Недавно, постигая азы Машинного Обучения и изучая классификацию, я наткнулся на precision и recall. Диаграммки, которые часто вставляют, объясняя эти концепции, мне не помогли понять отличия между ними. Но чудо, я придумал объяснение, которое понятно мне, и я надеюсь, что оно поможет кому-нибудь из вас на пути изучения ML (возможно это объяснение кто-то придумал до меня) .

Перед тем как начинать, давайте представим горку песка, но в этом песке ещё есть песчаные камни, они ведь тоже являются песком, так? Также в этом песке есть некоторый мусор. Наша задача - просеять песок...

Всем привет, меня зовут Маруся, я аналитик данных и на досуге веду телеграм-канал про аналитику.

Так как я сама изучала аналитику данных по бесплатным курсам, параллельно стажируясь, а потом уже и полноценно работая в компаниях, у меня накопилось много классных бесплатных курсов, которыми с вами тут и поделюсь.

Сейчас предлагают много платных программ, но если у вас есть интерес и вы можете себя организовать на учебу самостоятельно - то обучение по бесплатным курсам вам подойдет. Тем более что это обучение от лучших компаний и университетов мира - Harvard, IBM, Google, Stanford и других.

Введение: Привет, Хабр! Сегодня мы исследуем мир менее известных, но чрезвычайно полезных библиотек Python, которые могут значительно обогатить ваш аналитический инструментарий.

? Подписывайтесь на мой телеграмм-канал DataTechCommunity для получения ежедневных обновлений о Python и аналитике данных!

Содержание:

Рассматриваем 5 малоизвестных, но полезных библиотек для аналитиков данных. Они помогут вам в машинном обучении, обработке больших данных и визуализации.

В мире современной аналитики данных, где информация – это ключевой актив организации, база данных должна быть не только масштабируемой, но и высокоэффективной. В этом контексте Greenplum, мощная и распределенная система управления базами данных, стоит в центре внимания. Greenplum предоставляет подходящие возможности для хранения и анализа огромных объемов данных, но, чтобы добиться максимальной производительности и оптимальной управляемости, необходимо грамотно оптимизировать хранение данных.

Данная статья в первую очередь для тех, кто только начинает знакомство с оптимизацией в Greenplum и хочет разобраться на что стоит обратить внимание в первую очередь. Будут рассмотрены три ключевых аспекта: компрессию данных, распределение и партиционирование. Узнаем – как правильно применять эти стратегии, чтобы улучшить производительность запросов, снизить потребление ресурсов и повысить эффективность работы базы данных.