Аналитик
Между странами, вроде как, напряженная ситуация. Но товары при этом спокойно курсируют. И даже сейчас можно купить айфон или игровую приставку напрямую в Америке, в их магазине. Причем очень неплохо на этом сэкономить. Правда, процесс с 2022 года стал немного сложнее, и имеет свои особенности. О них сегодня вам и расскажем.
Наш мозг — крайне загруженная вещь. Наш мозг обрабатывает всю эту ежедневную суматоху: навестить бабушку, купить 100 500 продуктов в магазине, уповать о падении рубля и так далее. В этом урагане информации мы забываем по истине важные для нас вещи.
Хотели бы вы иметь второй мозг? Мозг, способный запомнить всё. Мозг, в котором содержится вся полезная информация из книг, статей, видео, полученная вами?
Звучит прекрасно, не так ли? Может, когда‑то и казалось сказками, однако не сейчас.
Завтра финал Чемпионата мира по футболу. Самое время для рассказа о футбольных прогнозах.
Если ты интересуешься футболом и умеешь работать с данными, кажется, неизбежно в твоей жизни настанет момент, когда тебе захочется предсказывать результаты любимой команды, а лучше вообще все.
Такой день наступил и в моей жизни. И пусть я больше интересуюсь спортивным "Что? Где? Когда?", футбол - это классно. И это классно и с точки зрения прогнозов - и много данных, и много инересующихся, кому можно показать результаты. Давайте попробуем!
И раз за дело взялись зануды, будет много теорий, ещё больше таблиц и графиков.
Рубрика «Кем работать в IT» — интервью с представителями IT-профессий, в которых специалисты рассказывают о тонкостях своей работы: плюсах, минусах, подводных камнях и заработной плате. Мы надеемся, что джунам и стажерам она поможет больше узнать о том, что их ожидает на карьерном пути, а профессионалам — посмотреть на свою специальность через чужой опыт и, может быть, открыть для себя что-то новое.
В этой статье о своем старте в карьере и опыте нам рассказали Степан, ведущий дизайнер/тимлид и Кира, дизайнер — ребята работают в Хабре. Кстати, прямо сейчас мы ищем UI/UX-дизайнера в нашу команду.
Все уже слышали, что openAI выпустили в свет свою новую нейросеть-ассистента, так что я решил попробовать на что она способна и описать свой опыт взаимодействия с этим.. Этой... Сущностью.
Разговор будет вестись как с человеком в вежливой форме, так как оказалось, что нейросеть очень хорошо запоминает = )
Начнём с чего-то простого, попросим сгенерировать на языке CMake простую программу
Считается, что Data Mining — это магическое снадобье из SQL, Python, Power BI и других волшебных компонент. Мало кто знает, что при правильном подходе с Data Mining может совладать офисный планктон с помощью одного лишь Excel.
Если вы абсолютно далеки от Data Mining, но хотите причаститься его таинств, это руководство в картинках по шагам сделано для вас. Особенно полезно тем, кто никогда бы даже не подумал сделать подобное самостоятельно.
Если вы владеете специальными инструментами для работы с данными, то будет интересно узнать ваше мнение о решениях без "рокет сайнс" (как о явлении в целом, так и о данном кейсе).
В последнее время я публикую заметки, которые демонстрируют работу с пакетом tidymodels . Я разбираю как простые, так и более сложными модели. Сегодняшняя заметка подойдет тем, кто только начинает свое знакомство с пакетом tidymodels.
Кластерный анализ решает задачу разбиения множества на группы (кластеры) по принципу наибольшей однородности.
Подобные задачи возникают во множестве сфер деятельности, в частности это реклама и маркетинг. Ситуация, когда нужно выделить группы клиентов, максимально «похожих» друг на друга или определить локации, в которых преобладают определённые предпочтения.
Рассмотрю подобный пример и расскажу о способах решения вопроса средствами языка R.
Последнее время пакет tidymodels активно развивается в направлении задач машинного обучения.
Несколько лет назад Мак Кун разработал пакет caret, целью которого было создать единую платформу для моделей машинного обучения, существующих в R. Caret был прекрасен во многих отношениях, но далек от идеала. Но это был прекрасный старт. В связи с этим RStudio пригласила Макса Куна для разработки “аккуратной” версии данного пакета. В итоге, мы получили tidymodels.
В статье представлены результаты использования пакетов ggstatsplot и ggpmisc, позволяющих визуализировать результаты проверки статистических гипотез и параметры уравнений регрессий.
Привет, Хабр. Мне не удалось найти русскоязычные статьи, посвященные генерации артов с помощью архитектуры CPPN, поэтому я сам расскажу о том, что можно с ней сделать. Это позволит скрасить пару вечеров и сгенерировать себе, например, обои на рабочий стол. А может и придумать что-нибудь серьезное.
Лично я воспользовался такой архитектурой, чтобы сгенерировать абстрактное музыкальное видео на одну из своих композиций. Плюс добавил к нему ритмических пульсаций, о чем расскажу далее.
Цель этой статьи - показать вам основы httr2.
httr2 - переосмысленная реализация пакета httr, т.е. интерфейс для работы с HTTP запросами на языке R.
Из статьи вы узнаете, как создавать и отправлять HTTP-запросы и работать с полученными HTTP-ответами. httr2 разработан для точного сопоставления с базовым протоколом HTTP, который я объясню по мере продвижения. Для получения дополнительных сведений я также рекомендую ознакомиться со статьёй "An overview of HTTP" от MDN.
Обычное использование httr2 — это создание обёртки над каким нибудь API и предоставление его в виде R пакета, в котором каждая конечная точка API (то есть URL-адрес с параметрами) становится функцией. Эта статья поможет разобраться, как начать с очень простого API, не требующего аутентификации, а затем постепенно приводимые примеры будут усложняться.
В ходе данного курса вы пройдёте путь от самых основ синтаксиса языка, а к его завершению научитесь собирать данные по API, парсить сайты, рассылать электронные письма и разрабатывать полноценных telegram ботов.
Курс не требует от вас наличия навыков программирования, и рассчитан на новичков.
Основной аудиторией курса являются интернет маркетологи и веб аналитики, которые после его прохождения смогут автоматизировать большую часть рутинных операций в своей повседневной работе.
«How I Met Your Mother», season 6, ep. 7
Коля любит циклы.
Толя любит циклы.
Оля любит циклы.
Все любят циклы.
И Сережа тоже.Один Мамба их не любит. И вот почему.
Если опустить философские рассуждения, что все на уровне процессора является циклом или goto, то можно выделить три причины:
break, continue) не позволяют сделать хорошую оптимизацию на уровне процессора или компилятора. А это дополнительно означает, что распараллелить цикл по вычислителям будет очень трудно. В решении этого вопроса помогает функциональный подход и итераторы. Если известно о независимости вычислений значений каждого отдельного шага — надо сообщать об этом компилятору явно.
В настоящее время тема Process Mining продолжает набирать популярность, и все больше применяется при поиске новых путей повышения эффективности бизнес-процессов, в оперативном анализе пилотных проектов и конечно же в задачах аудита. При выборе инструмента для разработки в рамках данной задачи важнейшими критериями становятся доступность, производительность, наличие сообщества.
В этой статье мы рассмотрим bupaR – open-source пакет для анализа бизнес-процессов на языке R. В качестве IDE использовалась RStudio.
Допустим, у нас уже есть файл (csv) журнала (лога) событий активностей пользователей в интернет-магазине. Воспользуемся пакетом readr для загрузки лога событий из данного файла и методом activities_to_eventlog из bupaR для преобразования:
В 2013 году я отправлял себе прогноз погоды в sms-сообщении на телефон, используя для этого скрипт на R, API одного из онлайн-сервисов погоды, утилиту sendEmail и включенную услугу "e-mail to SMS". В 2022 году оказалось, что способ отправки SMS на телефон до сих пор работает (далее пример для оператора МТС Урал).
Цвет — мощное средство визуализации данных, его неумеренное или неправильное применение губит всю работу и сбивает с толку, поэтому цвет следует подбирать тщательно, не забывая об особенностях восприятия.
О типах палитр цветов и о том, как выбрать правильную палитру, рассказываем к старту курса по анализу данных.
Кадр из мультфильма «Раз горох, два горох», 1981, Союзмультфильм
Сбор исходных данных встречается во многих задачах, связанных с аналитикой. Веб тоже нередко выступает источником. Вероятность попасть на полностью готовый и причесанный источник почти близка к нулю. Всегда приходится что-то делать, чтобы эти данные получить и привести в порядок. Ободряет то, что если в браузере видна нужная информация, то тем или иным способом ее можно оттуда выцарапать. В самом худшем случае — перефотографировать.
Ниже три непридуманные истории, объединенные одной целью — достать информацию из открытого источника. Весь код написан «на салфетке», имеет сугубо иллюстративный и развлекательный характер.
Является продолжением серии предыдущих публикаций.
В прошлой статье, рассказывая про GPT-J-6B, я упоминал, что современные алгоритмы обработки естественного языка вызывают немалый ажиотаж даже среди людей, мало слышащих про машинное обучение. И вот, не успел ещё стихнуть шум обсуждений про возможности GPT-3 от OpenAI, как нам показали ещё одну работу их команды в области ИИ, которую назвали в честь Сальвадора Дали и робота ВАЛЛ·И – DALL-E.