Посты с тэгом блог компании open data science


Анализ результатов 2018 Kaggle ML & DS Survey


Kaggle — известная платформа для проведения соревнований по машинному обучению на которой количество зарегистрированных пользователей перевалило за 2.5 миллиона. В соревнованиях участвуют тысячи data scientist из разных стран, и Kaggle стал интересоваться тем, что из себя представляет аудитория. В октябре 2018 года был организован уже второй опрос и на него ответило 23859 людей из 147 стран.


В опросе было несколько десятков вопросов на самые разные темы: пол и возраст, образование и сфера работы, опыт и навыки, используемые языки программирования и софт и многое другое.


Но Kaggle — не просто площадка для соревнований, там также можно публиковать исследования данных или решения соревнований (они называются кернелы и похожи на Jupyter Notebook), поэтому датасет с результатами опроса был выложен в открытый до



Анализ результатов 2018 Kaggle ML & DS Survey


Kaggle — известная платформа для проведения соревнований по машинному обучению на которой количество зарегистрированных пользователей перевалило за 2.5 миллиона. В соревнованиях участвуют тысячи data scientist из разных стран, и Kaggle стал интересоваться тем, что из себя представляет аудитория. В октябре 2018 года был организован уже второй опрос и на него ответило 23859 людей из 147 стран.


В опросе было несколько десятков вопросов на самые разные темы: пол и возраст, образование и сфера работы, опыт и навыки, используемые языки программирования и софт и многое другое.


Но Kaggle — не просто площадка для соревнований, там также можно публиковать исследования данных или решения соревнований (они называются кернелы и похожи на Jupyter Notebook), поэтому датасет с результатами опроса был выложен в открытый до



Совмещение R и Python: зачем, когда и как?



Наверное, многие из тех, кто занимается анализом данных, когда-нибудь думали о том, возможно ли использовать в работе одновременно R и Python. И если да, то зачем это может быть нужно? В каких случаях будет полезным и эффективным для проектов? Да и как вообще выбрать лучший способ совмещения языков, если гугл выдает примерно 100500 вариантов?

Давайте попробуем разобраться в этих вопросах.
Читать дальше →


Парсим мемы в питоне: как обойти серверную блокировку

Новогодние праздники — прекрасный повод попрокрастинировать в уютной домашней обстановке и вспомнить дорогие сердцу мемы из 2k17, уходящие навсегда, как совесть Electronic Arts.



Однако даже обильно сдобренная салатами совесть иногда просыпалась и требовала хоть немного взять себя в руки и заняться полезной деятельностью. Поэтому мы совместили приятное с полезным и на примере любимых мемов посмотрели, как можно спарсить себе небольшую базу
данных, попутно обходя всевозможные блокировки, ловушки и ограничения, расставленные сервером на нашем пути. Всех заинтересованных любезно приглашаем под кат.

Читать дальше →


Сегментация лица на селфи без нейросетей

Приветствую вас, коллеги. Оказывается, не все компьютерное зрение сегодня делается с использованием нейронных сетей. Хотя многие стартапы и заявляют, что у них дип лернинг везде, спешу вас разочаровать, они просто хотят хайпануть немножечко. Рассмотрим, например, задачу сегментации. В нашем слаке развернулась целая драма. Одна богатая и высокотехнологичная селфи-компания собрала датасет для сегментации селфи с помощью нейросетей (а это непростое и недешевое занятие). А другая, более бедная и не очень развитая решила, что можно подкупить людей, размечающих фотки, и спполучить базу. В общем, страсти в этих ваших Интернетах еще те. Недавно я наткнулся на статью, где без всяких нейросетей на устройстве де



Открытый курс машинного обучения. Тема 9. Анализ временных рядов с помощью Python

Доброго дня!


Мы продолжаем наш цикл статей открытого курса по машинному обучению и сегодня поговорим о временных рядах.



Посмотрим на то, как с ними работать в Python, какие возможные методы и модели можно использовать для прогнозирования; что такое двойное и тройное экспоненциальное взвешивание; что делать, если стационарность — это не про вас; как построить SARIMA и не умереть; и как прогнозировать xgboost-ом. И всё это будем применять к примеру из суровой реальности.

Читать дальше →


Открытый курс машинного обучения. Тема 5. Композиции: бэггинг, случайный лес

Привет всем, кто дожил до пятой темы нашего курса!


Курс собрал уже более 1000 участников, из них первые 3 домашних задания сделали 520, 450 и 360 человек соответственно. Около 200 участников пока идут с максимальным баллом. Отток намного ниже, чем в MOOC-ах, даже несмотря на большой объем наших статей.


Данное занятие мы посвятим простым методам композиции: бэггингу и случайному лесу. Вы узнаете, как можно получить распределение среднего по генеральной совокупности, если у нас есть информация только о небольшой ее части; посмотрим, как с помощью композиции алгоритмов уменьшить дисперсию, и таким образом улучшим точность модели; разберём, что такое случайный лес, какие его параметры нужно «подкручивать» и как найти самый важный признак. Сконцентрируемся на практике, добавив «щепотку» математики.


Список статей серии


Открытый курс машинного обучения. Тема 2: Визуализация данных c Python


Привет всем, кто начал проходить курс! Новые участники, добро пожаловать! Второе занятие посвящено визуализации данных в Python. Сначала мы посмотрим на основные методы библиотек Seaborn и Plotly, затем поанализируем знакомый нам по первой статье набор данных по оттоку клиентов телеком-оператора и подглядим в n-мерное пространство с помощью алгоритма t-SNE.


Напомним, что к курсу еще можно подключиться, дедлайн по 1 домашнему заданию – 6 марта 23:59.


Сейчас статья уже будет существенно длиннее. Готовы? Поехали!


Читать дальше →


Базовые принципы машинного обучения на примере линейной регрессии

Здравствуйте, коллеги! Это блог открытой русскоговорящей дата саентологической ложи. Нас уже легион, точнее 2500+ человек в слаке. За полтора года мы нагенерили 800к+ сообщений (ради этого слак выделил нам корпоративный аккаунт). Наши люди есть везде и, может, даже в вашей организации. Если вы интересуетесь машинным обучением, но по каким-то причинам не знаете про Open Data Science, то возможно вы в курсе мероприятий, которые организовывает сообщество. Самым масштабным из них является DataFest, который проходил недавно в офисе Mail.Ru Group, за два дня его посетило 1700 человек. Мы растем, наши ложи открываются в городах России, а также в Нью-Йорке, Дубае и даже во Львове, да, мы не воюем, а иногда даже и употребляем горячительные напитки вмест