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.
python
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.
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