Рубрика «data science» - 6
Full-stack в аналитике: почему это будущее Data Science?
2025-04-25 в 9:16, admin, рубрики: data analysis, data science, javascript, ml, python, бекенд, фронтендПривет! Это моя первая статья на Хабре, так что тапки прошу кидать мягкие (или хотя бы плюшевые).
Поговорим о том, почему сегодня быть full-stack дата-сайентистом — не просто модно, а жизненно необходимо.
Представьте: вы запилили нейросеть, которая определяет котиков на фото с точностью 99.9% (оставшиеся 0.1% — это когда хомяк притворяется котом). Воодушевлённый результатом, бежите к руководству — и тут начинается шоу:
-
Инфраструктурные проблемы:
-
Бэкенд-разработчик в отпуске (а его API недоступно)
-
Фронтенд-интерфейс рисует пиксель-арт вместо функционального дашборда
-
Архитектура проекта автоматического обучения ML-моделей
2025-04-17 в 12:45, admin, рубрики: AutoML, data science, machine learning, pythonНа связи Кравцов Кирилл и Суздалев Руслан из команды моделирования поведенческих сценариев Центра развития искусственного интеллекта СПАО «Ингосстрах» (далее – ЦРИИ). В статье поделимся решением, которое помогает нам быстрее обучать и интегрировать модели в компании.
С ростом компании и ЦРИИ, в частности, у нас появлялось все больше бизнес-заказчиков, которым нужны были ML-модели. Поэтому потребность росла, а ограниченность ресурсов не позволяла быстро обрабатывать задачи бизнеса и многое уходило в беклог.
Как я сделала свой первый AI-продукт с ChatGPT и капелькой любви
2025-04-16 в 20:06, admin, рубрики: AI-Product, api, chatgpt-4, data science, flask, logistic regression, ml, python3, scikit-learnВ этой статье я расскажу о моем опыте самостоятельного изучения основ Python и Machine Learning и создании первого проекта OneLove на базе собственной модели искусственного интеллекта.
Кто я и зачем мне это было нужно
Мне 51 год, и я работаю тестировщицей в банке. По образованию я экономист. У меня нет особых навыков программирования. Были попытки учить Python и Java, но без практического применения. По работе немного пишу на JS для авто-тестов в Cypress фреймворке, тестирую UI и API — так что базовое понимание, как всё устроено, у меня есть.
Нелинейные зависимости в регрессии. Как линейная регрессия может описать параболу, синусоиду и твою зарплату (хихи)
2025-04-15 в 6:16, admin, рубрики: data science, регрессия, собеседованиеРазбираем стажерско-джуновский вопрос с собеседования.
Вопрос с собеса:
«Можем ли мы описать параболу линейной регрессией?»
Мифы о байесовском А-Б тестировании
2025-04-11 в 12:23, admin, рубрики: ab testing, ab-тестирование, bayesian, data science, анализ данных, аналитика, байесовский подход, проверка гипотез, статистикаСегодня сравним два подхода к А/Б тестированию: байесовский и частотный. Обсудим сложности в интерпретации p-value. Посмотрим, как можно учитывать дополнительную информацию через априорное распределение. Остановим тест раньше времени и решим проблему подглядывания.
Меня зовут Коля, я работаю аналитиком данных в X5 Tech. Мы с Сашей продолжаем писать серию статей по А/Б тестированию. Предыдущие статьи можно найти в описании профиля.
Постановка задачи
Как полюбить математику и подружиться с ней на всю жизнь, если ты уже не школьник
2025-04-02 в 11:15, admin, рубрики: data science, аналитическая геометрия, линейная алгебра, матан, матанализ, математика, математика взрослому, математика для гуманитариев, математика на пальцах, математический анализ«Вспоминаю, как в 7-м классе ничего не понимал, когда мы начинали разбирать тригонометрию. С учителем мы не смогли найти общий язык, поэтому к 8–9-му классу я был уверен, что никогда не буду заниматься математикой, а уж тем более сидеть по несколько часов в день, утыкаясь в учебники Беклемишева или Кожевникова и параллельно просматривая лекции Физтеха…»
Применение роя агентов в криптовалютном телеграм боте
2025-03-30 в 15:18, admin, рубрики: Binance, data science, javascript, python, TypeScript, блокчейн, искуственный интеллект, Криптовалюты, машинное обучение, трейдингИсходный код, разобранный в статье, опубликован в этом репозитории
OpenAI развивает технологию роя агентов искусственного интеллекта, активная LLM модель переключается исходя из контекста поставленной задачи. Например, когда холодный контакт написал в личку телеграм, общение идёт приветливо и многословно, как только речь идет непосредственно о покупке товара, другая модель говорит минимально по делу
Все ли волки страшные: AUF или как приручить uplift?
2025-03-28 в 9:41, admin, рубрики: data science, machine learning, open source, python, uplift, uplift modeling, uplift modelling, библиотека, визуализации, метрикиВсем привет! Меня зовут Мельников Виктор, я работаю Junior Data Scientist в хабе Розничного Бизнеса Департамента Продвинутой Аналитики в Альфа-Банке. В этой статье я расскажу про AUF — Open Source библиотеку Альфа-Банка.
Её главная задача — автоматическое решение задач uplift-моделирования.
Позволяет ускорять разработку в десятки раз и убирает рутину, избавляя от привычного fit-predict. Приятным бонусом идёт полный отчёт по качеству модели, понятный как DS, так и бизнесу.
ДисклеймерЧитать полностью »
За гранью A-B: Синтетический контроль
2025-03-28 в 7:19, admin, рубрики: ab-тестирование, causal Inference, data analytics, data science, time series, аналитика данных, оценка эффекта, прогнозирование, продуктовая аналитикаПривет! Я Настя — лид A/B Платформы в Wildberries. На протяжении всего карьерного пути меня интересует тема оценки эффектов. Для этого существуют различные инструменты, в числе которых как A/B‑тестирование, так и альтернативные способы, например, различные вариации Causal Inference.
В этой статье я хочу поделиться примером проведения двух квази‑экспериментов в Wildberries с использованием Синтетического контроля (Synthetic Control).