Рубрика «data science» - 18

Привет!

Этот пост написан специально для студентов. Если вы уже состоявшийся профессионал, лучше посмотрите, как в gif’ках выглядит жизнь Open Source разработчика, а если вы студент, да еще с
ИТ-шной специальностью, добро пожаловать под кат.

Чем хороша наша программа стажировок Sberseasons? У нас есть много больших интересных проектов на выбор. Они завязаны на современный технологический стек, и их потом можно положить в свое портфолио. Плюс, её можно совмещать с учебой. Разумеется, она у нас оплачивается.

Стажировка доступна сразу по 18 IT-направлениям. О некоторых из них рассказываем подробнее.

image
Читать полностью »

В недавней публикации подборки лучших статей за 2018й год было высказано пожелание увидеть такой же список за год 2017. В принципе, неплохая идея — практически все опубликованное тогда, актуально и сейчас. Обработка данных закончена, да и выходные еще не истекли, так что желающим будет что почитать в воскресный вечер.

Хабрарейтинг 2017: лучшие материалы за 2017 год - 1

Кому интересны результаты, прошу под катЧитать полностью »

Данный пост является логическим завершением публикаций про жизненный цикл статьи на Хабре (первая и вторая части), в результате чего был сделан достаточно интересный инструмент для статистического анализа. Методика оказалась весьма полезной, и позволяет находить статьи по различным параметрам, например, статьи с самым высоким «качеством» (соотношением рейтинга к числу просмотров), самые «спорные» статьи, у которых больше всего полярных комментариев, самые комментируемые материалы, и пр.
Хабрарейтинг 2018: лучшие материалы за 2018 год - 1

Пора теперь извлечь из этого какую-то пользу, и составить статистический рейтинг статей за 2018 год. В идеале это хорошо было бы сделать к началу Нового Года, но умные мысли бывает, приходят с запозданием. Но лучше поздно чем никогда, это позволит перечитать какие-то полезные статьи тем, кто пропустил их в свое время. И небольшой «секретный бонус» в конце текста для тех, кто будет достаточно любопытен.

Тех, кому интересно что получилось, прошу под кат.
Читать полностью »

Привет!

Многие постоянные читатели и авторы сайта наверное задумывались о том, какой жизненный цикл имеют опубликованные здесь статьи. И хотя интуитивно это и так более-менее ясно (очевидно например, что статья на первой странице имеет максимальное число просмотров), но сколько конкретно?

Жизненный цикл статьи на Хабре: пишем хабрапарсер - 1

Для сбора статистики воспользуемся Python, Pandas, Matplotlib и Raspberry Pi.

Тех кому интересно, что из этого получилось, прошу под кат.Читать полностью »

Сезон чемпионатов 2019 открыт! Стартует SNA Hackathon аля ML Boot Camp 8 - 1

Привет!

Многие из читателей уже знают, что мы стараемся постоянно проводить различные IT-чемпионаты по самым разным тематикам. Только в прошлом году провели более 10 разных крупных соревнований (Russian AI Cup, ML Boot Camp, Технокубок и другие). В них приняло участие не менее 25 000 человек, а с 2011 года — более 150 000.

Если вы только сейчас узнали об этом, то поздравляем: именно с этой минуты вы стали частью большого сообщества людей, участвующих в наших соревнованиях и обменивающихся опытом друг с другом. Уже сейчас вы можете присоединиться к Telegram-группам сообществ по искусственному интеллекту, спортивному программированию, высоконагруженным проектам и администрированию, машинному обучению и анализу данных. Это поможет вам быстрее втянуться в серьёзную тусовку!

Сезон чемпионатов 2019 открыт! Стартует SNA Hackathon аля ML Boot Camp 8 - 2

Итак, перейдём к делу. Сегодня, 7 февраля, мы рады открыть новый сезон чемпионатов 2019 года. И начнём с уже восьмого соревнования по машинному обучению и анализу данных, проводимого на специализированной платформе ML Boot Camp (наш аналог Kaggle) — SNA Hackathon, или ML Boot Camp 8 (как вам удобнее).
Читать полностью »

Краткая история одной «умной ленты» - 1

Социальные сети — это один из наиболее востребованных на сегодняшний день интернет-продуктов и один из основных источников данных для анализа. Внутри же самих социальных сетей самой сложной и интересной задачей в сфере data science по праву считается формирование ленты новостей. Ведь для удовлетворения всё возрастающих требований пользователя к качеству и релевантности контента необходимо научиться собирать информацию из многих источников, вычислять прогноз реакции пользователя и балансировать между десятками конкурирующих метрик в А/Б-тесте. А большие объемы данных, высокие нагрузки и жесткие требования к скорости ответа делают задачу ещё интереснее.
Читать полностью »

Представляю вашему вниманию перевод главы из книги Hands-On Data Science with Anaconda
«Предиктивная аналитика данных — моделирование и валидация»

Наша основная цель в проведении различных анализов данных — это поиск шаблонов, чтобы предсказать, что может произойти в будущем. Для фондового рынка исследователи и специалисты проводят различные тесты, чтобы понять рыночные механизмы. В этом случае можно задать много вопросов. Каким будет уровень рыночного индекса в ближайшие пять лет? Каков будет следующий ценовой диапазон IBM? Будет ли волатильность рынка увеличиваться или уменьшаться в будущем? Каким может быть влияние, если правительства изменят свою налоговую политику? Какова потенциальная прибыль и убытки, если одна страна начнет торговую войну с другой? Как мы прогнозируем поведение потребителя, анализируя некоторые связанные переменные? Можем ли мы предсказать вероятность того, что студент-выпускник успешно закончит учебу? Можем ли мы найти связь между определенным поведением одного конкретного заболевания?

Поэтому мы рассмотрим следующие темы:

  • Понимание предиктивного анализа данных
  • Полезные наборы данных
  • Прогнозирование будущих событий
  • Выбор модели
  • Тест Грэнджера на причинность

Читать полностью »

Другой GitHub: репозитории по Data Science, визуализации данных и глубокому обучению - 1
(с)

Гитхаб — это не просто площадка для хостинга и совместной разработки IT-проектов, но и огромная база знаний, составленная сотнями экспертов. К счастью, сервис предоставляет не просто инструменты для работы с открытым исходным кодом, но и качественные материалы для обучения. Мы выбрали некоторые популярные репозитории и отсортировали их по количеству звезд в порядке убывания.

Эта подборка поможет разобраться, на какие именно репозитории стоит обратить внимание, если вас интересует работа с данными и сфера глубокого обучения.
Читать полностью »

This is a short article about understanding time series and main characteristics behind that.

Problem statement

We have time-series data with daily and weekly regularity. We want to find the way how to model this data in an optimal way.

Time Series Modelling - 1
Читать полностью »

Data Science — наука о данных, возникшая на стыке нескольких обширных направлений: программирования, математики и машинного обучения. Этим обусловлен высокий порог вхождения в профессию и необходимость постоянно получать новые знания.

Ключевыми навыками для начинающих специалистов являются:

  • умение писать код (Python);
  • способность визуализировать свои результаты;
  • понимание того, что происходит «под капотом».

На эти три категории разделены книги, которые специалисты Plarium Krasnodar подобрали для читателей с начальными знаниями в Data Science.

Data Science: книги для начального уровня - 1Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js