@piotrek39 słucham

Ciekawym tematem jest coś takiego jak LIME (https://github.com/marcotcr/lime - tutaj paczka dla pythona ale też jest do R). Generalnie chodzi o to, że masz model czarnej skrzynki (np. sieci, ale może być cokolwiek innego co jest trudno interpretować, np. xgboost) i teraz bierzesz to LIME i pożesz zinterpretować model w pewnym otoczeniu punktu.

Moim zdaniem na pracę licencjacką bardzo fajna rzecz, bo w miarę świeża, a temat jest ważny. Co prawdaPokaż całość

@jedrek1212: https://www.kaggle.com/datasets

@jedrek1212: Polecam jeszcze to miejsce https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

@tusiatko: krysicki rachunek i statystyka matematyczna w zadaniach

@voor: Musi umieć logicznie myśleć a ekonomii na podstawowym poziomie pewnie można się nauczyć w kilka dni, plus douczyć się w kilka tygodni (omijając zbędne p--------o). Kolega pokazywał mi zagadnienia na studiach z zarządzania i większość rzeczy można wydedukować samemu na chłopski rozum.

@voor: Łatwo jest nauczyć chemika czy fizyka ekonomi, natomiast bardzo ciężko chemii czy fizyki jest nauczyć ekonoma.

@kartkazzeszytu: W stanie równowagi na rynku jakiegoś dobra inwestycje są równe oszczędnościom. Oszczędności w tym modelu stanowią funkcję dochodu, a inwestycje są zależne od wysokości stopy procentowej. Model IS-LM polega na tym, że graficznie chcemy przedstawić kombinację stopy procentowej i dochodu, które zapewniają równowagę na rynku dóbr. Krzywa, która opisuje stany równowagi nazywa się IS (I-inwestycje, S-oszczędności, jak savings).

Dobra, najpierw stopy procentowe. Keynesiści kwestionowali stanowisko, że ich wysokośćPokaż całość

@shadowboxer: ehh, wiadomka, niczym dorzecza Jamuny i Gangesu, nadajemy zgodnie (i libertyńsko) kształt Nizinie Hindustańskiej.
kupić, nic. starożytne Tazo służyły do wymianki - na inne, na kostkę do gry z sześcioma oczkami, na gwizdki w kształcie zwierzęcia, na całusa od induskiej dziewicy; jeśli bardzo unikalny kapsel, to nawet na bawoła wodnego. ;d

@czcigodna_maupa: Ech, co za wytłumaczenie, co za wytworność przekazu, nie mam słów. Ech ^2. Powiedz mnie no jeszcze coś, niebiańska polihistorzyco, co ją chyba sam Apollo z firmamentu muskułem wyprężonym ku śmiertelnikom strącił: jaki jest dokładny sens staroindustańskiego powiedzenia Chciwemu i pół latryny mało? Czy chodzi o prace irygacyjne?

@Wolnosciomierz: te po polsku były dla mnie napisane jak po chińsku, po angielsku też ci materiały pasują?

@NoMojo: no to faktycznie by nie miało sensu

@niunix: matkocórko, zdałeś statystykę i nie wiesz co to p value?

@niunix: jak masz braki w rozumieniu staty, to polecam książkę Statistics in plain english, na bookzz.org znajdziesz

@tusiatko nie jest powiedziane że na świecie, może być miejscowy Lombard. Do tego walentynki i mamy trzy. Pora na csa.

@Oxandrolek: Polowanie DB na SL.

@Carmine: SQL zawsze się przydaje, dobrze się go nauczyć, tym bardziej, że nie jest to jakiś wybitnie skomplikowany język (w podstawowym zakresie oczywiście).

Po co chcesz się uczyć OpenOffice'a skoro i tak wszyscy używają MS Office? VBA może być dobrym pomysłem, też można go w miarę szybko ogarnąć.

Ja jestem pl/sql developerem i jak przez chwilę byłem w zespole analityków to się śmiertelnie nudziłem ( ͡° ͜ʖ ͡Pokaż całość

@Carmine: Jasne, ale projektowanie swoją drogą, a praca z bazą danych na co dzień swoją. I raczej od zwykłych, potem dzikich selectów należy zacząć.
Projektowanie to wiesz... nikt i tak nie dopuści Cię od razu do takich rzeczy więc to możesz sobie zostawić na potem. Oczywiście nie mówię to o projektach swoich własnych baz, podstawy zawsze warto znać ale bycie na poważnie DWH Architect jeszcze przyjdzie czas :)

Nic mniePokaż całość

@scudetto: tak

@byla_ale_nie_w_pierwszej_trojce: wal

@sebastian-koziel: Z narzędzi statystycznych to znać trzeba R. Młodą ciekawostką jest Julia. Ebooków powinno być na pęczki.

@kris12151: a jak ci wyjdzie analiza charakterystyk tych danych? np rozkład zmiennych? czy pomiędzy rozkładami wystąpią podobieństwa
druga rzecz która na szybko przychodzi mi do głowy to grupowanie danych (nawet na całym zbiorze) w formie klasteryzacji albo kwantyzacji i badanie rozkładu klastrów
korelacja jest fajnym parametrem ale, jak to w statystyce, śmierdzi
pytanie jak zostały przygotowane dane, czy są w nich błędy, jak zostały oczyszczone itp itd

jak dane z nbp to już są oczyszczone bo one same w sobie są pewną statystyką i przybliżeniem (nawiasem mówiąc powinieneś podnieść ten problem w swojej pracy - jakości danych)
w takim przypadku może najlepszym badaniem będzie analiza trendów krótko, średnio i długookresowych
ja w swoich badaniach mam zupełnie inne typy danych i dlatego szedłem w kierunku klasteryzacji - tu się pewnie nie nada