IT-МИР. ПОМОЩЬ В IT-МИРЕ. BLOCKCHAIN. WEB 3.0
BLOCKCHAIN. ОБУЧЕНИЕ И УСЛУГИ IT-ТЕХНОЛОГИЯМ. WEB 3.0
Введение Pandas — прекрасная библиотека в экосистеме Python для анализа данных и машинного обучения. Она идеально соединяет мир данных, где живут файлы Excel/CSV и таблицы SQL, и мир моделирования, где свою магию творят Scikit-learn или TensorFlow. Поток в науке о данных чаще всего представляет собой последовательность шагов: наборы данных должны быть очищены, ПОДРОБНЕЕ
Функции — жизнь, не так ли? Не важно, новичок вы в программировании в целом или пришли из другого языка: осваивая Python, вы узнаете, что число параметров, указанных в определении функции, совпадает с числом передаваемых аргументов. Это является основой и помогает понять устройство мира. Как бы то ни было, этот же принцип ставит ПОДРОБНЕЕ
Мне не нужно напоминать вам о том, что Интернет может быть очагом негатива, несмотря на все его положительные качества. Вы только взгляните на Reddit, YouTube или eelslap.com — поймете, что я имею в виду. Твиттер всегда был платформой, где люди могут быть открытыми и делиться любыми деталями своей жизни со всем миром. ПОДРОБНЕЕ
Она навсегда изменит вашу жизнь Вы загрузили данные в DataFrame и уже готовы провести предварительный анализ…, но сначала придется создать кое-какие дополнительные функции. Как правило, вы обращаете свой взор на apply. Apply — это очень удобная функция, которой легко пользоваться на всех строках данных. И вот вы прописали все необходимое, запустили код и… ПОДРОБНЕЕ
Одна из сильнейших сторон Python — способность выполнять любые задачи. Его стандартная библиотека предоставляет достаточно функций для написания множества полезных сценариев и инструментов. А для получения больших возможностей можно просто воспользоваться pip install. Почти каждый современный ЯП способен принимать аргументы из командной строки. Это очень важная функция, поскольку она допускает динамический ПОДРОБНЕЕ
Проект машинного обучения нельзя назвать действительно законченным, пока у вас нет хорошего способа его продемонстрировать. Раньше для демонстрации проекта хватало хороших визуализаций или небольших PPT, однако с появлением таких инструментов для создания дашбордов, как RShiny и Dash, хорошему специалисту по данным стало необходимо разбираться в веб-фреймворках. Веб-фреймворки трудно освоить. Я ПОДРОБНЕЕ
Структуры данных — это просто специализированные форматы для организации и хранения данных. Они крайне необходимы для разработки программного обеспечения, поэтому их правильный выбор очень важен. “Плохие программисты беспокоятся о коде. Хорошие программисты беспокоятся о структурах данных и отношениях между ними”, — Линус Торвальдс, создатель Linux. Одна из важнейших характеристик в выборе правильной ПОДРОБНЕЕ
Теория вероятности не сложная, по крайней мере, на уровне, необходимом для начала работы в науке о данных. Возможно, прошло какое-то время с тех пор, как вы познакомились с этой темой, и, если ваши знания немного ослабли, эта статья поможет вам вернуться в русло. Быстрый поиск в Google выявляет 4 основные ПОДРОБНЕЕ
Я описал инструменты и методы для новичков, имеющих только общее представление в данной теме. Если вы более опытный практик, вам нужны вторая часть о представлении вектора и третья — тематическое моделирование и конвейеры. Конечно, в этой области есть свой жаргон. Он может немного напугать, но я сведу технические термины к ПОДРОБНЕЕ
В конечном счете в каждом нетривиальном проекте машинного обучения появляется масса ошибок и внутренними инструментами, которые невозможно сопровождать. Эти инструменты — обычно patchwork из Jupyter Notebooks и приложения Flask — сложны в развертывании, требуют логики архитектуры «клиент-сервер» и плохо интегрируются с конструкциями МО, такими как сессии Tensorflow GPU. Впервые я ПОДРОБНЕЕ