Специальное предложение
  • +11
Оставили заявки
Программирование

Бесплатный вебинар

15 ноября 2022

Анализ данных в Data Science: техники исследования

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

  • 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, руководитель направления по исследованию данных в Сбере. Более 8 лет в программировании. Занимается NLP, строит модели классификации текстов.
103 комментария
  • Adl B

    Adl B

    21:24

    ytrain 2 раза вычислен,a ytest ни разу

  • Adl B

    Adl B

    21:22

    ytrain 2 раза вычислен,a ytest ни разу

  • Adl B

    Adl B

    20:50

    квадратичная

  • Skillbox.Live

    Skillbox.Live

    20:38

    Телеграм-чат интенсива - https://t.me/+SecDnKKiFjJjZDI6

  • Viktor Karpushin

    Viktor Karpushin

    20:35

    спасибо

  • Дмитрий Дойков

    20:35

    Спасибо

  • Михаил Абдулхаков

    Михаил Абдулхаков

    20:35

    Настя, спасибо

  • Аль Шульга

    Аль Шульга

    20:35

    Всего доброго всем!

  • Алексей Захаров

    20:35

    Спс

  • Vadim Mikhailov

    20:35

    Спасибо!

  • Алексей - -

    20:35

    Большое спасибо всем спикерам!

  • Андрей Акентьев

    Андрей Акентьев

    20:34

    спасибо

  • Vadim Mikhailov

    20:33

    КМК, интенсив точно Не для новичков, которые весьма далеки не только от Data Science, но и от программирования в целом.

  • ZX Spectator

    ZX Spectator

    20:32

    Не согласен с предыдущими комментариями. Всё очень понятно. Синтаксис языка можно выучить, а по сути: что, для чего, какую модель берём и почему, - всё было доступно и понятно. Новичкам в питоне придётся учить питон, если использовать эти инструменты, и начинать им надо с изучения питона, а не сразу окунаться в инструмент питона, без подготовки

  • Алексей - -

    20:32

    Анастасия, благодарю за ответ!

  • Аль Шульга

    Аль Шульга

    20:32

    Я смотрю этот интенсив 2-ой раз, и достаточно всё понятно, спасибо.

  • Алексей - -

    20:30

    согласен с предыдущим комментарием. еще вчера задавал вопрос о том - в какой среде выполняется разработка и где конечный пользователь видит и получает результаты

  • Аль Шульга

    Аль Шульга

    20:29

    Спасибо большое!

  • Андрей Акентьев

    Андрей Акентьев

    20:29

    ПОВТОРЯЙТЕ ЗА МНОЙ, ВСЕ ОЧЕНЬ ПРОСТО! А у кого вырезаем, зачем, почему вырезаем именно сейчас, а не через месяц, что пациенту даст данная операция, какие риски и тд. Никто ничего не объясняет. Прошу не принимать лично. Но, думаю я такой не один на данном интенсиве. Есть ощущение, что интенсив подходит для людей, которые имеют хотя бы какую-то подготовку в Python. Для новичков интенсив нужно адаптировать на мой взгляд.

  • Андрей Акентьев

    Андрей Акентьев

    20:28

    Моя обратная связь по интенсиву - было бы неплохо адаптировать интенсив под разные группы. я 2,5 года программировал на С++, то есть я не полный ноль в программировании, но я сижу и ничего не понимаю, просто смотрю как программист для чего-то пишет код и что-то получает в результате своих действий, не было никакой вводной информации о том где мы пишем, каковы основные принципы, нет никаких вводных пояснений для новичков. До сих пор не понимаю почему мы пишем в какой-то тетради и там все работает. А те у кого вообще не было опыта программирования, наверное, совсем дым коромыслом. В текущей ситуации ознакомления с профессией мне было бы более интересно услышать о конкретных задачах которые приходится решать, времени, сложностях, вариантах решения, демонстрация этих решений, для чего это нужно, где применяется и т.д. Чем смотреть как пишется код. Все равно, что в мединституте смотреть как хирург вырезает опухоль, машет скальпелем и говорит - ПОВТОРЯЙТЕ ЗА МНОЙ, ВСЕ ОЧЕНЬ ПРОСТО! А у кого

  • Skillbox.Live

    Skillbox.Live

    20:23

    Телеграм-чат интенсива - https://t.me/+SecDnKKiFjJjZDI6

  • ZX Spectator

    ZX Spectator

    20:18

    А можно добавить туда ещё один признак, например давление?

  • Алексей - -

    20:16

    ведь для стандартного вычисления средней по нескольким годам не нужно усложнять систему прогнозирования и использовать питон, например

  • Алексей - -

    20:14

    по графику температур очевидно, что чем больше температура отклоняется от нуля вниз в предыдущем периоде, тем больше отклоняется вверх в текущем. почему система прогнозирования это не учитывает и как сделать так, чтобы прогноз был более приближен реальности? у нас же получается, что прогноз абсолютно идентичен на каждый последующий год, по сути просто берем среднюю и все

  • Skillbox.Live

    Skillbox.Live

    20:14

    вот

  • Skillbox.Live

    Skillbox.Live

    20:14

    коллеги, скоро поправим

  • Viktor Karpushin

    Viktor Karpushin

    20:14

    эхо

  • ZX Spectator

    ZX Spectator

    20:13

    Эфир +

  • Дмитрий Голубев

    Дмитрий Голубев

    20:13

    эфир +

  • Skillbox.Live

    Skillbox.Live

    20:11

    Динозавр близок к поражению

  • Андрей Акентьев

    Андрей Акентьев

    20:09

    Вопрос организаторам. Куда отправить развернутую обратную связь по интенсиву? Кратко так - ничего не понятно, но очень интересно.

  • Дмитрий Ш.

    Дмитрий Ш.

    20:04

    последняя строка

  • qa qc

    qa qc

    20:02

    y_test надо переменную

  • ZX Spectator

    ZX Spectator

    19:58

    Можно же вроде делать кросс-обучение? Разделить данные на 5 частей, и использовать 4 части для обучения, одну для экзамена, потом сдвигать части, и уже использовать 2-5 части для обучения, одну ддя экзамена, и так 5 раз?

  • Андрей Акентьев

    Андрей Акентьев

    19:56

    Было бы интересно увидеть результат работы по конкретной задаче. Какова была задача, какие были сложности, и что мы в итоге получили как результат, сколько времени ушло и тд.

  • qa qc

    qa qc

    19:49

    Полагаю тем, что с помощью ML коэффициенты подбираются автоматически и с большей точностью...

  • Вадим Шипков

    Вадим Шипков

    19:46

    Чем машинное обучение лучше обычной аппроксимации, экстраполяции или интерполяции?

  • ZX Spectator

    ZX Spectator

    19:40

    Какая тёплая зима в 2020...

  • Viktor Karpushin

    Viktor Karpushin

    19:32

    -x^2