Что выведет код?
👾 — [[4, 5], [1, 2, 3], [6, 7, 8, 9]]
👍 — [[6, 7, 8, 9], [1, 2, 3], [4, 5]]
🥰 — [2, 3, 4]
⚡️ — [3, 5, 9]
Библиотека задач по Python
👾 — [[4, 5], [1, 2, 3], [6, 7, 8, 9]]
👍 — [[6, 7, 8, 9], [1, 2, 3], [4, 5]]
🥰 — [2, 3, 4]
⚡️ — [3, 5, 9]
Библиотека задач по Python
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Что объединяет успешный собес и продвинутый анализ данных? Оба требуют способности выделять главное из информационного шума!
В мире данных этот суперскилл называется методом главных компонент (PCA) — это как рентген для ваших данных, который мгновенно показывает всю суть, отбрасывая неважные детали.
Например, мы проанализировали 453 акции компаний из списка S&P 500 и выяснили, что всего одна главная компонента объясняет 38% всей динамики рынка. Как такое возможно?
Вы будете работать с реальными данными, научитесь выявлять скрытые закономерности и применять эти инсайты в своих проектах.
Стоимость: 3990 ₽
Не беспокойтесь, если теоретическая база пока хромает — вы можете заранее посмотреть запись нашего вебинара по основам по ссылке ниже.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
На собеседовании важно уметь выделить главное — свои сильные стороны, мышление и ценности. Это помогает справляться со стрессом, неожиданными вопросами и субъективной оценкой.
• Как работает PCA
• Зачем он нужен
• Как применять его на практике — например, для анализа доходностей акций S&P 500
Библиотека питониста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Приручи алгоритмы: из формул в код за один воркшоп
Готовы превратить сложную теорию машинного обучения в практические навыки? Тогда приходите на наш воркшоп, который пройдет 21 апреля.
Что вас ждет на воркшопе:
🟢 Работа с реальными данными — никаких учебных датасетов, только то, что встречается в настоящих проектах.
🟢Снижение размерности с PCA — научитесь выделять главное из информационного шума.
🟢Случайный лес vs градиентный бустинг — разберемся, в чём ключевое различие и когда какой алгоритм эффективнее.
🟢Мастерство гиперпараметров — освоите тонкую настройку моделей для максимальной точности.
На нашем воркшопе вы не просто слушаете — вы делаете сами! Вы будете писать код на Python, применять популярные библиотеки и сразу видеть результат своей работы.
А самое ценное: каждый участник получит персональный code review от Марии Горденко — инженера-программиста, старшего преподавателя НИУ ВШЭ, руководителя магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка.
⏰ Когда: 21 апреля
💸Стоимость: всего 3990₽
Только сегодня, до конца дня: 10 мест по промокоду kulich → 2 990 ₽.
➡️ Записаться на воркшоп: https://proglib.io/w/41d8fd54
Готовы превратить сложную теорию машинного обучения в практические навыки? Тогда приходите на наш воркшоп, который пройдет 21 апреля.
Что вас ждет на воркшопе:
🟢 Работа с реальными данными — никаких учебных датасетов, только то, что встречается в настоящих проектах.
🟢Снижение размерности с PCA — научитесь выделять главное из информационного шума.
🟢Случайный лес vs градиентный бустинг — разберемся, в чём ключевое различие и когда какой алгоритм эффективнее.
🟢Мастерство гиперпараметров — освоите тонкую настройку моделей для максимальной точности.
На нашем воркшопе вы не просто слушаете — вы делаете сами! Вы будете писать код на Python, применять популярные библиотеки и сразу видеть результат своей работы.
А самое ценное: каждый участник получит персональный code review от Марии Горденко — инженера-программиста, старшего преподавателя НИУ ВШЭ, руководителя магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка.
⏰ Когда: 21 апреля
💸Стоимость: всего 3990₽
Только сегодня, до конца дня: 10 мест по промокоду kulich → 2 990 ₽.
➡️ Записаться на воркшоп: https://proglib.io/w/41d8fd54
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Дисперсия — ключевой статистический показатель, который помогает оценить изменчивость данных. Для дата-сайентистов она критична при:
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Завтра запускаем ML-ракету: последние места на борту
Уже завтра, 21 апреля, состоится наш воркшоп «Математика машинного обучения на практике», где теория ML превращается в практические навыки.
Что вас ждет:
📍 Работа с реальными данными — табличные датасеты и изображения
📍 Снижение размерности через PCA — научитесь отделять важное от второстепенного
📍 Обучение моделей — Random Forest и градиентный бустинг в действии
📍 Разбор метрик и гиперпараметров — как настроить модель на максимальную эффективность
📍 Написание кода на Python — прямо как реальных проектах
📍 Персональный code review от эксперта — бесценный фидбек для вашего роста
📍 Доступ в закрытый чат участников — нетворкинг и обмен опытом
Кто проводит воркшоп:
Мария Горденко — инженер-программист, старший преподаватель НИУ ВШЭ и Proglib Academy, руководитель магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка.
Стоимость участия: 3990₽
Когда: завтра, 21 апреля
👉 Забронировать место на воркшопе: https://proglib.io/w/41d8fd54
Уже завтра, 21 апреля, состоится наш воркшоп «Математика машинного обучения на практике», где теория ML превращается в практические навыки.
Что вас ждет:
Кто проводит воркшоп:
Мария Горденко — инженер-программист, старший преподаватель НИУ ВШЭ и Proglib Academy, руководитель магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка.
Стоимость участия: 3990₽
Когда: завтра, 21 апреля
👉 Забронировать место на воркшопе: https://proglib.io/w/41d8fd54
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM