DataWorkshop - AI & ML

2022-08-01 14:38:28 А вы знали, что если сильно переживать о том, как у вас получается выполнять какое-либо задание, вы хуже справитесь с этим заданием? Причина - кратковременная память будет перегружена бесполезными тревожными мыслями.

У человека ограниченная возможность сохранять внимание и проявлять умственные усилия. Внимание и усилия рассматриваются в качестве общего ресурса, используемого при решении многих умственных задач.

Например:
- мы не можем одновременно быстро идти и посчитать в уме 13*23

Есть доказательства того, что даже ожидание сложного задания вызывает такую же активность во многих отделах мозга, как и несложное задание такого же рода.

Д.Канеман в своей книге "Думай медленно, решай быстро" подробно рассказывает о 2 типах мышления:
быстрое (автоматическое, инстинктивное, эмоциональное)
медленное (рациональное, логическое)
и как правильно его использовать.

А еще в этой книге пишется про интуитивную статистику - даже у статистиков плохо со статистической интуицией

Очень рекомендую эту книгу Открыть/Комментировать

2022-07-13 21:08:55 Недавно завершился первый модуль курса по статистике.

Сегодня в нашем инстаграме мы провели небольшой опрос (в сторис) по проверке знаний .

Приглашаем поучаствовать (периодически мы проводим различные интерактивы в инстаграме). Открыть/Комментировать

2022-07-05 21:02:13 Открыть/Комментировать

2022-07-05 21:00:00 Статистика — неотъемлемая часть большого количества профессий. На курсе по статистике учим правильно понимать статистические термины, характеристики, и грамотно применять их на практике.

Для кого будет полезен курс?

Для специалистов по работе с данными (Data Scientist-ы, аналитики, программисты, BI сп-ты и др.)

Сегодня многие компании начинают использовать data driven подход (принимать стратегические решения, опираясь на данные).

Чтобы решить проблемы, ответить на вопросы и наметить стратегию, нужно разобраться в данных. Статистика предлагает ряд инструментов для получения этих знаний.

Для экономистов
Важно вовремя определить зоны роста в экономике одного предприятия и даже страны. Статистика позволяет структурировать массивы данных и составить анализ положения дел.

Для маркетологов
Работающая стратегия в маркетинге основана на хорошо проанализированных данных о рынке и собственных клиентах и др.

Хочешь научиться грамотно работать с данными? Тогда ждем Тебя на курсе по статистике. Открыть/Комментировать

2022-06-29 17:29:39 Открыть/Комментировать

2022-06-29 17:28:00 На связи Владимир

Знаете ли вы, что статистика может быть полезна для извлечения ценности из данных (за которую компании хотят платить)?

Я уже 5 лет веду свой авторский курс, практическое машинное обучение (1500+ студентов) и довольно часто возникают вопросы, можно ли было сделать подобное практическое введение в статистику?

С таким вопросом уже обратились сотни людей! У меня для вас хорошие новости, мы на финишной прямой.

Курс «Практическое введение в статистику» стартует 4 июля. Мало того, у вас есть возможность проверить, подходит ли вам способ обучения, а затем принять решение.

Получите первый урок из первого модуля бесплатно - все, что нужно сделать - это зарегистрироваться, затем мы настроим для вас среду и вы получите письмо с доступом, и можете действовать!

Мало того, как только вы выполните задание, вы также получите бонус. Открыть/Комментировать

2022-06-19 17:16:40 Data Analysis (Анализ данных), как этап в машинном обучении, предусматривает анализ данных, которые ранее уже были очищены и подготовлены.

Цель этого шага:
Выбор аналитических методов/алгоритмов
Создание моделей машинного обучения
Проверка результата

В зависимости от поставленной задачи, мы выбираем алгоритмы для построения моделей машинного обучения, например:
Регрессия
Классификация
Кластерный анализ
Обнаружение аномалий и др.

Обычно для любой проблемы существует несколько алгоритмов-кандидатов, которые можно использовать. Выбрать наиболее подходящий порой непросто, поэтому приходится прибегать к методам проб и ошибок.

Кстати, чаще более важным, чем выбор алгоритма, является работа с признаками для конкретных данных. А разработка признаков (feature engineering) - это вообще отдельное искусство, которому мы много уделяем времени на наших обучающих программах. Открыть/Комментировать

2022-06-17 20:40:58 Открыть/Комментировать

2022-06-17 20:36:33 Открыть/Комментировать

2022-06-17 20:36:06 Нам нужно серьезно поговорить Открыть/Комментировать