Инженер-программист
В соответствии с концепцией спирального подхода к обучению, о которой писал ранее, привожу поэтапный план освоения data science. План составлен так, чтобы каждый этап делал учащегося в той или иной степени лучше подготовленным к выполнению реальных задач. Такой подход вдохновлен идеологией Agile в том смысле, что сколько бы времени вы не уделили обучению и в какой бы момент не остановились - у вас будет наиболее востребованный набор знаний, из возможных к освоению за такое время.
При проверке статистических гипотез p-значение или значение вероятности для данной статистической модели — это вероятность того, что при истинности нулевой гипотезы статистическая сводка (например, абсолютное значение выборочной средней разницы между двумя сравниваемыми группами) будет больше или равна фактическим наблюдаемым результатам.Хорошая работа, Википедия.
— Wikipedia
Недавно я завершил прохождение специализации Data Science на платформе Яндекс.Практикум и хочу написать, текст, который был бы полезен мне самому 8 месяцев назад, то есть — обзор содержания учебной программы того, что понравилось или напротив — не оправдало моих ожиданий, а также поделится некоторыми приемами, которые могут сделать обучение эффективнее.
*фарм — (от англ. farming) — долгое и занудное повторение определенных игровых действий с определенной целью (получение опыта, добыча ресурсов и др.).
Недавно (1 октября) стартовала новая сессия прекрасного курса по DS/ML (очень рекомендую в качестве начального курса всем, кто хочет, как это теперь называется, "войти" в DS). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме, то ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. Kaggle — это да, но с чего начать и как наиболее эффективно использовать эту платформу для прокачки практических навыков? В данной статье автор постарается на своем опыте дать ответы на эти вопросы, а также описать расположение основных грабель на поле соревновательного DS, чтобы ускорить процесс прокачки и получать от этого фан.
Если вы писали код на Python, то весьма высока вероятность того, что вы, хотя бы в одной из своих программ, пользовались числами. Например, это могли быть целые числа для указания индекса значения в списке, или числа с плавающей точкой, представляющие суммы в некоей валюте.
Но числа в Python — это гораздо больше, чем, собственно, их числовые значения. Поговорим о трёх особенностях чисел в Python, с которыми вы, возможно, не знакомы.
На КДПВ в гостях у TalkPython вы видите Гвидо ван Россума — создателя Python, Марка Шеннона, план ускорения Python в 5 раз за 4 года и, конечно, автора подкаста. А мы делимся подборкой пакетов Python, о которых шла речь в выпусках за уходящий год.
В этой статье мы обсудим решение задачи предсказания координат летящего объекта. Представим, что вы хотите сделать ПВО против комаров. Зная координаты комара на нескольких кадрах видео, надо сказать, где он окажется на следующем кадре.
Или, скажем, вы пишите AI для браузерной игрушки и надо предсказывать, где игрок будет через секунду, чтобы стрелять с реалистичным упреждением.
Можно построить сложную модель учитывающую ветер, инерцию и всю физику объекта, а можно просто покидать данные в нейросетку и получить вполне сносный результат, который, оказывается, одинаково хорошо работает и для отслеживания комаров, дронов, птиц, самолётов и других активно маневрирующих объектов. Так вот, эта статья про моделирование полёта через нейросети для ленивых.
В 2021 мы выпустили больше 100 материалов, и большинство из них — о переезде инженеров за границу и карьере в IT-индустрии. Собрали статьи, которые больше всего понравились аудитории Хабра, в одну подборку: читайте, если что-то пропустили, и вдохновляйтесь на релокейт.
Всем привет. Так получилось, что у этой статьи сразу два автора, мы работаем в X5 Технологии и отвечаем за выстраивание процессов производства ИТ-решений. Учитывая масштаб и сложность нашей организации, задача эта нетривиальная. Мы подумали, что, возможно, наш опыт будет кому-то полезен и за пределами X5, так и появилась эта статья.
Всем привет!
Мы - команда GlowByte Advanced Analytics. Сегодня мы расскажем об одном из перспективных направлений Data Science - графовом анализе, и покажем, какие задачи можно решать с его помощью.
Цель статьи - показать многообразие бизнес-областей, в которых можно применять графовые подходы.
В этой статье мы изучим полиморфизм, разные типы полиморфизма и рассмотрим на примерах как мы можем реализовать это в Python.
Что такое полиморфизм?
В буквальном значении полиморфизм означает наличие разных форм.
Полиморфизм — очень важная идея в программировании. Она заключается в использовании единственной сущности(метод, оператор или объект) для представления различных типов в различных сценариях использования.
Давайте посмотрим на пример:
Пример 1: полиморфизм оператора сложения
