Адрес канала:
Категории:
Технологии
Язык: Русский
Количество подписчиков:
16.43K
Описание канала:
Статьи на тему data science, machine learning, big data, python, математика, нейронные сети, искусственный интеллект (artificial intelligence)
Англоязычный канал по DS и Machinelearning -https://t.me/ds_international
По сотрудничеству - @g_abashkin
Рейтинги и Отзывы
Оценить канал devsp и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.
5 звезд
1
4 звезд
0
3 звезд
0
2 звезд
0
1 звезд
1
Последние сообщения 7
2023-05-17 20:07:12
Лучшие практики при работе с мастер-даннымиВ этой статье автор расскажет, почему основная цель управления мастер‑данными — сформировать единое представление об объектах, над которыми компания осуществляет свою деятельность, и почему когда офлайн‑компании начали запускать онлайн‑сервисы, управление мастер‑данными потребовало своевременной модернизации для соответствия новой реальности, а также вы узнаете почему если вы рассылаете изменения в мастер данных, то обязательно нужно реализовать метод инициализации нового потребителя.
Читать...
1.5K views17:07
2023-05-17 15:07:51
Big Data в облакахВ этой статье автор расскажет, почему данные, к которым не требуется быстрый доступ, часто предпочитают “охладить”, их удаляют с дорогих дисков основной платформы хранения (DWH или Data Lake) и перемещают в архив, и почему технически архив может быть устроен как массив устройств хранения, а также вы узнаете почему в качестве платформы для DWH или Data Lake может быть выбрана одна из MPP-систем, часто разворачиваемых on-prem.
Читать...
1.5K views12:07
2023-05-16 20:07:37
DevOps для данных: как ускорить обработку и передачу информации за счет принципов DataOpsВ этой статье автор расскажет, почему для создания продукта данных приходится использовать более крупные наборы технологий, чем в случае с отдельным программным продуктом, и почему данные обычно поступают из разных источников и часто перемещаются по системе нелинейно, а также вы узнаете как DataOps помогает упростить проектировании системы с помощью концепции центрального репозитория, который служит единым источником истины для любого кода и конфигурации в вашей системе.
Читать...
1.7K views17:07
2023-05-16 15:07:06
Новые горизонты в оценке рисков: как источники данных помогают создать точные моделиВ этой статье автор расскажет, для чего вообще нужны скоринговые модели в банке, и как скоринговые модели и модели оценки вероятности дефолта заемщика (PD модели) оказывают существенное влияние на все процессы банка и его доход, а также вы узнаете почему такие модели используются как при принятии решений по заемщикам в качестве Cut-off при одобрении сделки, так и в подходах Risk Based Limit (RBL), Risk Based Pricing (RBP).
Читать...
1.7K viewsedited 12:07
2023-05-16 11:07:04
Присоединяйтесь к нашему сообществу Data Analyst REBRAIN, если вы интересуетесь аналитикой данных, управлением проектами или маркетингом. У нас для вас есть множество открытых онлайн-практикумов каждый месяц, которые проводят профессиональные аналитики. В рамках практикумов мы разбираем реальные кейсы анализа данных с использованием самых актуальных инструментов, таких как Python, SQL, Tableau, бизнес-метрики и визуализация данных, статистика, теория вероятностей и другие.
Уровень сложности и направление каждого практикума подобраны таким образом, чтобы каждый мог найти для себя интересные задачи и развиваться в соответствии с уровнем своей компетенции.
Подключайтесь к нам уже сегодня и начинайте развивать свои навыки в области анализа данных совершенно бесплатно!
1.8K views08:07
2023-05-15 20:07:51
PySpark для аналитика. Как правильно просить ресурсы и как понять, сколько нужно братьВ этой статье автор расскажет, как правильно задавать параметры Spark-сессии, чтобы получить ресурсы, и почему аналитику нужно не только учиться писать код на Spark, но и важно уметь правильно инициализировать сессию и запрашивать ресурсы, а также вы узнаете почему драйвер в Spark выполняет две основных задачи: планирование расчётов и сбор результатов.
Читать...
1.9K views17:07
2023-05-15 15:07:49
Как структурировать проекты машинного обучения с помощью GitHub и VS CodeВ этой статье вы узнаете, как хорошо продуманный процесс структурирования проектов машинного обучения поможет быстро создавать новые репозитории GitHub и с самого начала ориентироваться на элегантную программную архитектуру, и почему когда пишешь код на Python в VS Code, многое зависит от анализатора кода и инструмента форматирования, а также вы узнаете почему в качестве диспетчера среды для Python лучше использовать Miniconda.
Читать...
446 views12:07
2023-05-14 20:07:55
Что нужно знать на позицию junior Data Science и как подготовиться к собеседованиюВ этой статье авто расскажет, почему Data Science является одной из самых востребованных, высокооплачиваемых и перспективных профессий в современном мире, и почему каждый работодатель хотел бы, чтобы junior мог работать без постоянного контроля и развивался под руководством тимлида, а также вы узнаете зачем нужно изучить основы математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей.
Читать...
1.4K views17:07
2023-05-14 15:08:03
Работа с научными данными в рамках data-driven подходаВ этой статье автор расскажет, Data-Driven подход используют для построения бизнес-модели или маркетинговой стратегии, при составлении плана продаж, в программировании и даже в дизайне, и почему после этапа сбора данных следует этап очистки данных, а также вы узнаете почему всегда проверять записи на наличие опечаток и, при их наличии, их исправлять.
Читать...
1.6K views12:08
2023-05-13 20:07:20
Что ждёт дата-инжиниринг в 2023 годуВ этой статье автор расскажет, почему команды дата-инженеров раньше делали упор на скорость и гибкость, чтобы выполнить наложенные на них исключительные требования, а основная часть их времени уходила на написание новых запросов или передачу новых данных, а не на оптимизацию тяжёлых/некачественных запросов, а также вы узнаете почему в этом году big data станут меньше и удобнее для управления.
Читать...
1.8K views17:07