Публикации по теме 'data-engineering'


Машинное обучение с нуля
Получите более глубокое понимание, заглянув за пределы ваших библиотек машинного обучения. В наши дни применение машинного обучения (ML) означает установку лучшей библиотеки для работы и экспериментов, а не самостоятельное кодирование алгоритмов. И когда у нас есть такие библиотеки, как scikit-learn , поддерживаемые 2484 участниками, или tensorflow , поддерживаемые 3196 участниками, почему бы и вам? Ответ на поставленный выше вопрос — и причина существования этой серии статей —..
Эпоха записных книжек - как записные книжки меняют способ разработки кода
Как ноутбуки уводят новую эру кодирования от текстовых редакторов и IDE Возраст ноутбуков Расширенные возможности Машинное обучение становится все более популярным, и ноутбуки вызывают большой интерес. Помимо ноутбуков с открытым исходным кодом, Jupyter и Zeppelin , облачные провайдеры выпустили свои собственные версии, Amazon выпустила EMR Notebooks , Google Colab и Microsoft Azure notebooks . Более традиционные производители программного обеспечения, такие как Oracle,..
Избегайте этих 5 ошибок Python и узнайте, как их решить
Несмотря на то, что Python может быть простым в изучении, чтении и написании, вы все равно можете совершать ошибки. Вот 5 ошибок Python, которых следует избегать, и если вы в конечном итоге их совершите, мы также узнаем, как их исправить, в этой статье. 1: Перезапись встроенных функций Python
Техническое похмелье
Как едва сносный инженер 🦫, который часто зацикливается на printf(hello world!”), я все еще использую слишком много технического жаргона. На самом деле это немного грустно, учитывая, насколько плохо я программирую. (ПЕРЕХОД К ПРЕДЛОЖЕНИЮ. ПОСЛЕДНЕЕ) 😁 -› С вами тоже такое случается? Смешные истории в комментариях ниже, пожалуйста. Это стало еще большей проблемой, работая в компании, которая занимается проектированием данных, ETL, хранением данных, архитектурой данных, нейронными..
Data Engineering 101 - Исследование переменных с помощью Pandas и Plotly
Супер простые примеры Python для основ инженерии данных Начиная работать с данными? Моя любовь к данным зародилась в юном возрасте, когда я слушал разговоры родителей об акциях, но по-настоящему она стала популярной около 9 лет назад, когда я впервые открыл для себя SQL. Чтобы научиться лучше анализировать данные, несколько лет назад я присоединился к учебному лагерю по анализу данных, стал лучше программировать и изменил всю свою жизнь . Я почти два года работаю в группе Data..
7 лучших курсов по машинному обучению в 2023 году
Машинное обучение стало одной из самых быстрорастущих областей в последние годы, и в ней существует постоянный спрос на профессионалов, которые могут создавать и развертывать интеллектуальные системы. Если вы хотите освоить навыки, необходимые для того, чтобы стать экспертом в области машинного обучения, прохождение курса — отличное место для начала. С таким количеством доступных вариантов выбрать правильный курс может быть проблемой. В этом сообщении блога мы собрали семь лучших курсов по..
Изменение A/B-теста: устранение предвзятости разделения в науке о данных
A/B-тестирование — краеугольный камень принятия решений на основе данных. Однако, как и многие методологии, он не застрахован от предубеждений. Одной из таких ошибок, которая в последнее время привлекла внимание, является систематическая ошибка разделения, которая может повлиять на результаты A/B-тестирования. В этом блоге мы представляем новый подход к противодействию этой предвзятости: переворот A/B-теста. Что такое предвзятость разделения в A/B-тестировании? В контексте..