Материалы для программистов на тему «Data Science»
Начинающие специалисты в Data Science порой не знают, где искать датасеты и что с ними делать. Узнали у экспертов, что они могут посоветовать.
Алгоритмы, структуры данных, модели машинного обучения — спрашиваем у экспертов, на что нужно обратить внимание новичку в Data Science.
Данные важны для аналитики. Однако если они размечены неверно, от них может быть больше вреда, чем пользы. Разбираемся, как работать с такими данными.
Собрали лучшие выступления по data science за 2019 год по версии Tproger.
Удобная и наглядная шпаргалка по основным операциям с DataFrame в pandas. Подходит для data wrangling и не только.
Евклидово, L1 и Чебышёва — разбираемся, что это за расстояния и чем они друг от друга отличаются.
Эксперты SkillFactory рассказывают, зачем нужно участвовать в хакатонах по data science и как лучше всего к ним подготовиться.
Смотрим на последние тренды в Data Science и раскладываем по полочкам этапы обучения: от выбора языка и библиотек до машинного обучения и нейронных сетей.
