Brainsburg Educational
77
подписчиков
🎓 Поэтапно разбираем DS на реальных задачах, с историческим подходом, теорией и контекстом:
▪️ Математика
▪️ История аналитики
▪️ Задачки из собеседований
▪️ Программирование
▪️ BI и инструменты
🎓 Поэтапно разбираем DS на реальных задачах, с историческим подходом, теорией и контекстом:
▪️ Математика
▪️ История аналитики
▪️ Задачки из собеседований
▪️ Программирование
▪️ BI и инструменты
2 дня назад
• Вы подписаны
Пояснение. Конвертирует угол из радиан в градусы. Необходимо при работе с тригонометрическими функциями (которые принимают радианы) и отображении результатов пользователю. Теоретическое описание. degrees(x) = x × 180 / π. Обратная к radians(). Пример. Навигационные системы: конвертация угла поворота для вывода на экран навигатора: Пояснение...
5 дней назад
• Вы подписаны
Python, Математика и Промпт-инжиниринг 🎉 Приглашаем на бесплатный вебинар brainsburg.university/...nar Жмите ссылку ниже и получите бонусы 👇 ✓ Готовый алгоритм: как с помощью математики и кода находить скрытые потери в таблицах ✓ Бесплатный урок: как Математика и Python сохраняют капитал компании и приносит Вам дополнительный доход ✓ Пошаговый план перехода в востребованную профессию Что рассмотрим подробнее: • Какие навыки работы с данными делают из Вас специалиста • Как автоматизация ускоряет аналитику в разы • Как эффективно выстроить обучение • За решение каких задач компании нанимают аналитиков в штат brainsburg.university/...nar
1 неделя назад
• Вы подписаны
Библиотека math для аналитиков: функции суммирования и произведения
Пояснение. Вычисляет евклидово расстояние между двумя точками произвольной размерности. Ключевая функция для кластеризации (k-means), kNN, геолокационных задач. Теоретическое описание. d(p, q) = √∑(pᵢ − qᵢ)². Работает для любого числа измерений (добавлено в Python 3.8). Пример. Навигационные системы: расчёт расстояния между двумя складами в 2D-пространстве: Пояснение. Длина вектора от начала координат до точки. В 2D: гипотенуза прямоугольного треугольника. В N-D: норма вектора признаков. Теоретическое описание...
3 недели назад
• Вы подписаны
Почему начинающие аналитики теряются еще на стажировке?
Рынок Data- и BI-аналитики меняется быстро. Сегодня недостаточно уверенно строить сводные таблицы, знать SQL-запросы или запускать готовые скрипты на Python. От аналитика ждут большего: умения понимать природу данных, выбирать подходящий метод, объяснять полученный результат и проверять его корректность. Особенно важно последнее! Навык фактчекинга - база в век псевдонаучных ответов от ИИ! А как провести проверку на истинность, если не знать базы? Хм... Ответ очевиден - никак! Первая боль - рынок перегружен псевдокурсами...
3 недели назад
• Вы подписаны
Библиотека math для аналитиков: степенные, показательные и логарифмические функции
Пояснение. Возвращает √x. Используется в расчёте евклидовых расстояний, стандартного отклонения, нормализации векторов. Теоретическое описание. Аналитически: √x=x0.5√x=x0.5. Принимает только x ≥ 0 (иначе ValueError). Быстрее и точнее x ** 0.5. Пример. Навигационные системы: расчёт прямого расстояния между двумя точками на плоскости (теорема Пифагора): Пояснение. Возвращает x^y как float. Отличается от ** тем, что конвертирует аргументы в float и реализован через C, что делает его быстрее для вещественных степеней...
