этом посте познакомим специалистов по изучению данных (Data Scientists) с довольно интересной книгой Сьюзан МакГрегор, дающей пошаговые рекомендации по извлечению зависимостей (автор называет их insights) из неочищенных наборов данных с помощью конструкций на языке Python. «Эта книга заполняет пробел в литературе по обработке данных на Python. Она предлагает весьма необходимое практическое руководство по очистке, преобразованию и подготовке к анализу наборов сырых данных.» — рецензия на Amazon.

https://habr.com/ru/companies/ssp-soft/articles/820829/

#data_science #data_scientist #python

Красиво и понятно: какие инструменты для визуализации данных нужны дата-аналитику

Ежедневно аналитики обрабатывают массу данных в формате таблиц. Они хорошо ориентируются в них и видят взаимосвязи. Но для коллег из других сфер такой объем неструктурированной информации может быть шокирующим. Сделать данные более наглядными помогает визуализация графиков и таблиц. Собрали подборку инструментов для визуализации данных из сложных таблиц в читабельные дашборды.

https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/818375/

#аналитика #аналитика_данных #data_science #data_scientist #визуализация #визуализация_данных #визуализация_информации #excel #powerbi #инструменты

Красиво и понятно: какие инструменты для визуализации данных нужны дата-аналитику

Ежедневно аналитики обрабатывают массу данных в формате таблиц. Они хорошо ориентируются в них и видят взаимосвязи. Но для коллег из других сфер такой объем неструктурированной информации может быть шокирующим. Сделать данные более наглядными помогает визуализация графиков и таблиц. Собрали подборку инструментов для визуализации данных из сложных таблиц в читабельные дашборды.

https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/818375/

#аналитика #аналитика_данных #data_science #data_scientist #визуализация #визуализация_данных #визуализация_информации #excel #powerbi #инструменты

Красиво и понятно: какие инструменты для визуализации данных нужны дата-аналитику

Ежедневно аналитики обрабатывают массу данных в формате таблиц. Они хорошо ориентируются в них и видят взаимосвязи. Но для коллег из других сфер такой объем неструктурированной информации может быть шокирующим. Сделать данные более наглядными помогает визуализация графиков и таблиц. Собрали подборку инструментов для визуализации данных из сложных таблиц в читабельные дашборды.

https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/818375/

#аналитика #аналитика_данных #data_science #data_scientist #визуализация #визуализация_данных #визуализация_информации #excel #powerbi #инструменты

Вопросы и задачи по SQL на собеседованиях 2024: готовьтесь эффективно

В 2024 году вопросы и тестовые задания на собеседованиях не потеряли своей актуальности и продолжают вызывать огромный интерес у соискателей. Если вы сейчас погружены в процесс прохождения интервью, то наверняка сталкиваетесь с множеством непростых, но захватывающих задач. Давайте вместе рассмотрим некоторые из новых вопросов и задач, которые реально задаются на собеседованиях в различных командах. Эти примеры основаны на моем собственном опыте и актуальны на сегодняшний день. Новые вопросы и задачи будут публиковаться по мере их поступления и прохождения собеседований.

https://habr.com/ru/articles/816537/

#sql #data_analyst #bigdata #собеседование_вопросы #задачи_на_собеседованиях #вопросы_на_собеседование #data_science #data_scientist

Вопросы и задачи по SQL на собеседованиях 2024: готовьтесь эффективно

В 2024 году вопросы и тестовые задания на собеседованиях не потеряли своей актуальности и продолжают вызывать огромный интерес у соискателей. Если вы сейчас погружены в процесс прохождения интервью, то наверняка сталкиваетесь с множеством непростых, но захватывающих задач. Давайте вместе рассмотрим некоторые из новых вопросов и задач, которые реально задаются на собеседованиях в различных командах. Эти примеры основаны на моем собственном опыте и актуальны на сегодняшний день. Новые вопросы и задачи будут публиковаться по мере их поступления и прохождения собеседований.

https://habr.com/ru/articles/816537/

#sql #data_analyst #bigdata #собеседование_вопросы #задачи_на_собеседованиях #вопросы_на_собеседование #data_science #data_scientist

Вопросы и задачи по SQL на собеседованиях 2024: готовьтесь эффективно

В 2024 году вопросы и тестовые задания на собеседованиях не потеряли своей актуальности и продолжают вызывать огромный интерес у соискателей. Если вы сейчас погружены в процесс прохождения интервью, то наверняка сталкиваетесь с множеством непростых, но захватывающих задач. Давайте вместе рассмотрим некоторые из новых вопросов и задач, которые реально задаются на собеседованиях в различных командах. Эти примеры основаны на моем собственном опыте и актуальны на сегодняшний день. Новые вопросы и задачи будут публиковаться по мере их поступления и прохождения собеседований.

https://habr.com/ru/articles/816537/

#sql #data_analyst #bigdata #собеседование_вопросы #задачи_на_собеседованиях #вопросы_на_собеседование #data_science #data_scientist

Как мы упростили процесс интерактивной визуализации данных в веб-приложении, используя HoloViews

Идея этой статьи родилась, когда наша команда занималась разработкой минимально жизнеспособного продукта (MVP) внутренней веб-системы, важной составляющей которой было визуальное представление данных, а именно результатов работы различных анализаторов исходного кода программного обеспечения. Из всего разнообразия библиотек визуализации в веб мы выбрали HoloViews, поскольку она в наибольшей степени соответствовала компетенциям нашей команды, костяк которой в силу специфики проекта составляли специалисты по анализу данных. Однако для успешной интеграции HoloViews в веб-приложение нам, как разработчикам, пришлось проявить и некоторую изобретательность. Мы посчитали, что имеет смысл поделиться этим опытом, поскольку в одном месте подобный материал до сих пор нигде не был собран.

https://habr.com/ru/companies/astralinux/articles/814881/

#data_analyst #визуализация_данных #графики #датааналитик #вебприложения #датасайентист #data_scientist #интерактивная_визуализация #HoloViews

Как мы упростили процесс интерактивной визуализации данных в веб-приложении, используя HoloViews

Идея этой статьи родилась, когда наша команда занималась разработкой минимально жизнеспособного продукта (MVP) внутренней веб-системы, важной составляющей которой было визуальное представление данных, а именно результатов работы различных анализаторов исходного кода программного обеспечения. Из всего разнообразия библиотек визуализации в веб мы выбрали HoloViews, поскольку она в наибольшей степени соответствовала компетенциям нашей команды, костяк которой в силу специфики проекта составляли специалисты по анализу данных. Однако для успешной интеграции HoloViews в веб-приложение нам, как разработчикам, пришлось проявить и некоторую изобретательность. Мы посчитали, что имеет смысл поделиться этим опытом, поскольку в одном месте подобный материал до сих пор нигде не был собран.

https://habr.com/ru/companies/astralinux/articles/814881/

#data_analyst #визуализация_данных #графики #датааналитик #вебприложения #датасайентист #data_scientist #интерактивная_визуализация #HoloViews

Как мы упростили процесс интерактивной визуализации данных в веб-приложении, используя HoloViews

Идея этой статьи родилась, когда наша команда занималась разработкой минимально жизнеспособного продукта (MVP) внутренней веб-системы, важной составляющей которой было визуальное представление данных, а именно результатов работы различных анализаторов исходного кода программного обеспечения. Из всего разнообразия библиотек визуализации в веб мы выбрали HoloViews, поскольку она в наибольшей степени соответствовала компетенциям нашей команды, костяк которой в силу специфики проекта составляли специалисты по анализу данных. Однако для успешной интеграции HoloViews в веб-приложение нам, как разработчикам, пришлось проявить и некоторую изобретательность. Мы посчитали, что имеет смысл поделиться этим опытом, поскольку в одном месте подобный материал до сих пор нигде не был собран.

https://habr.com/ru/companies/astralinux/articles/814881/

#data_analyst #визуализация_данных #графики #датааналитик #вебприложения #датасайентист #data_scientist #интерактивная_визуализация #HoloViews

Материалы для подготовки к собеседованию на позицию Data Scientist. Часть 2: Классическое машинное обучение

Привет! Меня зовут Артем. Я работаю Data Scientist'ом в компании МегаФон (платформа для безопасной монетизации данных OneFactor ). Мы строим скоринговые (credit scoring), лидогенерационные (lead generation) и антифрод (anti-fraud) модели на телеком данных, а также делаем гео-аналитику (geoanalytics). В предыдущей статье я поделился материалами для подготовки к одному из самых волнительных (для многих) этапов - Live Coding. В этой статье рассмотрим материалы, которые можно использовать для подготовки к секции по классическому машинному обучению.

https://habr.com/ru/companies/megafon/articles/800919/

#собеседование_в_it #data_science #подготовка_к_собеседованию #data_scientist #машинное_обучение #курсы #книги #материалы #ресурсы #kaggle

40 Полезных инструментов Дата Саентиста

В мире науки о данных существует бесчисленное множество библиотек и инструментов, которые помогают ускорить работу и повысить эффективность анализа. Но что если я расскажу вам о некоторых полезных библиотеках, о которых вы скорее всего не слышали? В списке не будет всем известных библиотек таких, как Pandas, Polars, Scipy и тд Сегодня, благодаря активному сообществу разработчиков, практически для любой задачи на Python можно найти готовый и полезный инструмент, который поможет вам в решении самых сложных задач. Надеюсь, вы найдете что-то полезное для себя. Читать

https://habr.com/ru/articles/795785/

#data_science #data_scientist #машинное_обучение

Особенности машинного обучения в нефтегазовой отрасли

Привет, меня зовут Олег Свидченко, я — Chief Data Scientist. Работаю в ассоциации «Цифровые технологии в промышленности». Если вы недавно перешли из крупной технологической компании в нефтегазовую или только планируете этот переход, либо слышали про машинное обучение только в теории, но у вас нет практики его применения в конкретных, особенно промышленных проектах, эта статья для вас. Когда я искал новое место работы, сперва рассматривал крупные IT-компании, но решил, что мне неинтересно допиливать 0,1% к точности поиска. А в промышленности — непаханное поле, можно внедрять интересные технологии крупными мазками и решать задачи, которые еще не исследовались. Хотя меня пугали страшилками, что будет строгий дресс-код, жесткий график, неудобный офис и скучные проекты...

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/783656/

#ml #machine_learning #большие_данные #нефтегазовая_отрасль #промышленная_автоматизация #data_scientist #agile #кип #ниокр #нир

Особенности машинного обучения в нефтегазовой отрасли

Привет, меня зовут Олег Свидченко, я — Chief Data Scientist. Работаю в ассоциации «Цифровые технологии в промышленности». Если вы недавно перешли из крупной технологической компании в нефтегазовую или только планируете этот переход, либо слышали про машинное обучение только в теории, но у вас нет практики его применения в конкретных, особенно промышленных проектах, эта статья для вас. Когда я искал новое место работы, сперва рассматривал крупные IT-компании, но решил, что мне неинтересно допиливать 0,1% к точности поиска. А в промышленности — непаханное поле, можно внедрять интересные технологии крупными мазками и решать задачи, которые еще не исследовались. Хотя меня пугали страшилками, что будет строгий дресс-код, жесткий график, неудобный офис и скучные проекты...

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/783656/

#ml #machine_learning #большие_данные #нефтегазовая_отрасль #промышленная_автоматизация #data_scientist #agile #кип #ниокр #нир

Введение в SQL & СУБД на примере доступа к данным через Python

Краткое введение в SQL (+СУБД) на примере доступа к данным через Python. Я начинающий Data Scientist и решил написать статью где будет базовое введение в sql, а также как извлекать данные через разные способы (SQLalchemy, Requests). Читать далеее

https://habr.com/ru/articles/783260/

#введение_в_бд #введение_в_python #flask #data_scientist #requests #sql #sqlite3

Почему работа с данными так популярна: Data Scientist, Big Data и объектное хранение

По оценкам Cybersecurity Ventures, к 2025 году общий объем данных в облаках достигнет 100 зеттабайт, или 50% всех мировых данных на тот момент. Ландшафт хранения этой информации разнообразен: от недорогих обычных серверов до огромных хранилищ на сотни петабайт. При экспоненциальном росте информации возможности работы с данными расширяются. Отчет LinkedIn о новых вакансиях показывает, что мировой рынок работы в области науки о данных вырастет до 230,80 млрд долларов к 2026 году. Наука о данных является востребованной, интересной, и, казалось бы, очень сложной областью знаний. Однако хорошая новость заключается в том, что она доступна для новичков. В статье мы разберемся, с какими базовыми основами нужно познакомиться при работе с данными.

https://habr.com/ru/companies/cloud_mts/articles/781724/

#DataOps #data #данные #Data_Scientist #Big_Data #S3 #объектное_хранилище