Как выглядит ландшафт инструментов по работе с данными глазами инсайдера, который активно общается с конечными пользователями? Рассмотрим, какова ситуаций в целом и какие в ней наблюдаются тенденции.

https://nsprg.ru/x1q8Kx

VK: https://nsprg.ru/OBG84m

Дзен: https://nsprg.ru/x9krGO

@nuancesprog #MachineLearning #ArtificialIntelligence #DataScience

Хотите открыть для себя красоту машинного кода, скрывающуюся за нулями и единицами? Для начала узнайте 5 неочевидных истин науки о данных. Они помогут вам ступить на путь постижения этой увлекательной дисциплины со свежим взглядом.

https://nsprg.ru/mn6rWm

VK: https://nsprg.ru/mY2rpx

Дзен: https://nsprg.ru/xAZEEv

@nuancesprog #DataScience

Большинство программ, тренингов и курсов по науке о данных не готовят студентов к реальной практике. Мы поможем вам восполнить этот пробел, который в Массачусетском технологическом институте называют "пропущенным семестром образования в области компьютерных наук".

https://nsprg.ru/mwPbnx

VK: https://nsprg.ru/vLk8wx

Дзен: https://nsprg.ru/mMa38m

@nuancesprog #DataScience

Слышали ли вы о пространственном индексировании? Эта технология обладает мощным потенциалом: она способна оптимизировать производительность запросов, сэкономить время обработки данных и упростить задачи машинного обучения.

https://nsprg.ru/OK7Q3O

VK: https://nsprg.ru/mWLQQx

Дзен: https://nsprg.ru/O52rVm

@nuancesprog #DataScience #Geospatial

Действительно ли новый релиз pandas 2.0.0. направлен на повышение производительности, гибкости и совместимости операций с данными? Ответить на этот вопрос поможет данный обзор, в котором представлены 5 функциональных возможностей pandas 2.0.

https://nsprg.ru/mEz63x

VK: https://nsprg.ru/m0rGjv

Дзен: https://nsprg.ru/mr7V9x

@nuancesprog #Pandas #DataScience

Затронем вопросы этики в науке о данных. Выявим имеющиеся проблемы и предложим пути решения.

https://nsprg.ru/v3BQPx

VK: https://nsprg.ru/OoAZ2x

Дзен: https://nsprg.ru/ObPjEx

@nuancesprog #DataScience

Инкрементный подход фокусируется на последовательном приращении функциональности продукта. При разработке проекта по инженерии данных такой подход гарантирует успех. Он повышает управляемость проектом, позволяет изучать различные концепции по мере продвижения и ускоряет выпуск более качественных продуктов.

https://nsprg.ru/mnqGAO

VK: https://nsprg.ru/mYA8om

Дзен: https://nsprg.ru/OQgXlx

@nuancesprog #DataScience

Инкрементный подход похож на спринт: он позволяет оперативнее реагировать на любые изменения и быстрее достигать цели. Небольшие, но постепенные шаги (спринты) обеспечат вам заряд адреналина всякий раз, когда вы будете вычеркивать из списка очередную выполненную задачу.

https://nsprg.ru/mw663O

VK: https://nsprg.ru/vLGGpx

Дзен: https://nsprg.ru/xR22bx

@nuancesprog #DataScience

Подробно расскажем о контейнерах Docker, оркестрации ETL-конвейеров, работе с облачными технологиями, настройке рабочей среды для ETL-проектов с Apache Airflow. А в конце поделимся нужными командами.

https://nsprg.ru/OKwa3O

VK: https://nsprg.ru/mWNPQO

Дзен: https://nsprg.ru/O5KwVx

@nuancesprog #DataScience #ApacheAirflow #PostgreSQL #GCP

Сложные понятия и процессы лучше всего объяснять на конкретных кейсах. Сегодня покажем, как работать с данными, на примере компании, участвующей в гоночном чемпионате Формула-1.

https://nuancesprog.ru/p/19725/

VK: https://nsprg.ru/x9Rnqv

Дзен: https://nsprg.ru/mw6woO

@nuancesprog #DataScience #ForBeginners