Наука о данных

Все модели машинного обучения разделяются на обучение с учителем (supervised) и без учителя (unsupervised). В первую категорию входят регрессионная и классификационная модели. Рассмотрим значения...

Дата-сайентистам приходится работать с данными разных форматов. Разбираемся, в чем заключается разница между длинным и широким форматами данных, а также в том, как перейти от одного формата к другому в Pandas.

Машинное обучение позволяет разрабатывать модели, способные выдавать точные прогнозы. Сегодня рассмотрим, как можно создать модель МО, используя такой инструмент, как Google Colab.

Данные многое вам скажут, если вы готовы слушать.  - Джим Бергесон Данные можно назвать Богом. Все на свете проверяется только благодаря данным. Вы не сможете претендовать...

Что лучше - традиционные платформы или платформы Web3? Попробуем разобраться.

Искусственный интеллект существенно развился на своём пути сокращения разрыва между возможностями людей и машин. Разработчики наравне с энтузиастами работают над великим множеством аспектов в...

Вы научитесь импортировать и визуализировать сложные сети метро, ​​выполнять осмысленные запросы и красиво оформлять ответы базы. Эти навыки открывают возможности анализа и визуализации данных. Авторы рекомендуют продолжать экспериментировать с Memgraph Lab.

Предыдущие части: Часть 1 Одной из (множества) причин сложности распределенных систем является то, что они пытаются делать множество вещей одновременно. Распределенная система создает для конечного...

Язык структурированных запросов – SQL, является незаменимым навыком в области науки о данных и, вообще говоря, приобрести этот навык довольно просто. Однако большинство забывают, что...