Статьи собраны как рабочий контур: от первых шагов и математики до production, MLOps, собеседований и реальных проектов.
Когда начинающий изучает Python для Data Science, ему очень легко недооценить NumPy. На поверхности кажется, что это просто библиотека для массивов. Но в реальной работе NumPy играет более глубокую...
Одна из самых частых путаниц у начинающих в Data Science возникает в момент, когда они видят одни и те же слова рядом: модель, признаки, обучение, метрика, прогноз. Из-за этого классификация и...
Когда студенты впервые слышат про Ridge и Lasso, им часто кажется, что это две почти одинаковые модификации линейной регрессии. В обоих случаях в формуле появляется штраф, в обоих случаях речь идет...
Когда студенты впервые видят accuracy, им кажется, что задача оценки классификатора уже решена. Если модель угадала 95% ответов, значит она хорошая. На практике именно в этот момент и начинается...
A/B тесты нужны не для того, чтобы “посмотреть на цифры”, а чтобы принимать решения при неопределенности На поверхностном уровне A/B тест кажется простой процедурой. Есть вариант A, есть вариант B...
Борьба с overfitting начинается не с магических приемов, а с правильной интуиции Очень часто переобучение объясняют слишком коротко: модель слишком хорошо запомнила train и плохо работает на test...
Статистика в Data Science нужна не для экзамена, а для трезвого взгляда на данные Очень многие начинают знакомство с Data Science через модели, библиотеки и красивые графики. На этом фоне статистика...
Переход из аналитики в Data Science редко начинается с нуля, даже если так кажется Это одно из самых частых внутренних заблуждений у аналитиков. Человек умеет работать с таблицами, понимает метрики...
Математику в Data Science полезно учить не по школьным главам, а по задачам модели Новичок часто смотрит на список тем и видит пугающий набор: линейная алгебра, производные, вероятность, статистика...
Почему хорошие признаки часто важнее, чем сложная модель Есть старая и очень жизненная истина в Data Science: слабая модель на хороших признаках часто побеждает сильную модель на плохих. Это не...
Логистическая регрессия называется регрессией, хотя решает задачу классификации Это одна из первых вещей, которые сбивают с толку новичка. В названии есть слово regression, но модель чаще всего...
Метрика нужна не для отчета, а для ответа на очень простой вопрос Когда модель обучена, первое желание — посмотреть одно число и решить, хороша она или нет. Именно поэтому тема метрик кажется многим...
По этому фильтру статьи не найдены.
Заполните заявку: она откроется в Telegram-чате с преподавателем, там же обсудите дату и стоимость.