Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений
Рассказываем, в чём преимущества Python перед низкоуровневыми языками и чем он полезен в Data Science.
16 209
Data Science
Ожидания vs. Реальность: чем отличается изучение Data Science и настоящая работа
Обычные энтузиасты Data Science редко сталкиваются с нюнасами реальных рабочих проектов. О них и расскажет человек, год проработавший в этой должности.
20 364
Практика Data Science: где искать датасеты и что с ними делать — отвечают эксперты
Начинающие специалисты в Data Science порой не знают, где искать датасеты и что с ними делать. Узнали у экспертов, что они могут посоветовать.
12 233
Какие алгоритмы и структуры данных нужно освоить начинающему специалисту по Data Science — отвечают эксперты
Алгоритмы, структуры данных, модели машинного обучения — спрашиваем у экспертов, на что нужно обратить внимание новичку в Data Science.
20 958
Как специалисту по Data Science написать классификатор, если часть данных неверно размечена
Данные важны для аналитики. Однако если они размечены неверно, от них может быть больше вреда, чем пользы. Разбираемся, как работать с такими данными.
7768
Лучшие IT-выступления 2019 по версии Tproger: Data Science
Собрали лучшие выступления по data science за 2019 год по версии Tproger.
1777
Наглядная шпаргалка по операциям с DataFrame в pandas для data wrangling и не только
Удобная и наглядная шпаргалка по основным операциям с DataFrame в pandas. Подходит для data wrangling и не только.
10 714
Евклидова, L1 и Чебышёва — 3 основные метрики, которые пригодятся в Data Science
Евклидово, L1 и Чебышёва — разбираемся, что это за расстояния и чем они друг от друга отличаются.
38 363