В данной статье я хотел бы рассмотреть на практике вариант построения простейшей рекомендательной системы основанной на схожести изображений товаров. Этот материал предназначен для тех, кто хотел бы попробовать применить Deep Learning, а именно свёрточные нейронные сети, в простом, интересном и практически применимом проекте, но не знает с чего начать.
Читать полностью »
В этой краткой заметке хочу поделиться еще одним вариантом использования R в повседневных бизнес задачах. Этот «use-case» актуален почти для всех компаний, вне зависимости от их размера. Речь идет о подготовке различных оперативных отчетов и аналитических срезов.
Как в Одноклассниках использование sun.misc.Unsafe сочетается с повышенными требованиями к надёжности? Почему там дорабатывали систему мониторинга Cacti? Как работа в ОК пересекается с научной деятельностью? Если соцсеть называется «Одноклассники», то состоит ли весь её Java-код из одного класса?
Ответы на эти и другие вопросы — в нашем посте. В преддверии Joker, где сразу трое сотрудников ОК будут спикерами, а ещё один участвует в программном комитете, мы расспросили всех четверых — и не только их. На наши вопросы ответили:
Настоящий пост является является, фактически, резюме, подводящим итоги предыдущих «технологических» публикаций [1, 2, 3, 4, 5] и возникших дискуссий и обсуждений. Последние показали, что задач в которых применение R могло бы оказать хорошую помощь бизнесу очень и очень много. Однако, даже в тех случаях, когда R используется, далеко не всегда для этого применяются современные возможности R.Читать полностью »
Вчера наша команда провела вебинар на тему «Инструменты для работы Data Scientist». В его рамках мы рассмотрели, кто такой data scientist и какими инструментами он пользуется. Поговорили о платформе FlyElephant и чем она может быть полезной для работы data scientist’а.
Читать полностью »
Публикуем обзор первых двух дней Data Science Week 2016, в которые наши спикеры говорили о взаимоотношениях с клиентом и внутренней оптимизации.
Примерно год назад я написал текст о том как у меня происходил процесс перехода из академической среды в популярную ныне профессию Data Scientist. На удивление я получил достаточно много сообщений от людей, которые оказались в похожей ситуации, то есть мой пост нашел свою аудиторию и кому-то оказался полезен. Теперь пришла пара написать продолжение.
(Заранее извиняюсь за обилие английских слов, какие-то из них я не знаю как перевести, а какие-то мне переводить не хочется)
Продолжение предыдущих публикаций «Инструменты DataScience как альтернатива классической интеграции ИТ систем»,
«Экосистема R как инструмент для автоматизации бизнес-задач» и Джентельменский набор пакетов R для автоматизации бизнес-задач. Настоящая публикация преследует 2 цели:
Взглянуть на типичные задачи, которые встречаются в бизнесе, под немного другим углом.
Продолжение предыдущих публикаций «Инструменты DataScience как альтернатива классической интеграции» и
«Экосистема R как инструмент для автоматизации бизнес-задач».
Настоящая статья является ответом на возникшие вопросы по пакетам R, которые полезны для реализации описанных подходов. Я ее рассматриваю исключительно как справочную информацию, и отправную точку для последующего детального изучения заинтересовавшимися, поскольку за каждым пакетом скрывается огромное пространство со своей философией и идеологией, математикой и путями развития.
Как правило, все пакеты (9109 штук на 07.09.2016) находятся в репозитории CRAN. Те, что по тем или иным причинам, пока не опубликованы в репозиторий, могут быть найдены на GitHub. Итак, кратким списком:Читать полностью »
Настоящая статья является продолжением предыдущей публикации «Инструменты DataScience как альтернатива классической интеграции». Основная цель — заострить внимание как разработчиков, так и руководителей среднего звена, на широком спектре возможностей, которые предоставляют современные инструменты из сферы Data Science за рамками классических задач статистических вычислений и модной нынче темы машинного обучения. В частности, возможности экосистемы R по состоянию на август 2016 года и применение этих возможностей на примере двух задач: одной из прикладной науки, другой – из среднего бизнеса.
Читать полностью »
