Анализ данных: от EDA до Tinder-битвы графиков
Всем привет! Меня зовут Максим Шаланкин, и я веду несколько образовательных блоков в нашей школе аналитиков данных в МТС. Сегодня я хочу рассказать, как мы организовали необычное занятие по анализу данных: в нем студенты соревновались за звание лучшего в игре, напоминающей Tinder, но для графиков предварительного анализа (EDA). Эта активность не только помогла освоить ключевые навыки визуализации, но и сделала процесс обучения увлекательным и запоминающимся, демонстрируя практическую значимость качественного анализа данных.
Обработка геоданных для ML-задач. Часть 2: пространственные объединения и расстояния
Эта статья продолжает наше обсуждение пространственных признаков в Python. Вы можете прочитать первую часть текста здесь
Создание искусственных сомнений значительно повышает точность математических вычислений ИИ
Языковые модели лучше справляются с математикой при использовании "верифицируемой траектории рассуждений" (обзор модели rStar-Math)Что делает ИИ-систему хорошей в математике? Не сырая вычислительная мощность, а нечто почти противоречивое: невротичная тщательность в проверке своей правоты.
Я работал в продуктовой команде 7 лет, а потом пришла нейросеть
Эту историю для моего блога рассказал Леонид Шашков и Илья Головко, CPO в крупном финтехе. Еще пару лет назад моя работа продакт-менеджера выглядела как бесконечное жонглирование задачами: исследования пользователей, анализ конкурентов, документация, постановка задач, презентации... И так по кругу. Большую часть времени съедали рутинные задачи, которые требовали механической работы, но не давали простора для творчества. А теперь...
Открыли набор в онлайн-магистратуру «Науки о данных и искусственный интеллект» от Яндекса и НИЯУ МИФИ
Начинается приёмная кампания на двухлетнюю магистерскую программу «Науки о данных и искусственный интеллект», которая стартует в сентябре 2025 года. Программа магистратуры основана на исследованиях рынка и запросах работодателей в 2025 году. Программу разработали эксперты Яндекса и преподаватели НИЯУ МИФИ. Полученные в магистратуре знания и навыки можно сразу применять на практике.
Геопространственная обработка признаков
Привет, я Александр Мещеряков, более 3-х лет работаю в компании «Синимекс» специалистом по анализу данных. Мне удалось поработать с различными ML-проектами, и больше всего меня увлекла работа с геоданными. Для многих эта тема кажется немного «магией» и я хотел бы на страницах Хабра пролить на нее немного света.
Частые ловушки в экспериментах машинного обучения — рассказываем, что следует знать
Привет, Хабр! Я Павел Куницын, главный специалист по анализу данных и машинному обучению в ПГК Диджитал. Мы занимаемся разработкой цифровых продуктов в сфере железнодорожных грузоперевозок: интерактивной карты вагонного парка, оптимизатора ремонтов и других решений. В большинстве из них мы применяем машинное обучение.О том, как мы подходим к этому, я и мои коллеги рассказываем в нашем блоге на Хабре. Например, мы работаем
Как мы обучили модель прогноза ранней просрочки: логистическая регрессия vs градиентный бустинг
Всем привет! На связи дата-сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков и Денис Дурасов.Как уже писали ранее в другой статье
Тестирование платформы DeepSeek для проверки гипотез по анализу данных
Привет, Хабр!Мы, ребята из Центра эксплуатации Блока ИТ Страхового Дома ВСК, занимаемся управлением автоматизации ИТ-процессов. И у нас, как у всех —

