IT-МИР. ПОМОЩЬ В IT-МИРЕ. BLOCKCHAIN. WEB 3.0
BLOCKCHAIN. ОБУЧЕНИЕ И УСЛУГИ IT-ТЕХНОЛОГИЯМ. WEB 3.0
Вряд ли найдётся занятие бесполезнее, чем вновь и вновь запускать одну и ту же ячейку, немного меня значение входных данных и параметров. Несмотря на то, что я понимаю это, часто замечаю себя за запуском одной и той же ячейки, внося в неё незначительные изменения. Например, используя другое значение для функции, ПОДРОБНЕЕ
Сосредоточьтесь на навыках, а не на инструментах Для тех, кто разбирается в Data Science, R и Python — это первые два ЯП, которые приходят на ум. Оба являются отличными инструментами для разработки, однако их часто воспринимают как соперников. При вводе R vs Python в поисковом запросе Google выдает множество статей о преимуществах ПОДРОБНЕЕ
Создание объекта dict, принимающего только целые и плавающие числа в качестве значений В этом сценарии мы реализуем класс, который создает объекты-словари, принимающие только целые и плавающие значения. При добавлении других типов данных, таких как строки, списки и кортежи, будет появляться исключение, указывающее пользователю, что пользовательский объект dict может принимать только ПОДРОБНЕЕ
Open Data Barcelona — это сервис, предоставляющий наборы данных Барселоны, который содержит около 400 наборов, охватывающих широкий спектр тем, таких как население, бизнес и жилье. Проект был создан в 2010 году с целью повышения доступности государственных ресурсов. В этой статье используется набор данных о происшествиях, зарегистрированных местной полицией в городе ПОДРОБНЕЕ
Опытный ли вы инженер-программист или студент, пишущий университетский проект, в какой-то момент вам нужно будет выбрать базу данных для ваших целей. Если вы ранее уже использовали какую-то БД, вы можете просто сказать: “Я выберу эту базу, потому что знаком с ней”. Это вполне подходящее решение, когда производительность не критична для ПОДРОБНЕЕ
Все эти библиотеки устанавливаются через pip и сопровождаются подробной документацией. Акцент в них делается на визуализацию. Yellowbrick Yellowbrick — это расширение scikit-learn, которое позволяет использовать полезные и красивые визуализации для моделей машинного обучения. Объекты визуализатора и интерфейс ядра — это функции оценки scikit-learn. Если ранее вы работали с данной библиотекой, то рабочий процесс будет ПОДРОБНЕЕ
Я открыл для себя Jupyter Notebooks несколько месяцев назад, когда всерьёз занялся машинным обучением. То, как всё работает в браузере, сначала откровенно восхитило, но розовые очки быстро спали: стало понятно, что в интерфейсе не хватает базовых полезных функций. Тогда я и решил освоить фишки работы с Jupyter Notebooks. Если вы ПОДРОБНЕЕ
Немало уже сказано о том, что специалисты по анализу и обработке данных не пишут чистый код. И тому есть объяснение: большая часть всей предварительной работы (разведочный анализ данных, отбор признаков и первичная обработка) выполняется в Jupyter Notebook, где мы не заботимся о качестве кода. Специалисты по анализу и обработке данных, ПОДРОБНЕЕ
Предположим, вы на вечеринке беседуете с милой девушкой. Вас атакует множество звуков: разговоры людей по всему дому, громко играющая на фоне музыка. Тем не менее ничто из этого не мешает вам сосредоточиться на том, что говорит девушка, потому что люди обладают врожденной способностью различать звуки. Однако, если бы происходящее было ПОДРОБНЕЕ