Топ-10 Python библиотек для Data Science

Рассказываем, на какие популярные Python библиотеки для Data Science стоит обратить внимание начинающему дата-сайентисту.

Обложка: Топ-10 Python библиотек для Data Science

Набор инструментов, чтобы сделать аналитику на R максимально комфортной

Инструменты, которые наверняка пригодятся, если вы будете заниматься Data Science и аналитикой на языке R. 

Обложка: Набор инструментов, чтобы сделать аналитику на R максимально комфортной

10 вопросов на позицию специалиста по Data Science

По 5 вопросов с собеседований из двух обязательных для Data Scientist областей знаний — теории вероятности и машинного обучения

Обложка: 10 вопросов на позицию специалиста по Data Science

Математика для Data Science: 3 полезных закона

Data Science и математика тесно связаны. Рассказываем про три математических закона, на примере песен из Spotify.

Обложка: Математика для Data Science: 3 полезных закона

Где общаются разработчики: русскоязычные чаты программистов

Сделали подборку чатов программистов в Slack, Telegram и Gitter.

Обложка: Где общаются разработчики: русскоязычные чаты программистов

Базовые знания Data Science: что и где нужно изучить новичку

Область Data Science сейчас популярна и есть везде. Разбираемся, что нужно знать для минимального входа в эту сферу.

Обложка: Базовые знания Data Science: что и где нужно изучить новичку

Business Science vs Data Science: чем отличаются два направления науки о данных?

Когда речь идёт о данных и их пользе для бизнеса, многие вспоминают про Data Science. Однако это не всегда именно то, что нужно бизнесу.

Обложка: Business Science vs Data Science: чем отличаются два направления науки о данных?

Data Science для начинающих: 12 проектов на Python за 3 часа

Если только начинаете путь в Data Science, попробуйте сделать эти проекты для начинающих. Они научат вас собирать и визуализировать данные.

Обложка: Data Science для начинающих: 12 проектов на Python за 3 часа

Что работодатели ждут от начинающих специалистов по Data Science

Разбираемся, какие скиллы нужно прокачивать и как выделиться среди других соискателей на позицию специалиста по Data Science.

Обложка: Что работодатели ждут от начинающих специалистов по Data Science

5 шпаргалок по Python для разных сфер применения

Мы собрали несколько полезных шпаргалок по Python: больше не придётся тратить время на поиск базовой информации.

Обложка: 5 шпаргалок по Python для разных сфер применения
Обложка: Выбраться из матрицы: как пройти отбор на Python-разработчика в Data Science

Выбраться из матрицы: как пройти отбор на Python-разработчика в Data Science

Рассказ о том, почему джунам будет трудно в команде Data Science, к чему стоит готовиться мидлам и какие задачи стоит ожидать.

Почему дата-аналитики должны перестать работать «дворниками»

Дата-аналитики приносят пользу, когда извлекают из данных полезные инсайты. Но зачастую им не до этого, ведь данные ещё нужно очистить.

Обложка: Почему дата-аналитики должны перестать работать «дворниками»

Аналитик Big Data — чем занимается, и что нужно знать, чтобы им стать?

Совместно с GeekBrains рассказываем, что нужно знать, чтобы стать аналитиком Big Data — даже если у вас нету опыта работы.

Обложка: Аналитик Big Data — чем занимается, и что нужно знать, чтобы им стать?

Python vs. R: что выбрать для Data Science начинающему специалисту?

Python и R —два самых популярных языка для Data Science. Какой из них выбрать? Разбираемся в плюсах, минусах и инструментах обоих языков.

Обложка: Python vs. R: что выбрать для Data Science начинающему специалисту?

Собеседование по Data Science: что нужно знать и где это изучить

Leon Chlon, специалист из Facebook, рассказывает, какие знания и подход нужны, чтобы успешно пройти собеседование по Data Science.

Обложка: Собеседование по Data Science: что нужно знать и где это изучить

Отбор признаков в машинном обучении

Как происходит процесс отбора подмножества значимых признаков для использования в построении модели в машинном обучении.

Обложка: Отбор признаков в машинном обучении

Программирование на Python с нуля: дорожная карта разработчика

Как научиться программировать на Python с нуля? Мы составили дорожную карту для быстрого, эффективного и структурированного изучения Python.

Обложка: Программирование на Python с нуля: дорожная карта разработчика

Создайте и разверните своё первое веб-приложение для машинного обучения

Создаём с помощью PyCaret приложение для прогнозирования затрат на госпитализацию пациентов на основе разных показателей.

Обложка: Создайте и разверните своё первое веб-приложение для машинного обучения

Специалисты по data science тратят большую часть рабочего времени не на разработку продуктов

Дата-сайентисты часто сталкиваются с некачественными данными. В статье рассмотрены причины этого, а также возможные способы решения.

Обложка: Специалисты по data science тратят большую часть рабочего времени не на разработку продуктов

Как за 75 долларов собрать датасет из 50 тысяч изображений: опыт стартапа Neatsy

Разбор кейса сбора большого датасета через краудсорсинг с поэтапным описанием.

Обложка: Как за 75 долларов собрать датасет из 50 тысяч изображений: опыт стартапа Neatsy

Data Science с нуля: подробный гайд для начинающих

Можно ли освоить Data Science с нуля самостоятельно? Спойлер: да. Мы составили гайд с полезной информацией и материалами для самостоятельного изучения.

Обложка: Data Science с нуля: подробный гайд для начинающих

Задачи по Data Science от Tproger и GeekBrains

Один из главных прикладных навыков data science — умение работать с библиотеками вроде Pandas и NumPy. Собрали для вас несколько задач по этим библиотекам.

Обложка: Задачи по Data Science от Tproger и GeekBrains

7 советов для новичков в Data Science

Как сосредоточить усилия на практических навыках, не зацикливаться на абстрактных теориях и подготовиться к работе Data Scientist’ом.

Обложка: 7 советов для новичков в Data Science

Типичный рабочий день специалиста по Data Science

Рассказ практикующего специалиста о том, что ему приходится делать чаще всего по долгу службы data scientist’ом.

Обложка: Типичный рабочий день специалиста по Data Science

Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений

Рассказываем, в чём преимущества Python перед низкоуровневыми языками и чем он полезен в Data Science.

Обложка: Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений

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.

Обложка: Ожидания vs. Реальность: чем отличается изучение Data Science и настоящая работа

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.

Обложка: Практика Data Science: где искать датасеты и что с ними делать — отвечают эксперты

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.

Обложка: Какие алгоритмы и структуры данных нужно освоить начинающему специалисту по Data Science — отвечают эксперты

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.

Обложка: Как специалисту по Data Science написать классификатор, если часть данных неверно размечена

Лучшие IT-выступления 2019 по версии Tproger: Data Science

Собрали лучшие выступления по data science за 2019 год по версии Tproger.

Обложка: Лучшие IT-выступления 2019 по версии Tproger: Data Science

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.

Обложка: Наглядная шпаргалка по операциям с DataFrame в pandas для data wrangling и не только

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.

Обложка: Евклидова, L1 и Чебышёва — 3 основные метрики, которые пригодятся в Data Science