Разбор реальной data science задачи
Вставка
- Опубліковано 22 тра 2024
- 🔥 Telegram t.me/ershov_diary
🔥 Индивидуальная программа по обучению data science под вашу цель с моей менторской поддержкой до результата:
ershov.io/dsprogram?...
Тут я рассказываю почему я создал эту программу, для кого она подходит и в чем ее преимущества:
• Video
🔥 Мой telegram канал о data science: t.me/ershovds
В этом видео я разберу пример реальной data science задачи:
* Определение продуктовой задачи - удаление негативных комментариев
* Постановка задачи машинного обучения - бинарный классификатор и precision / recall метрики
* Поиска датасета (берем с Kaggle)
* EDA (с помощью pandas)
* Предобработка текста (с помощью nltk и scikit-learn)
* Тренировка моделей (с помощью scikit-learn)
* Что делать дальше (про деплой в production)
Ссылка на jupyter notebook с примером из видео:
gist.github.com/ershovio/df72...
Таймкоды:
0:00 Введение
1:00 Постановка задачи
3:07 Составление датасета
5:55 Анализ данных (EDA)
12:48 Предобработка текста (text preprocessing)
20:40 Тренировка моделей (Model training)
Контакты:
Instagram: / ershovio
Twitter: / ershovio
Facebook: / ershovio
#ershovds
ИМХО. Вот именно подобного формата роликов не хватает. Чтобы лучше понять, в чем заключается работа того или иного специалиста в той или иной области, необходимо посмотреть на процесс изнутри с множества сторон. Это чрезвычайно помогает примерить профессию на себя и понять: а чтоит ли пробовать в неё войти или нет.
п.с.: спасибо
истина
всё верно, но я так понял задачи могут немного отличаться, смотрю для чего то и банкам нужны специалисты подобного рода, а может "зеленый" просто учит в своей школе и не более...
абсолютно согласен. я наконец понял, что мне это не интересно, но именно изза технической части - гораздо интересней как модель работает? как её создать?
еще не хватает видеороликов, в которых обьяснят по модулям, как и куда применять и т.д... даже в вузе нгихера не обьясняют
Вы больше не нашли подобных роликов?
+1 чтобы выходило видео подобного формата
Сделай из этого рубрику "разбор реальных задач"
++++
+++
Да
А лучше "разбор нереальных задач"!
разбор реальных задач это супер, а не эти ваши бла-бла-бла, программирование, дата сайнс, бла-бла.
Нужная вещь, намного лучше чем просто разговорные ролики, в которых говорят не о чем. По больше бы таких роликов как этот!)
Вы больше не нашли подобных роликов?
Не часто вообще пишу комментарии, но ваше видео стало для меня новым толчком в изучении Data Science. Спасибо вам за контент! Буду ждать больше подобных роликов.
Автору респект! Спасибо тебе мужик. Столько годноты и вообще без понтов и пафоса - чётко, с доступными объяснениями. То что надо👍
Александр, спасибо огромное за такие видео ! Бомба!
Я могу сказать тебе что ты большой молодец! Я очень поражен на сколько информативный ролик. Желаю тебе побольше подписчиков и просмотров, а людям которые тебя смотрят больше подобных видосов на ютубе в целом, ибо в реальности не хватает такого рода видео.
Так держать! Респект!
Искал видео именно такого формата, подписался, очень жду таких видео от тебя. Ведь действительно, что бы понять понравится ли тебе такая работа, надо увидеть её на практике. Большое Спасибо)
Комментарий в поддержку канала и подобных видео)) я только в начале пути и очень полезно смотреть и формировать более чёткое представление о том, чем занимаются специалисты DS))
Вот это контент! Шикарный видос, побольше бы таких
Такие разборы очень полезны! Определенно нужно больше таких видео
Спасибо, это очень круто! с радостью посмотрю еще подобные видео с реальными задачами )
Простое, наглядное и доходчивое объяснение, смотрится на одном дыхании! Большое спасибо за интересный и качественно проработанный видеоурок! Очень не хватает видео именно такого формата!
Спасибо. Очень круто, что можно увидеть пошаговый гайд на примере реальной задачи.
Александр, спасибо за вашу работу! Крайне интересный тип видео!
Такие видео отлично дополняют теорию и показывают, что конкретно надо использовать для решения реальных задач
+1 чтобы выходили еще видео с таким разбором реальных задач. Например, по распознаванию изображений ))
Только вперед и не останавливаться. Спасибо очень интересно
Дружище, продолжай! Давно искал подобное видео.
Доступно и внятно! Так держать! Очень понравились стиль и объяснения!
Отличная идея с разбором задачи и обьяснением решения. Спасибо!
Спасибо! Очень полезно, надеюсь будет продолжение)
Спасибо за большой труд , жаждут узнать больше
Спасибо за проделанную работу!
Большое спасибо за видео. Я как раз искала разбор реальной задачи, чтобы понять, в чем, собственно, заключается работа специалиста в datascience. Отличная подача материала. Спасибо
Очень не хватает в сети подобных туториалов! Спасибо Вам огромное за Ваш труд! Понимаю, как сложно такое записывать. Обязательно, по возможности, записывайте ещё
Вы больше не нашли подобных роликов?
Познавательно, надеюсь видео с разборами будут выходить чаще)
Спасибо огромное, супер-формат!!!
спасибо, надеюсь подобного формата будет больше
Спасибо за Ваш труд! Первый раз смотрел решение задачи Data Science - очень понравилось.
Очень интересно! Успехов!
Очень интересно! Спасибо Вам за труд!
Отличный ролик, спасибо!
Отличный ролик. Прям искал что-то такое. Особенно классно, что ошибаешься и не режешь ошибки на видео. Сразу узнаю свой код)
Александр, спасибо! Очень полезно для понимания. Задача очень похожа на то, что мы с командой решаем в работе.
Туториалы нужны, сейчас прохожу обучение на аналитика данных, твои уроки очень полезны студентам!
реальные разборы редкость в инете, все воду льют. Молодец!
Очень полезный туториал, спасибо большое, побольше бы таких видео👍🏼
Круто! Спасибо! Ждем еще видео
Спасибо! Только начинаю обучение, в этом видео все последовательно объяснено. Многое стало понятнее!
Супер. Спасибо большое. Для меня как новичка, все понятно, отличное видео.
На самом деле очень круто! Нечасто можно найти видео, в котором последовательно и понятно показан алгоритм действий. Мне кажется, это поможет тем, кто только начинает свой путь в DS. Например, делая свой пет проект, можно отталкиваться от роликов такого типа. Спасибо и продолжай!)
Вы больше не нашли подобных роликов?
Спасибо за полезное видео. Хотелось бы больше туториалов по использованию технологий, которые сейчас чаще всего используются в продакшене;)
Было очень полезно посмотреть, спасибо за твои старания
Спасибо за отличный туториал ,побольше бы таких и в описании если можно ресурсы почитать про современные алгоритмы мл и все для новичков
Спасибо за видео. Очень полезная информация!!!!
Только что подписался, благодаря этому видео. Хотелось бы увидеть больше подобных видео.
Лично бы мне зашла тема по prediction.
Ещё раз спасибо за полезное видео.
Делай дальше, топчик смотреть такое только удовольствие!!
Спасибо! Очень полезная тема! Рубрика с практическими кейсами такого рода была бы очень ценна!
Топовое видео! Даёшь больше туторов! 👍🔥
Это то, что я искал ! Большое спасибо!
Большое спасибо! Очень полезное видео!
Спасибо за работу. Все очень понятно.
Нужная тема. Так гораздо проще понять с каким задачами и подходами надо будет работать. Спасибо за видео.
Лучшее видео про реальный проект по дата саенс. Александр, спасибо!
Спасибо за видео! Было интересно посмотреть!
Спасибо за видео! Очень доступно.
Огонь, спасибо большое!
Спасибо за ценное видео. Полезно и интересно. С удовольствием посмотрела.
Классное видео больше бы таких в ютуба... все доходчиво простым языком
хороший пример, реальная задача. буду рад еще таким видео!
спасибо!
Спасибо за видос. Было интересно!
Супер. Рад, что попал на ваш канал
Здорово! Спасибо огромное!
Спасибо за ролик. Я активно ищу реальные задачи с решением и разбором. И вот оно!)
+1 для нового контента. Очень интересная инфа - Продолжай в том-же духе !!!
Вот это видео прямо супер! Информативность 10/10.
Спасибо! Отличное видео!
Отлично! Все ясно понятно. Спасибо!
Спасибо за видео, оч долго искала что же такое анализ данных, как это выглядит, что вообще делает аналитик и как, вручную ли анализирует, какие программы использует, какова задача и цель анализа и тд... как вообще выглядит сама работа. чаще всего рассказывают о плюсах и минусах профессии, так и не объяснив что именно и как надо делать)) спасибо!
офигенно !!! респектую Вам
Спасибо! Очень интересное видео!
Спасибо за работу!!!
спасибо! очень полезное видео
Круто, спасибо за контент 👍
Спасибо за видео!
Отличное видео, автору большое спасибо.
Теперь хоть стало понятно как работать с гиперпараметрами и улучшать модель.
Не хватило этапа EDA, если правильно понимаю, это самый важный этап по работе с данными.
Очень крутое видео, большое спасибо Вам за труд.
спасибо! то чего не хватает на лекциях и курсах
Полезное видео, помогло, спасибо!
Классное видео, спасибо автору!
Спасибо огромное! Разжевал материал)
Крутое видео, побольше бы таких
Спасибо, очень интересно и наглядно)
Очень полезное видео, хорошо разбавляет сухую теорию. Реанимировал свой интерес к DS
Спасибо, очень интересно!
Очень очень очень полезный ролик, спасибо!
Пожалуйста, продолжайте выпускать такие видео
Спасибо, очень круто!
Отличный материал, спасибо. Можно продолжение с разборками задаст на новых либах)).
Потрясное видео, на постоянку такие были бы очень полезны!
Спасибо, очень полезное видео!
Долго ждал такой формат
Наконец-то хоть немного понятно, что это за профессия. Спасибо Вам!
Спасибо огромное!
Спасибо за туториал, продолжайте в том же духе
интересно интересно, я вот вообще не знал про ваш канал, спасибо!
Подписался, спасибо. Было интересно!
Давайте теперь эту же задачу на более продвинутых моделях и сравним результаты