Специалисты по обработке данных тратят около 80% времени на то, чтобы выбрать оптимальную модель, отрегулировать ее параметры и подождать, пока она осуществит необходимые расчеты. На выручку приходит автоматическое МО, в разы ускоряющее подбор адекватной модели.

Эти 4 пакета Python - Causalinference, Causallib, Causalimpact и DoWhy - помогут овладеть навыками причинно-следственного анализа. Изучив эту область экспериментальной статистики, вы сможете устанавливать и обосновывать причинно-следственные связи при исследовании самых различных данных.

Вам предстоит собеседование по JavaScript? Скорее всего, вас спросят о том, как использовать промисы. Эти задачи с пояснениями и иллюстрациями помогут к этому подготовиться.

Рассказываем, что такое расширяющие методы и как с их помощью можно дополнять функциональность классов без их изменения.

Узнаем, откуда берется замедление при одновременном изменении более 50 записей и как в 10 раз ускорить операцию массового редактирования записей. Используем promise, чтобы не ждать возвращения каждого запроса на изменение, прежде чем делать следующий, и сэкономить много времени.

Сделаем первый шаг в мир кибербезопасности и шифрования. Для этого создадим инструмент командной строки для PGP-шифрования с помощью Python.

Больше не нужно переключать вкладки, чтобы узнать, есть ли конкретная акция на eToro. Представляем вашему вниманию расширение, которое сделает эту работу за вас!