MLflow - это инструмент для управления жизненным циклом машинного обучения: отслеживание экспериментов, управление и деплой моделей и проектов. В этом руководстве мы посмотрим, как организовать эксперименты и запуски, оптимизировать гиперпараметры с помощью optuna, сравнивать модели и выбирать лучшие параметры. Также рассмотрим логирование моделей, использование их в разных форматах, упаковку проекта в MLproject и установку удаленного Tracking Server MLflow.

Привет, Хабр!

Делимся нашим исследованием вакансий и зарплат в сфере data science и data engineering. Спрос на специалистов растет, или рынок уже насытился, какие технологии теряют, а какие набирают популярность, размер зарплатных вилок и от чего они зависят?

Для анализа мы использовали вакансии, публикуемые в сообществе ODS. По правилам сообщества все вакансии должны иметь зарплатную вилку от и до и подробное описание вакансии - есть что анализировать. К статье прилагается репозиторий с ноутбуком и исходными данными.

Ключевые показатели внутри дня

Выбор места для нового филиала — ответственное решение. Ошибка может стоить дорого, особенно в капиталоемких отраслях. Чаще всего такие решения принимаются менеджментом экспертно: на основе знания города, отрасли, предыдущего опыта.

В статье я расскажу о том, как аналитика может помочь в принятии таких решений. Как собрать информацию о населении, ценах на недвижимость и сделать интерактивные визуализации. Зависит ли кол-во клиентов от расстояния до филиала, года постройки дома, стоимости недвижимости.

Население города с точностью до дома