Машинное обучение vs. традиционное программирование

Ученые считают, что в будущем Машинное Обучение и ИИ будут применяться в самых разных областях жизнедеятельности человека в качестве помощника или даже полностью исключат участие человека в отдельных […]

Поделиться:
Детали

Как я использовал Python, чтобы найти интересных людей на Medium

На Medium очень много пользователей и бесконечное количество постов. Найти интересные аккаунты для подписки более чем трудно. Интересный для меня пользователь активен и часто пишет ценные комментарии. Я […]

Поделиться:
Детали

Быстрее, ещё быстрее: как ускорить загрузку вашего сайта?

В 2014 году исследователи выяснили, что 25% интернет-пользователей закрывают сайт, если он грузится больше четырёх секунд. Ещё через секунду эта цифра достигает 75%. Таков парадокс человеческого мышления — […]

Поделиться:
Детали

Почему в способности объяснения модели состоит будущее Data Science

За последние десять лет я опросил многих специалистов по Data Science, и техники объяснения моделей — моя любимая тема, позволяющая выделить хороших ученых. Некоторые люди считают, что модели […]

Поделиться:
Детали

Как переквалифицироваться из программиста в Data Engineer? Что учить и где?

Мечтали ли вы когда-нибудь сменить профессию, расширить область своих знаний или, например, будучи программистом, стать Data Engineer? Предположим, вы опытный или, может быть, начинающий амбициозный программист. Вы пишете […]

Поделиться:
Детали

Что такое наука о данных и почему за ней будущее?

Интересный факт: согласно отчёту 2011 года, в 2020 году в мире будет генерироваться в 50 раз больше данных, чем в 2011. Естественно, при таком резком увеличении притока данных […]

Поделиться:
Детали

Чем машинное обучение отличается от статистики? (Спойлер: да, это разные вещи)

Историческая справка Одной из составляющих науки о данных является машинное обучение (МО) — молодая отрасль Data Science, основные понятия которой были сформулированы во второй половине 20 века. Цель […]

Поделиться:
Детали

Почему команды Data Science нуждаются в универсалах, а не специалистах

В книге «Исследование о природе и причинах богатства народов» Адам Смит на примере сборочного конвейера булавочной фабрики демонстрирует, как разделение труда становится главным источником повышения производительности: «Один [человек] […]

Поделиться:
Детали

Кому и зачем нужны Data Engineer?

По мере того как данные становились стратегически важной составляющей бизнеса, а их сбор и анализ помогали получать все больше полезных инсайтов, наука о данных обрастала сразу несколькими сложными […]

Поделиться:
Детали

5 простых способов визуализации данных на Python. Пишем код

Зачем визуализировать? При анализе данных очень важна наглядность. Чаще всего недостаточно просто собрать что-то и сгруппировать — данные ещё нужно показать. А ещё лучше отобразить данные так, чтобы […]

Поделиться:
Детали