Предисловие
В продолжении "Оценки инсайда в ставках на спорт"Читать полностью »
Рубрика «анализ данных» - 3
Точность спортивных прогнозов на основе коэффициентов ставок
2024-08-15 в 10:56, admin, рубрики: python, анализ данных, букме, математика, математическая модель, математическая статистика, математическое моделирование, ставки на спорт, статистический анализКак мы оцифровали футбольные матчи с помощью CV
2024-02-27 в 7:09, admin, рубрики: computer vision, sportech, Алгоритмы, анализ данных, обработка видео, спорт, стриминг, яндекс
Привет! Меня зовут Владимир Цуканов, я СТО спортивного направления в Яндекс Плюсе. Мы занимаемся съёмкой, обработкой и стримингом спортивных событий. В этом посте я расскажу о работе с технической съёмкой и анализом футбольных матчей.
Разоблачаем Эффект Даннинга-Крюгера. Статистический артефакт, пример автокорреляции
2023-11-26 в 9:03, admin, рубрики: анализ данных, ошибки, психология, статистика, статистический анализСлышали ли вы об «эффекте Даннинга-Крюгера»? Это (очевидная) тенденция неквалифицированных людей переоценивать свою компетентность. Обнаруженный в 1999 году психологами Джастином Крюгером и Дэвидом Даннингом эффект с тех пор стал очень знаменитым.
И вы понимаете почему.
Это слишком сочная идея, чтобы не быть правдой. Все «знают», что идиоты, как правило, не осознают своего идиотизма. Или, как выразился Джон Клиз :
Если ты очень-очень глуп, как ты можешь осознать, что ты очень-очень глуп?
Как в 180 000 раз ускорить анализ данных с помощью Rust
2023-10-27 в 13:00, admin, рубрики: dataScience, python, Rust, ruvds_перевод, анализ данных, повышение производительности
В этой статье я опишу одно из последних своих дерзновений в сфере оптимизации производительности с помощью Rust. Надеюсь, что в ней вы откроете для себя какие-то новые приёмы для написания быстрого кода на Rust. Читать полностью »
Анализ 10 000 вопросов с технических интервью: частотность и вероятность встречи
2023-10-24 в 7:42, admin, рубрики: python, анализ данных, аналитика, пет-проект, пет-проекты, собеседование, собеседование в IT, собеседование вопросы, собеседование для новичка, собеседование на работуПривет! Я проанализировал 600 публичных мок-интервью с YouTube и собрал из них 10 000 уникальных вопросов. Затем посчитал, как часто они встречаются, и определил вероятность появления каждого вопроса. У меня есть данные по 20 профессиям, включая frontend, python, java-разработчика, специалиста по тестированию и многих других.
Ниже на изображении представлены первые 15 вопросов для python-разработчика. Всего в моей базе 1100 вопросов для этой специальности.
Анализировать данные — это как варить пиво. Почему дата-анализ и пивоварение — одно и то же с техноизнанки
2023-06-23 в 7:53, admin, рубрики: big data, data engineering, data mining, анализ данных, Блог компании IT-guide, пивоварениеТри года я был эстонским пивоваром: придумывал рецепты и сам варил. Когда начал изучать Python, SQL и анализ данных, понял, что между подготовкой данных и подготовкой сусла много общего: оказывается, в цеху я занимался DS, но не подозревал об этом. Меня зовут Алексей Гаврилов, я сеньор дата-аналитик в ретейле. В этой статье расскажу, чем пивоварение и аналитика данных похожи изнутри.
Как упростить анализ данных? Запуск и сценарии использования готовой виртуальной машины для аналитики
2023-03-31 в 10:30, admin, рубрики: big data, data engineering, mlops, анализ данных, Блог компании Selectel, машинное обучение
Походы — вещь непредсказуемая. Обычно полезная нагрузка распределяется между всеми участниками, но всегда вмешивается элемент случайности или забывчивости. В таких ситуациях выручает швейцарский нож, который гарантирует, что минимальные потребности группы будут удовлетворены. С помощью такого ножа можно и консервы открыть, и бинт разрезать, но главное — он экономит место в рюкзаке.
Небольшой команде, которая работает с ML-моделями и анализом данных, тоже хочется иметь готовое решение базовых задач. Собирать его самостоятельно из отдельных компонентов не всегда удобно, а еще это бывает дорого. Вот бы существовало какое-то компактное решение, в котором сразу был бы весь набор инструментов и настроек. Что ж, усаживайтесь у костра поудобнее, пришло время рассказать про Data Analytics Virtual Machine (DAVM).
Читать полностью »
Как изучать SQL в 2023 году
2023-03-27 в 21:18, admin, рубрики: sql, анализ данных, аналитика, данные, обучениеВ 2023 году SQL (Structured Query Language) остается одним из самых популярных языков программирования, используемых в области баз данных и аналитики данных. Изучение SQL может быть полезным как для тех, кто только начинает свой путь в IT, так и для опытных профессионалов, которые хотят расширить свои знания и навыки. В этой статье мы рассмотрим несколько советов и ресурсов, которые помогут вам изучать SQL в 2023 году, и оставаться в курсе последних тенденций и изменений в этой области.
Согласно данным сайта Indeed.comЧитать полностью »
Странная функция Telegram
2023-03-10 в 9:20, admin, рубрики: telegram, анализ данных, анонимность, безопасность, интернет, информационная безопасность, мессенджеры, парсингПару лет назад я начал исследовать приложения телеграм, протокол MTProto. Я использовал некоторые методы API не по назначению, в общем, ничего особенного. Спустя 2 года я заметил некоторую особенность, о которой мало кто упоминает, возможность испытать которую отсутствует в большинстве официальных графических приложений (за исключением Telegram X). Я начал исследовать ее и решил поделиться опытом с читателями хабра.
Telegram X
Анализ больших данных в Excel: используем сводную таблицу для работы с BigQuery, Snowflake и ClickHouse
2022-11-27 в 10:30, admin, рубрики: big data, bigquery, clickhouse, data engineering, data mining, Excel, Google Cloud Platform, Microsoft SQL Server, olap, olap-кубы, Snowflake, sql, анализ данных, аналитика данных, данныеВсем привет! Меня зовут Сергей Коньков - я работаю архитектором в компании CloudReports. Сегодня я расскажу, как мы создали продукт, который помогает пользователям работать с данными и в какой-то мере соединяет два мира аналитики: Excel и облачные хранилища данных.
Задача
BigQuery и другие аналитические хранилища в сочетании с современными BI инструментами перевернули работу с данными за последние годы. Возможность обрабатывать терабайты информации за секунды, интерактивные дашборды в DataStudio и PowerBI, сделали работу очень комфортной.