Специальное предложение

+7

Оставили заявки

Программирование

Бесплатный вебинар

14 июня 2022

Анализ данных в Data Science: техники исследования

День 2 из 3: Интенсив Профессия Data Scientist: учимся обработке и анализу данных за 3 дня

1908

Анастасия Борнева

Руководитель направления по исследованию данных в Сбере

О вебинаре

Бесплатный вебинар «Анализ данных в Data Science: техники исследования». Вы узнаете, как анализировать данные и строить прогнозные модели.

Вебинар будет полезен: новичкам и молодым специалистам в программировании.

Обсудим:

техники исследования данных и примеры использования;
статистические методы на Python;
способы выявления значимых факторов и построения модели.

Спикер — Анастасия Борнева, математик-программист по образованию. 7 лет в программировании.

Другие видео интенсива

Рекомендованные

171 комментарий

Skillbox.Live

Наш Телеграм-чат - https://t.me/+b0awJs8Gpjw1MzAy
Евгений Никитин
22:35

Большое спасибо! Подключился только сегодня к вебинару, надеюсь завтра смогу догнать вас и сделать домашку:)
Tatyana Datsun
22:34

Спасибо. До завтра
Alexander Gruzdev
22:33

До завтра!
clewher
22:33

Прощайте!!
Просветов Максим
22:33

Благадарствую!!
Денис Пискарёв
22:33

блестяще, благодарю!
Paramount
22:33

Спасибо Вам!!!
Михаил GIS
22:33

Спасибо!
Даниил Толбухин
22:33

Всего доброго!
Евгений Никитин
22:33

Добрый вечер!
Ольга Синенок
22:33

спасибо!
Айгуль Гумирова
22:33

Спасибо)
Вадим Кузин
22:33

СпасиБо, ОГРОМНОЕ!
Alexander Gruzdev
22:33

Спикер - крут! Под впечатлением. Спасибо!
Александр Панькин
22:33

Спасибо
Надежда Копыл
22:33

Спасибобольшое
Elie Grachev
22:33

Спасибо!
clewher
22:33

Большое спасибо вам!)
M Mitiushova
22:32

+
tim times
22:32

+
Екатерина Никонова
22:32

+
Надежда Копыл
22:32

+
Евгений Никитин
22:31

+
Oleg Nikolaev
22:26

А как выглядят решения дерева решений, когда оно предсказывает количественный признак, да еще и по одной переменной? В демонстрации про дома признак был качественный и как-то понятнее получалось.
Elie Grachev
22:22

Модель переобучилась?
Elie Grachev
22:00

Анастасия, а можно поручить модели самой найти период косинуса? Почему это не сделать?
Alexey Chentsov
21:57

Посмотрел все инструменты гугл , colab там нет !!!!!!!! https://about.google/intl/en-GB/products/?tab=mh
Alexey Chentsov
21:52

КАК ОТКРЫТЬ colab без вашей ссылки? Дайте общую ссылку
Alexander Gruzdev
21:50

Отлично. Хочу быть Front End разработчиком.
Nikolay Pylinsky
21:49

Зеленин а ты не переписывай, просто обновляй периодически страницу и она "сама заполняется")))
Илья Ангелов
21:49

Догнать поезд
Денис Пискарёв
21:49

а я вот тащусь от темпа
Mikhail Osipov
21:49

Мне как физику интересно, можно ли такой штукой прогнозировать данные физических явлений и процессов..Это скорее раздумья, чем вопрос)
Oleg Nikolaev
21:49

Принципиально ли, выделяется тестовая выборка одним блоком (как в нашем случае) или кусками (например, с мая по сентябрь 2017, с марта по май 2018 и т.д.) и как лучше?
Даниил Толбухин
21:49

Анастасия, среди знакомых аналитиков какая библиотека используется чаще - matplotlib или seaborn?
Alexey Chentsov
21:48

colab.reseach.google.com платный инструмент? Я могу сам зайти и использовать?
Александр Зеленин
21:48

Я сижу и переписываю текст со стрима в редактор колаба. Какой-то диктант и я как всегда не успеваю. Зачем это всё? Почему сразу не заполнить кодом этот блокнот..?
M Mitiushova
21:47

темп достаточно высокий - остается только наслаждаться профи :)
Илья Ангелов
21:46

😂😂