Как стать автором
Обновить
0
0

Пользователь

Отправить сообщение

Технические кружки и секции для детей: 10 ресурсов для поиска школ по отзывам

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров2.4K

Дополнительное образование детей является традиционно популярным в России. Традиционно высоким спросом отличаются технические курсы и кружки: сюда входят робототехника, программирование, компьютерная графика и другие направления.

В этой статье мы рассмотрим 10 популярных агрегаторов и отзовиков, через которые можно найти технические курсы для детей, посмотреть их рейтинг и прочитать мнение о них других родителей и детей.

Читать далее
Всего голосов 2: ↑1 и ↓1+1
Комментарии1

Руководство по SQL: Как лучше писать запросы (Часть 2)

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров54K
Продолжение статьи Руководство по SQL: Как лучше писать запросы (Часть 1)

От запроса к планам выполнения


Зная, что антипаттерны не статичны и эволюционируют по мере того, как вы растете как разработчик SQL, и тот факт, что есть много, что нужно учитывать, когда вы задумываетесь об альтернативах, также означает, что избежать антипаттернов и переписывания запросов может быть довольно сложной задачей. Любая помощь может пригодиться, и именно поэтому более структурированный подход к оптимизации запроса с помощью некоторых инструментов может быть наиболее эффективным.

Следует также отметить, что некоторые из антипаттернов, упомянутых в последнем разделе, коренятся в проблемах производительности, таких, как операторы AND, OR и NOT и их отсутствие при использовании индексов. Размышление о производительности требует не только более структурированного, но и более глубокого подхода.

Однако этот структурированный и углубленный подход будет в основном основан на плане запроса, который, как вы помните, является результатом запроса, впервые проанализированного в «дерево синтаксического анализа» или «дерево разбора» («parse tree»), и точно определяет, какой алгоритм используется для каждой операции и как координируется их выполнение.
Читать дальше →
Всего голосов 23: ↑19 и ↓4+15
Комментарии5

Топ полезных SQL-запросов для PostgreSQL

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров94K

Статей о работе с PostgreSQL и её преимуществах достаточно много, но не всегда из них понятно, как следить за состоянием базы и метриками, влияющими на её оптимальную работу. В статье подробно рассмотрим SQL-запросы, которые помогут вам отслеживать эти показатели и просто могут быть полезны как пользователю.

Читать далее
Всего голосов 70: ↑68 и ↓2+78
Комментарии16

Сводные таблицы в SQL

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров72K
Сводная таблица – один из самых базовых видов аналитики. Многие считают, что создать её средствами SQL невозможно. Конечно же, это не так.
Читать дальше →
Всего голосов 17: ↑17 и ↓0+17
Комментарии9

Инструменты Data Governance

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров32K

В двадцать первом веке миром правит информация и для того, чтобы оставаться конкурентоспособным на рынке предприятию необходимо не только владеть информацией, а также уметь грамотно ей распоряжаться. На данный момент существуют разные системы управления данными для эффективного управления компанией.

Разберем понятие Data Governance, что это и для чего оно предприятию.

Data Governance – это совокупность процессов определения наиболее важных данных для использования сотрудниками, присвоение им прав доступа и управления для отлаженной работы бизнес-процесса, а также защита данных от внешних воздействий.

Стоит отметить, что многие путают понятия Data Governance и Data Management.

Data Management это процесс сбора, хранения и обновления данных.

Можно сказать, что Data Governance формирует стратегию управления данными, а Data Management напрямую осуществляет управление данными согласно определенной стратегии.

Читать далее
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии6

«Айсберг вместо Оскара!» или как я пробовал освоить азы DataScience на kaggle

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров24K
В моей прошлой статье посвящённой освоению науки о данных (или по заграничному — Data Science) с абсолютного нуля (даже ниже чем -273 градуса по Кельвину) я обещал, что подготовлю материал о том, как я осваивал kaggle (буду писать с маленькой буквы, как у них на логотипе).

Для тех, кто так же, как и я только начинает знакомится с данным вопросом, поясню что как я понял kaggle это сайт, посвящённый соревнованиям и в некоторой степени обучению в области Data Science, где каждый может совершенно бесплатно и используя любые доступные инструменты, сделать прогноз по той или иной задаче.

Если вам интересно что же в итоге у меня из всего это вышло прошу под кат.

UPD: На свежую голову добавил небольшие пояснения про вкладку «данные» и про переобучение модели.


Читать дальше →
Всего голосов 17: ↑15 и ↓2+13
Комментарии3

«Паровозик, который смог!» или «Специализация Машинное обучение и анализ данных», глазами новичка в Data Science

Время на прочтение14 мин
Количество просмотров52K
Ранее в моей прошлой статье, посвящённой обучению Data Science с нуля, я обещал записаться на специализацию «Машинное обучение и анализ данных», на Coursera и поделиться моими впечатлениями о доступности этих знаний для практически абсолютного новичка в области науки о данных. Сказано – сделано! Хотя безусловно, на Хабре уже есть упоминания об этой и аналогичных специализациях, но думаю мои «пять копеек» не помешают.

Цитата из известного фильма в названии статьи и картинка, взяты не случайно, местами мне кажется, что эта специализация доставляла мне почти физическую боль, и было колоссальное желание все бросить, но интерес в итоге взял верх. Поэтому если вам интересно как я с минимально возможными финансовыми затратами прошел эту серию курсов — милости прошу под кат.


Читать дальше →
Всего голосов 13: ↑12 и ↓1+11
Комментарии14

7 бесплатных курсов по Data Science для начинающих

Время на прочтение2 мин
Количество просмотров127K
Большие данные перестали быть просто модным словом и теперь применяются в сферах от IT до ритейла. Самое время начать разбираться в моделях анализа данных, погрузиться в массивы информации и получить опыт в интересном направлении — Data Scientist. Держите курсы, в которых изучите теорию и наберетесь практики. Профи не станете, но первый шаг сделаете.


Читать дальше →
Всего голосов 19: ↑18 и ↓1+17
Комментарии1

51 бесплатная книга о Data Science

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров55K
Смирись, человек 21 века, что твой главный инструмент — это информация, данные, цифры и управление с их помощью. Сегодня мы делимся с вами очень полезным списком литературы о Data Science!

Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑9 и ↓1+8
Комментарии0

Собеседование по Data Science: чего от вас ждут

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров86K
Data Science – область очень перспективная. За прошлый год мы в ЕРАМ получили 210 резюме от людей, которые хотят заниматься Data Science. Из них на техническое интервью мы пригласили 43 человека, а предложили работу семи. Если спрос большой, почему так?

Мы поговорили с техническими интервьюерами и выяснили: проблема многих кандидатов в том, что они плохо представляют, чем занимаются аналитики данных. Поэтому их знания и навыки не всегда релевантны для работы. Кто-то считает, что опыта работы с Big Data достаточно, чтобы работать в Data Science, кто-то уверен, что хватит просмотра нескольких курсов по машинному обучению, некоторые думают, что хорошо разбираться в алгоритмах необязательно.

Дмитрий Никитко и Михаил Камалов – аналитики данных и технические интервьюеры из ЕРАМ – рассказали, чего ждут на собеседованиях от кандидатов, какие вопросы задают, что ценится в резюме и как подготовиться к собеседованию.


Читать дальше →
Всего голосов 32: ↑23 и ↓9+14
Комментарии7

Из физиков в Data Science (Из двигателей науки в офисный планктон). Третья часть

Время на прочтение12 мин
Количество просмотров33K


Эта картинка, за авторством Артура Кузина (n01z3), достаточно точно суммирует содержание блог поста. Как следствие, дальнейшее повествование должно восприниматься скорее как пятничная история, нежели как что-то крайне полезное и техническое. Кроме того, стоит отметить, что текст насыщен английскими словами. Какие-то из них я не знаю как правильно перевести, а какие-то переводить просто не хочется.


Первая часть.
Вторая часть.


О том, как проходил переход из среды академической в среду индустриальную раскрыто в первых двух сериях. В этой же, разговор пойдет о том, что было дальше.


Шел январь 2017 года. На тот момент у меня было чуть больше года трудового стажа и работал я в Сан-Франциско в компании TrueAccord как Sr. Data Scientist.


TrueAccord — это стартап, который занимается сбором долгов. По-простому — коллекторское агентство. Обычно коллекторы много звонят. Мы же посылали много email'ов, а звонили мало. Каждый email вел на сайт компании, где должнику предлагалось сделать скидку на долг, да еще и позволить платить в рассрочку. Такой подход приводил к лучшей собираемости, позволял масштабироваться и меньше встревать на судебные иски.

Читать дальше →
Всего голосов 78: ↑76 и ↓2+74
Комментарии23

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность