Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
18.8K subscribers
2.24K photos
111 videos
64 files
4.64K links
Все самое полезное для дата сайентиста в одном канале.

По рекламе: @proglib_adv

Курс по ML: https://clc.to/4hNluQ

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5b03124c8ba6dcaa121c9
加入频道
#MoscowTravelHack #DataScience #ПредиктивнаяАналитика

Задачи для DataSience-команд и аналитиков в рамках хакатона Moscow Travel Hack. Создай предиктивную модель покупки билета на основе данных о пользователе в сервисе «Мегафон Путешествия» или придумай рекомендательный сервис, который сможет построить индивидуальную программу посещения Москвы для иностранного туриста на платформе Russpass.

Эти и другие 10 задач можно найти на сайте хакатона travelhack.moscow
Призовой фонд — 1,1 млн рублей!
🖥️ Учимся классифицировать объекты с помощью ML

В этом уроке разобрали реальную задачу с настоящими, а не синтетическими данными. Рассказали, как отличать линейную задачу классификации от нелинейного случая, а также как решать задачу в линейном случае с помощью Python и некоторых несложных математических алгоритмов.

Самое интересное в этом уроке — это то, как работает этот алгоритм на реальных данных. На самом деле он достаточно интуитивно понятен.

Читать статью
👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎨 Создавайте датасеты за секунды прямо в Jupyter

Представляем библиотеку Python — drawdata, которая позволяет визуализировать и создавать датасеты буквально за три строки кода.

📊 Это невероятно полезный инструмент для разработчиков, работающих с данными.

Пример:
python from drawdata import ScatterWidget widget = ScatterWidget() widget 


Библиотеку создал и поддерживает Vincent D. Warmerdam, автор множества других полезных инструментов.

🌟 Ознакомьтесь с репозиторием и поставьте звезду: github

#Python #DataScience #Jupyter #ВизуализацияДанных #Разработка
🔥12👍41