🖼 ТОП-5 структур данных для обработки изображений

Хотите разобраться, как обрабатывать изображения в компьютерном зрении или графике?

Всё начинается с правильных структур данных. Они помогают хранить и анализировать пиксели, их связи и расположение.

👉 В этой статье — подборка топ решений и советы, как их использовать.

Библиотека питониста

🧮 Как избежать ловушки округления в Power BI

Твой отчет показывает разные цифры при одинаковой логике? Не спеши винить систему – это классический кейс с округлением в Power BI.

👊 Разбираемся, как типы данных влияют на точность и почему Currency может стать твоим врагом.

➡️ Подробнее в статье: https://proglib.io/sh/TcGmatdgNV

Библиотека дата-сайентиста

❓ Зачем дата-сайентисту дисперсия

Дисперсия — ключевой статистический показатель, который помогает оценить изменчивость данных. Для дата-сайентистов она критична при:

👉 Оценке и интерпретации результатов моделей
👉 Понимании поведения алгоритмов машинного обучения
👉 Снижении ошибок при построении предсказаний

В этой статье разберём, как правильно использовать дисперсию в Data Science и как она влияет на работу алгоритмов, например, в модели Random Forest.

👉 Читайте, чтобы понять, как измерять и учитывать дисперсию: https://proglib.io/sh/GDKYJQdAI2

Библиотека дата-сайентиста