Недавно случайно нашёл канал. Честно сначала не очень вкатило - так как поначалу увидел видосы где были просто рассуждения на тему data science, без практики. Но вот это видео прямо то что надо! Хотелось бы больше практики на числовых данных, а именно: как почистить выборку от шума, как восполнить пропущенные данные, ну и конечно прогностические модели:) Будем ждать новых видео! Спасибо за контент! Ps: лойс, пиписька, колокольчик уже были)
Есть разные библиотеки для визуализации данных: pandas, matplotlib, seaborn. Один и тот же график можно построить, используя любую любую библиотеку (например, простой time series). Какую библиотеку вы выбираете? Под каждую отдельную визуализацию выбираете определенную библиотеку? Или просто используете одну библиотеку, в которой максимум функционала?
Matplotlib база. Первоначальные настройки. Pandas первоначальная визуализация для себя, чтобы оценить полученные данные. Seaborn для презентации. Plotly для особых презентаций. Иногда
Скажите пожалуйста Macbook и не win10/11 не мешает вам заниматься дс? Или проще работать на ноуте/ПК на винде???? Или для любого дс/мл специалиста без разницы где работать??
Те, кто хотят обучать кого-то должны, во-первых, делать такие видео и всё подробнейшим образом указывать: ссылки на код, обязательно тайм код и т.д. Здесь всё это есть! Учишься на расслабоне. Видео сохранил в свой плейлист!!! 👍👍👍
Классно! Про пакет знал, но подробно не изучал. Помотреть было интересно 🙂
Спасибо, отличный урок!
Очень полезное видео, не знал о связях в графиках, мне как начинающему специалисту очень помогло, спасибо большое
ОООО, топ-контент, наконец-то полезный обзор по Seaborn. Respect
Мне было бы интересно послушать вводное видео по Git 🤔
Недавно случайно нашёл канал. Честно сначала не очень вкатило - так как поначалу увидел видосы где были просто рассуждения на тему data science, без практики. Но вот это видео прямо то что надо! Хотелось бы больше практики на числовых данных, а именно: как почистить выборку от шума, как восполнить пропущенные данные, ну и конечно прогностические модели:)
Будем ждать новых видео! Спасибо за контент!
Ps: лойс, пиписька, колокольчик уже были)
Спасибо! Полезный урок.
Alexander Ershov вы лучший ! Лайк, подписка и колокольчик. Продолжайте в том же духе, успехов.
Спасибо за материал и усилия!
это имба брат
Круто, узнал много фишек
Тоже узнал что-то новое, хотя казалось, что знал всё уже про Seaborn )
Есть разные библиотеки для визуализации данных: pandas, matplotlib, seaborn. Один и тот же график можно построить, используя любую любую библиотеку (например, простой time series).
Какую библиотеку вы выбираете? Под каждую отдельную визуализацию выбираете определенную библиотеку? Или просто используете одну библиотеку, в которой максимум функционала?
Matplotlib база. Первоначальные настройки.
Pandas первоначальная визуализация для себя, чтобы оценить полученные данные.
Seaborn для презентации.
Plotly для особых презентаций. Иногда
В guthub не написали код по flights 😀Но ничего, я сам с видео себе дописал. Просто информирую
Обязателен вуз для data аналитика
Скажите пожалуйста Macbook и не win10/11 не мешает вам заниматься дс? Или проще работать на ноуте/ПК на винде???? Или для любого дс/мл специалиста без разницы где работать??
Нет, все нормально работает
Отлично! Дождался.
Привет, нужны ли дата сайнз программисты на данный момент, народу и так много
Нужны. Откройте хедхантер, потребность очень большая и в DS и в DE
Не фига, а фигЮ, там слог открытый - гласная после r есть
Boxplot - это всё же не график Бокса-Кокса 😀
Ага, не правильно выразился 😅
Зашел сюда лишь для того, чтобы написать: а почему не politely?!?!
что за нн библиотека?
Те, кто хотят обучать кого-то должны, во-первых, делать такие видео и всё подробнейшим образом указывать: ссылки на код, обязательно тайм код и т.д. Здесь всё это есть! Учишься на расслабоне. Видео сохранил в свой плейлист!!! 👍👍👍