Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
Po testach na produkcji z poprzedniego tygodnia przybyło Was równo pięćdziesiąt! Dzięki za zaufanie, mam nadzieję że niniejsze wydanie newslettera Dane i Analizy (jest archiwum!) Was nie rozczaruje i pozostaniecie wiernymi czytelnikami.
A dzisiaj sporo materiału, na nowo pokuładanego – liczę, że taki układ ułatwi Wam poruszanie się po newsletterze i docieranie do tych najbardziej interesujących treści. Po migracji na serwis Raindrop.io (polecam, nie mam w tym żadnego interesu) łatwiejsze dla mnie stało się przygotowanie newslettera, w tym – co chyba najważniejsze – ręczne wybieranie materiałów i ich opisywanie.
Dajcie znać jak oceniacie ten nowy układ. Mailem, na fanpage’u, albo na Discordzie. Czegoś Ci brakuje? Też napisz!
#analiza_danych_koncepcje
AI vs Machine Learning vs Deep Learning
Gdzie jest sztuczna inteligencja, gdzie uczenie maszynowe a gdzie uczenie głębokie?
Invest in New Data before New Models
Lepsze dane to lepsze wyniki. Nawet jeśli modele są proste.
Jak działają algorytmy rekomendacyjne Spotify?
Mamy oczywiście collaborative filtering i content-based recommendation, ale są też sieci CNN na spektogramach utworów. Inspirujący tekst.
#analiza_danych_projekty
Introduction to Binary Classification with PyCaret
Tutorial dla początkujących prowadzący przez cały proces przygotowania danych i klasyfikacji binarnej (problem typu „pies czy kot”) danych z użyciem pakietu PyCaret, co oznacza że trenowanych jest wiele modeli na raz.
How to Choose K for K-Means
Jednym ze sposobów klasyfikacji danych jest algorytm k-Means. Ale jak wybrać odpowiednie k? Tutaj znajdziesz omówienie metory Elbow.
Time-Series Analysis: Hands-On with SciKit-Learn Feature-Engineering
Ależ potężna dawka wiedzy o szeregach czasowych! Jak je rozebrać na części, jak prognozować?
Buy ‘Til You Die: Predict Customer Lifetime Value in Python
Liczenie LTV to jedno z najpopularniejszych zadań w analizie danych, którymi zajmują się biznesy sprzedające cokolwiek. Ile klient łącznie klient wyda w naszym sklepie? Zobaczcie jak to się robi w tym ogromnym tutorialu.
How to perform anomaly detection with the Isolation Forest algorithm
Algorytm Isolation Forest jako sposób na wykrywanie wartości odstających w naszych zbiorach danych.
#deep_learning
Modeling uncertainty in neural networks with TensorFlow Probability
Niepewność predykcji – to jeden z bardziej popularnych w ostatnich czasach tematów (obok tłumaczenia dlaczego model zachował się tak a nie inaczej). TensorFlow daje do tego świetne narzędzie – TensorFlow Probability.
#devops
Docker Commands Cheat Sheet
Pełna lista komend, która pozwoli Ci w pełni wykorzystać możliwości Dockera.
#python_junior
Co to jest iterator, co to jest generator i po co jest yield?
Dobre wprowadzenie dla początkujących
Execution time of a function
Dekoratory w Pythonie to fajna sprawa, a w tym przykładzie zobaczycie jak się je tworzy na przykładzie takiego dekoratora co to liczy czas wykonania funkcji. Przydatne przy optymalizacji kodu.
#python_mid
Python, SQLAlchemy, and Concurrency
Równoległe wykonywanie kodu z reguły wpływa na szybkość całego procesu. Jak zrównoleglić funkcje operujące na bazie danych?
How URL Shorteners Work ?
Jak działa skracacz linków? A może napiszmy samodzielnie własny?
How to automate financial data collection?
Zbieranie danych finansowych (na przykład kursów akcji) i zapisywanie ich do bazy danych. Python, pakiet yfinance, pandas i baza danych.
#r
How to Build Interactive Google Maps With R Shiny
Jak użyć map Google w swoim projekcie?
Dobre w tym poradniku jest też to, że wyjaśnia jak podpiąć się do api, bo właściwie wszystkie usługi od Google są oparte o api i podpięcie się do nich jest za każdym razem podobne.
How to Scrape and Store Strava Data Using R
Używasz Stravy? To może zechcesz przeanalizować swoje treningi w R? Przed analizą potrzbujesz danych, tutaj dowiesz się jak je pobrać.
#środowisko_pracy
How to Set Up Python Development Environment on Visual Studio Code
Jak pewnie wiecie jestem #TeamVSCode jeśli chodzi o IDE. W tym tekście znajdziecie przewodnik podstawowej instalacji tego środowiska pracy. Jeśli ktoś nie ma albo chce zacząć pracę z Pythonem w VSCode to polecam.
Zestawienie linków przygotowuje automat, wybacz więc wszelkie dziwactwa ;-)