Być może zastanawiałeś się kiedyś nad tym, jakie korzyści niesie ze sobą wdrożenie w organizacji rozwiązania opartego o uczenie maszynowe. Optymalizacja kosztów, przewaga nad konkurencją i możliwość zarządzania ryzykiem to te, które jako pierwsze przychodzą mi do głowy. Jest jednak jeszcze jeden szalenie ważny aspekt, który choć bardzo podstawowy, często jest zapominany.
Mateusz Grzyb
3 najlepsze ściągawki z bibliotek Python
W dzisiejszych czasach cierpimy na przesyt informacji i możliwości. Problem ten przenosi się również na tematykę Data Science. Nawet najprostsze rzeczy da się zrobić na kilka sposobów. Mnogość bibliotek, metod i ich parametrów potrafi przyprawić o ból głowy. Niesłychanie ciężko jest to wszystko zapamiętać, dlatego jeśli tylko analizujesz dane w Pythonie, to mam dla Ciebie … Dowiedz się więcej
Jak przyspieszyć Pythona jedną linijką kodu?
Chyba każda osoba pracująca z danymi chociaż raz w swoim życiu spotkała się z tym problemem: powolne ładowanie danych, które znacząco spowalnia proces analizy danych. Na niewiele zda się tu moc obliczeniowa, która nie rośnie aż tak szybko, jak wolumeny danych, z którymi pracujemy. Co zatem zrobić, jeśli nie chcemy wydawać górki pieniędzy na rozbudowę własnej infrastruktury, a usługi chmurowe nie wchodzą w grę? Okazuje się, że już wkrótce może się pojawić na to proste rozwiązanie.
Przepowiednie wyroczni z Omaha
Warren Buffett jest jednym z najbardziej znanych inwestorów na świecie. Uczeń słynnego Benjamina Grahama nosi przydomek „wyrocznia z Omaha”. Zawdzięcza go trafnym decyzjom inwestycyjnym, jakie podejmował na przestrzeni ostatnich kilkudziesięciu lat.
Większość wspomnianych decyzji odnosi się do Berkshire Hathaway, którym Buffett zarządza. Holding ten regularnie osiąga świetnie wyniki i z łatwością „pokonuje” rynek. Jako CEO, Buffett co roku dzieli się z akcjonariuszami otwartymi listami. Ich treść podsumowuje miniony rok i odnosi się do perspektyw na kolejne lata. Zatem być może właśnie w nich jest zawarta przynajmniej część recepty na sukces.
Największy przeciwnik króla boksu
Chyba każdy z nas miał lub nadal ma w swoim życiu osobistego bohatera. Osobę, którą inspirował się od najmłodszych lat. Wzór do naśladowania, którego dokonania wywierały wpływ na nasze życie.
Mój „bohater” dokładnie dziś kończyłby 76 lat. Muhammad Ali, bo o nim mowa, był prawdziwym królem boksu. Jest powszechnie uważany przez ekspertów za najlepszego boksera w historii, a przydomek jaki nosił – „The Greatest” – mówi w zasadzie wszystko o jego karierze.
5 najciekawszych nowości z Microsoft Ignite 2017
Microsoft Ignite jest konferencją organizowaną przez Microsoft dla entuzjastów nowych technologii. Każdorazowo prezentowane są na niej nowości dotyczące poszczególnych usług i grup produktów Microsoft. Mnie oczywiście najbardziej interesowała części związanej z danymi i po przestudiowaniu najpopularniejszych sesji chciałbym Ci przedstawić 5 najciekawszych nowości zaprezentowanych przez Microsoft. Funkcja Predict w Azure SQL Database Funkcja Predict została wprowadzona … Dowiedz się więcej
Python Data Science Handbook
Wertując otchłanie internetu w poszukiwaniu inspiracji i ciekawych treści natknąłem się ostatnio na interesującą książkę podejmującą temat szeroko pojętej nauki o danych. „Python Data Science Handbook” bo o niej mowa, została wydana przez znane i cenione w światku badaczy danych wydawnictwo O’Reilly. Jej autorem jest dr Jake VanderPlas (btw. autora całkiem ciekawego bloga) pełniący na … Dowiedz się więcej
Jak w prosty sposób znaleźć się w czołówce rankingu wybranego konkursu na Kaggle?
Kaggle jest miejscem niemal mitycznym, gdzie bój między sobą toczą Data Scientist-ci z całego świata. Marzeniem każdego z nich jest znaleźć się w czołówce dowolnego konkursu, nie wspominając nawet o jego wygraniu. Wydawać by się mogło, że osiągnięcie tego celu graniczy z cudem i wymaga nie lada wysiłku. Okazuje się jednak, że istnieje droga na skróty. 🙂
Wybór odpowiedniego algorytmu. Część 3 – algorytmy regresyjne
Większość problemów biznesowych można sprowadzić do dwóch podstawowych kategorii: klasyfikacji i regresji. W ostatnim artykule poruszałem problemy klasyfikacji i algorytmy służące do ich rozwiązywania. Dziś przyszła kolej na algorytmy regresyjne, rozwiązujące problemy, których istotą jest wyznaczenie wartości numerycznych.