Wszystko

Najnowsze

Archiwum

maltir
maltir
  • 1
Jestem w trakcie jednego z projektów (wizualizacja danych) w #python i autor odsyła od zbiory danych dotyczących bodaj pogody, no ale tamta strona już nie umożliwia ściągnięcia csv. Próbowałem kilku stronek ale albo z jakiegoś powodu nie działają (datahub) albo trzeba się logować. Mógłby ktoś podesłać sprawdzoną stronę, która umożliwia pobranie danych bez rejestracji xD?
#datascience
#naukaprogramowania
  • 7
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Narrorek
  • 3
@mkpl: to po pierwszym zmienisz zdanie - mialem przyjemność prowadzić jeden i na bootcamp masz sztywno ustalony z góry plan i nie ma miejsca na dyskusje nad problemami - prowadzący ma Ci jedynie przekazać to co jest ustalone a resztę sam musisz sobie szukać, co do innych na zajęciach to jest taki przestrzał ludzi że prędzej się wkurzysz na nich niż Cię to będzie motywować.

@Mindsphere dobrze Ci napisał
  • Odpowiedz
qtax
qtax
  • 2
Treść przeznaczona dla osób powyżej 18 roku życia...
  • 1
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
k.....h
k.....h
  • 11
"Ku zrozumieniu matematycznych abstrakcji" - taki jest cel reaktywacji na YouTube kanału "Czysta dedukcja", który pewnie część z Was kojarzy (choć zapewne pod inną nazwą). Mój początkowy sukces sprzed dwóch - trzech lat w dużej mierze zawdzięczam społeczności Wykopu, więc teraz chciałbym się z Wami podzielić zapowiedzią tego, co niebawem będzie na kanale. Wizualnie jest to krok o poziom wyżej w stosunku do tego, co było do tej pory. Mam nadzieję, że
k.....h - "Ku zrozumieniu matematycznych abstrakcji" - taki jest cel reaktywacji na Y...
  • 2
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
kk87ko0
kk87ko0
  • 0
@kravforth: Znasz się trochę na matematyce? Wiesz czego mi zawsze brakuje (i może to jest jakiś pomysł na film) o strategiach uczenia się matematyki tzn np załóżmy, że ktoś skończył już swoją edukacje, a chce się nauczyć matematyki (nauczyć bo już ją zapomniał) i jak powinien przerabiać materiał, żeby to płynnie szło itp.

PS Co do kanału na YT, jak zawsze sprawdzam zakładkę Informacje i oczekuje, że autor przynajmniej w
  • Odpowiedz
spotter81
spotter81
  • 11
Hej! Popełniłem drugą wersję dashboardu z uwzględnieniem porad od Mirków z mojego poprzedniego wpisu. Dodałem filtr po rynku pierwotnym i wtórnym oraz mapkę z lokalizacją poszczególnych ogłoszeń. Można łatwo zaznaczać obszary na mapie żeby zawęzić wyniki wyszukiwania tylko do rejonów które nas interesują. Zapraszam do klikania i testowania!

Minusem jest małą ilość danych, gdyż te które są, są tylko z kilku ostatnich dni (poprzedni set musiałem wyrzucić gdyż brakowało tam informacji o
  • 7
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
spotter81
spotter81
  • 1
zrobiłbym w obecnej wersji też pewnie większy kontrast pomiędzy najdroższymi a najtańszymi mieszkaniami (np. najtansze zielono, najdrozsze czerwono), bo obecnie kropki prawie się nie różnią kolorem


@policjantpeel: racja, poprawię to
  • Odpowiedz
tomaszs
  • 3
Hej Wykopowicze. Okazało się, że Assistant zyskał dzięki Wam popularność w sieci! Do tego stopnia, że Christian Young, Team Lead analityków danych z Nowej Zelandii napisał MEGA ciekawy artykuł, jak użył Assistant-a, aby lintować SQL-a w swoim zespole. Polecam lekturę! https://dev.to/ronsoak/doing-the-impossible-using-assistant-to-make-a-sql-linter-and-how-you-can-make-it-lint-whatever-you-want-2ke2

#sql #datascience #programowanie
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
cieliczka
cieliczka
  • 2
Chiny zyskują przewagę nad USA w sztucznej inteligencji. Recepta Ameryki: drenaż mózgów bo sami sobie nie poradzą

Po zakończeniu koronawirusa USA z pewnością będą sięgać po naukowców także z Polski. W znalezisku i komentarzu więcej o tym dlaczego Chiny przejmują czołową pozycję w AI, a jedynym ratunkiem dla USA jest sięganie po pomoc za granicą

#liganauki #machinelearning #gospodarka #deeplearning #datascience #chiny
cieliczka - Chiny zyskują przewagę nad USA w sztucznej inteligencji. Recepta Ameryki:...

źródło: comment_1597246706X6HSlJmklAcBqVDZaerMbM.jpg

Pobierz
  • 3
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
NewEpisode
  • 1
#python #artificialintelligence #datascience

Po poznaniu podstaw, klas, funkcji i innych (4 miesiące nauki, jeden skromny projekt z tkinter, os, shutil, ttk za sobą) co dalej robić? Pchać się w rozszerzanie podstaw czy próbować sił w AI czy DS? Nie mam pojęcia co chciałbym robić, interesuje mnie AI ale najchętniej spróbowałbym wszystkiego żeby sprawdzić. Jest jakaś opcja to sprawdzić po za samą nauką?
  • 7
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Xaaq
  • 1
@NewEpisode: W tym wypadku powiem, że mniej więcej wtedy gdy poznałem Pythona to także usłyszałem o machine learningu co mnie mocno zafascynowało. Jednak, gdy szukałem pierwszej pracy w Pythonie to raczej mało kto (o ile w ogóle) szuka ludzi do machine learningu na staż - więc wylądowałem na stanowisku z nim nie związanym. Jednak podczas pracy poznałem wiele różnych rzeczy, które mi się spodobały na tyle, że w sumie przestałem
  • Odpowiedz
Xaaq
  • 0
@NewEpisode: Aktualnie stanowisko Machine Learning Engineer (ofc pracuję w Pythonie) - chociaż aktualnie nasz zespół nie robi dużo stricte machine learningowych rzeczy.

Wcześniej pracowałem po prostu jako Software Engineer w innej firmie gdzie robiłem aplikacje w Pythonie na urządzenie IoT oraz robiłem backendowe serwisy (również w Pythonie).
  • Odpowiedz
Z.....z
Z.....z
  • 5
Programuję trochę w pythonie i zdecydowałem, że chcę nauczyć się działki datascience/machine learning, tak, aby w przyszłości (pół roku - rok) znaleźć pracę w tej działce. Jest jakiś dobry mirek albo dobra mirabelka która mogłaby polecić wartościowe materiały tj. książki, udemy, coursera, strony internetowe. Chcę unikąć władowania się na minę i tracić czas. Dzięki
#programowanie #datascience #machinelearning
  • 4
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Pyxelr
  • 3
@ZlotySiekacz:
* Lista książek <--- zbiór mojego autorstwa, który na bieżąco aktualizuję (sprawdź też nagłówki "data tools" oraz "math").
Ciężko polecić mi jedną pozycję, gdyż wszystko zależy od tego, gdzie masz braki, ale jak już miałbym wybierać, to: Python Data Science Handbook, a później Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Natomiast, do kariery Data Engineer, warto przerobić: Designing Data-Intensive Applications.

* Co
  • Odpowiedz
Hylfnur
  • 0
@bobeus: odblokowałem, a czemu akurat tam to dlatego że inne datasajensowe podyplomówki znalazłem w Gdańsku i Warszawie a jednak na zjazdy tam nie mogę sobie pozwolić. Program tej podyplomówki wygląda ogólnie spoko, jakby odpowiada temu czego bym chciał. Jednak pojawiają się punkty tj "strategie big data" i obawiam się prowadzącego czytającego dokumentację z 2015. Dlatego pragnę się dowiedzieć czy tam są praktycy czy jednak akademickie złogi. Słyszałem o egzaminach z
  • Odpowiedz

Powiązane tagi