Data Science

Data Science. Мифическая область, где кафе работают на бесплатном Wi-Fi, клавиатурные воины сражаются с CSV-файлами, а всемогущий Jupyter Notebook правит безраздельно. Но за всем этим волшебством скрывается секретное оружие — Python. Давайте вытащим это мифическое существо из болота данных и передадим его осмотрительности. Простите, я имел в виду осмотрительность. Посмотрим, на что способна эта Llama. Основные понятия: Питонический алфавит Data Science Прежде чем мы углубимся в колдовство, давайте установим некоторые основы....

Когда дело доходит до науки о данных, соблазн создать собственные библиотеки может быть велик, особенно для разработчиков, которым нравится создавать что-то с нуля. Однако такой подход часто приводит к большему количеству головной боли, чем героических поступков. Вот почему большинству разработчиков следует избегать написания собственных библиотек для работы с данными и вместо этого использовать возможности уже существующих. Сила существующих библиотек Python, в частности, представляет собой сокровищницу библиотек для работы с данными, которые были протестированы в бою, оптимизированы и разработаны сообществом....

Введение в системы рекомендаций Системы рекомендаций — это незаметные герои цифровой эпохи, которые облегчают нашу жизнь, предлагая продукты, фильмы, книги и даже музыку, которые могут нам понравиться. Эти системы повсеместны: от раздела «Рекомендуем для вас» на Netflix до предложений «Вам также может понравиться» на Amazon. В этой статье мы погрузимся в мир систем рекомендаций, уделяя особое внимание тому, как создать такую систему с помощью Python и мощной библиотеки scikit-learn. Типы систем рекомендаций Прежде чем углубляться в подробности, давайте кратко рассмотрим основные типы систем рекомендаций:...

Введение в Jupyter Notebook Прежде чем мы погрузимся в мир расширений, давайте кратко рассмотрим, что такое Jupyter Notebook и почему он является основным инструментом в сообществе Data Science. Jupyter Notebook — это открытое веб-приложение, которое позволяет создавать и совместно использовать документы, содержащие исполняемый код, уравнения, визуализации и описательный текст. Он особенно популярен среди специалистов по обработке данных благодаря своей способности визуализировать данные и выполнять интерактивные вычисления. Почему расширения? Jupyter Notebook обладает невероятной мощью «из коробки», но его истинный потенциал раскрывается, когда вы начинаете использовать расширения....

Введение в Facebook Prophet В сфере прогнозирования продаж точность имеет ключевое значение, но это может быть сложной задачей, особенно при работе со сложными и нерегулярными данными. Здесь на помощь приходит Facebook Prophet. Разработанный исследовательской группой Facebook, Prophet — это мощный и гибкий инструмент прогнозирования, предназначенный для работы с особенностями реальных данных. Почему Prophet? Prophet выделяется своей способностью разбивать временные ряды данных на несколько компонентов, таких как тренд, сезонность и праздничные дни, а затем подгонять модель под каждый компонент....