Привет, Хабр! Если вам когда‑либо хотелось разобраться в том как работает линейная регрессия, или хочется освежить в памяти основные моменты без необходимости продираться через разрозненные источники, то прошу под кат. Это не статья "от начинающего для начинающих". Экстра лонгрид — писал больше года. Статья концептуальная, а концептов пять: 1) ключевой повествовательный компонент — визуализации (их около сотни), текст — вспомогательный; 2) анимации везде где только можно (их всего 34); 3) простота — достаточно знаний со школьного курса математики чтобы начать читать; 4) воспроизводимость — подавляющее большинство медиаматериалов сгенерированы при помощи Python а исходный код выложен в open‑source и, самый главный, 5) фокус на практике, — например, если упоминается векторная запись метода наименьших квадратов, значит она в нарративе решает возникшую боль читателя

Предлагаю погрузиться в одну увлекательную гидрологическую тему — ранжирование речных систем. Под катом я постарался привести материал полезный как для географов, которые сталкиваются с проблемой ранжирования векторного слоя рек с помощью геоинформационных систем (ГИС), так и для всех неравнодушных, которые иногда видели «красивые реки» на карте, но не знают, как именно они оформляются в картографических материалах

Превью фото сделано мной зимой 2022 года в Вуосаари - зимняя природа в Финляндии очень живописная

Привет, хабр! 

Под катом хотел бы обсудить тему поиска работы в период зимы 2023-2024 года it-специалистом в Финляндии. Про “исследование” я конечно сильно сказал, это скорее можно назвать приведением статистики, которую мне удалось собрать за период поиска с ноября 2023 по январь 2024 года и некоторые мои субъективные ощущения. В общем, если заинтересовались, - поехали!

Привет, хабр! Сегодня мы хотели бы продолжить тему обработки пространственных данных средствами Python библиотеки estaty. Мы уже рассказывали о том как можно Объединять открытые данные Open Street Map и Landsat для уточнения площадей зеленых зон вокруг объектов недвижимости.

Теперь же поговорим о более сложном анализе

Привет, Хабр! Под катом мы хотели бы поговорить о том какие преимущества привносит в нашу жизнь объединение пространственных данных из различных открытых источников. Рассматривать, для примера, будем следующую задачу: оценить насколько в “зеленом” районе расположен тот или иной объект недвижимости. Без долгих предисловий - переходим к делу!

Обработка табличных данных средствами Python для использования в моделях машинного обучения - что может быть банальнее. Казалось бы. Иногда табличные данные бывают настолько "грязными", что их вычистка занимает гораздо больше времени, чем подготовка самой модели. Так зачем это делать самому, если с этим не хуже справится AutoML...

Привет, Хабр.

В данной статье хотелось бы затронуть тему применения информационных технологий в Науках о Земле, а именно, в Гидрологии и Картографии. Под катом представлено описание алгоритма ранжирования водотоков и реализованного нами плагина для открытой геоинформационной системы QGIS.