Видео 189
Просмотров 561 894

16:33

Временные ряды. Часть 1

10:17

MPP: новый подход к мониторингу ML

6:30

Мониторинг моделей машинного обучения в продакшене

9:19

A/B тестирование в машинном обучении

11:03

Mage.ai

11:18

Временные ряды. Часть 3

В видео рассматриваются методы прогнозирования временных рядов с использованием экспоненциального сглаживания, а также моделей SARIMA и SARIMAX. SARIMA используется для моделирования временных рядов с выраженной сезонностью, а SARIMAX позволяет учитывать внешние факторы, влияющие на поведение ряда. Приведены примеры применения этих моделей на реальных данных, их настройка и оценка качества прогнозов с использованием различных метрик.
Ссылка на блокнот:
colab.research.google.com/drive/1GPnuMOz278bx79-v5LRRu_cdW3iQ6o4d?usp=sharing
Датасет births:
drive.google.com/file/d/1QVRGn3t6pILyPnI2UcpqKu35KGq2RGe9/view?usp=drive_link
Датасет passengers:
drive.google.com/file/d/1--SkUPP18HfClBPauP5YLvWkxxyfr...

Видео

16:33

Временные ряды. Часть 2.

Просмотров 208Месяц назад

Видео посвящено анализу временных рядов с использованием Python. Рассматриваются основы работы с временными рядами: импорт данных, выполнение срезов и изменение шага временного ряда с помощью методов resample и shift. Описаны подходы к сглаживанию данных с помощью скользящего среднего и его визуализация. Демонстрируются методы разложения временных рядов на компоненты тренда, сезонности и случай...

10:17

Временные ряды. Часть 1

Просмотров 281Месяц назад

В этом видео мы познакомились с основными концепциями, необходимыми для работы с временными рядами. Мы рассмотрели, что такое стационарность и почему важно проверять ее для корректного анализа данных. Вы узнали, как визуально и с помощью статистических тестов проверять временные ряды на стационарность. Также мы обсудили методы приведения временных рядов к стационарному состоянию. Эти знания пом...

6:30

MPP: новый подход к мониторингу ML

Просмотров 1572 месяца назад

В этом видео мы обсудим современный подход к мониторингу моделей машинного обучения - Model Performance Predictor (MPP). Мы рассмотрим, как MPP позволяет предсказывать ошибки модели до их фактического появления, и почему этот метод эффективен для финансовых организаций, где качество прогнозов критически важно. Поговорим о преимуществах MPP по сравнению с классическими подходами. #мониторинг мод...

Мониторинг моделей машинного обучения в продакшене

9:19

Мониторинг моделей машинного обучения в продакшене

Просмотров 1402 месяца назад

Мониторинг моделей машинного обучения в продакшене - ключевой этап, позволяющий обеспечить их стабильную и эффективную работу. В этом видео обсудим, зачем нужен мониторинг ML-моделей, какие метрики следует отслеживать и какие инструменты помогут автоматизировать процесс. Рассмотрим понятия дрейфа данных , а также лучшие практики и популярные решения, такие как MLflow, Prometheus с Grafana, Evid...

11:03

A/B тестирование в машинном обучении

Просмотров 1363 месяца назад

В этом видео расскажем про A/B тестирование в контексте машинного обучения. Вы узнаете, какие шаги необходимо предпринять для проведения тестов, на какие метрики обращать внимание, и как применять A/B тестирование для улучшения моделей, таких как системы рекомендаций. Я также поделюсь примерами реальных кейсов и воронками для анализа результатов. Это важный инструмент для тех, кто работает с мо...

11:18

Mage.ai

Просмотров 1653 месяца назад

В этом видео мы расскажем про Mage.ai - современный инструмент для работы с данными, создания и автоматизации пайплайнов, а также тренировки моделей машинного обучения. Вы узнаете о его ключевых преимуществах, возможностях обработки данных, о том как автоматизировать выполнение задач. Мы также рассмотрим практические примеры создания пайплайнов. По вопросам обучения на курсах по технологиям Big...

«Модель Dataflow и паттерны управления пайплайнами обработки данных в Apache Beam в Kubernetes"

2:09:51

«Модель Dataflow и паттерны управления пайплайнами обработки данных в Apache Beam в Kubernetes"

Просмотров 3273 месяца назад

По вопросам обучения на курсах по технологиям Big Data, Kafka, Spark, Greenplum, AirFlow, NiFI, Hadoop, Data Science, нейронных сетей и машинного обучения приглашаем в нашу "Школу Больших Данных" bigdataschool.ru Обращаться по телефону: 7 (495) 41-41-121 7 (995) 100-45-63 Чтобы не пропустить информацию о новых курсах, акциях и других событиях Школы Больших Данных, рекомендуем подписаться на нас...

Митап "Модели и паттерны управления приложениями Apache Spark и Apache Flink на Kubernetes"

2:11:31

Митап "Модели и паттерны управления приложениями Apache Spark и Apache Flink на Kubernetes"

Просмотров 2614 месяца назад

Анонс"Модель Dataflow и паттерны управления пайплайнами обработки данных в Apache Beam в Kubernetes"

1:21

Анонс"Модель Dataflow и паттерны управления пайплайнами обработки данных в Apache Beam в Kubernetes"

Просмотров 614 месяца назад

"Школа Больших Данных" 12 сентября 2024 года проводит бесплатный митап для архитекторов платформ данных, инженеров данных, разработчиков, DevOps-, DataOps-инженеров и просто интересующихся о модели Dataflow, API Apache Beam, а также паттернах управления приложениями распределенной обработки данных на Kubernetes. Apache Beam - унифицированный API с открытым исходным кодом, реализующий модель Dat...

Анонс митапа «Модели и паттерны управления приложениями Apache Spark и Flink на Kubernetes»

1:27

Анонс митапа «Модели и паттерны управления приложениями Apache Spark и Flink на Kubernetes»

Просмотров 1004 месяца назад

ПРИГЛАШАЕМ ВАС ПРИНЯТЬ УЧАСТИЕ 5 СЕНТЯБРЯ В 17.00 В БЕСПЛАТНОМ МИТАПЕ «Модели и паттерны управления приложениями Apache Spark и Apache Flink на Kubernetes» На мастер-классе вы узнаете о моделях и ключевых паттернах управления распределенными приложениями Apache Spark и Apache Flink на Kubernetes. Apache Spark - фрэймворк распределенной обработки больших данных с открытым исходным кодом, реализу...

10:50

KEDRO

Просмотров 1066 месяцев назад

Cегодня мы поговорим о Kedro, мощном инструменте для управления проектами машинного обучения и аналитики данных. Kedro помогает разработчикам создавать поддерживаемые и воспроизводимые проекты, улучшая качество кода и структурируя рабочий процесс. Kedro - это открытый фреймворк, разработанный QuantumBlack, который предоставляет структуру для создания и управления проектами машинного обучения и ...

13:46

Шаблонизация проектов. Cookiecutter

Просмотров 2216 месяцев назад

В данном видео затронем с вами тему шаблонизации проектов. Рассмотрим плюсы использования шаблонизации и где можно применять. Расскажу про альтернативные инструменты и близко познакомимся с одним из самых популярных инструментов шаблонизации проектов - cookiecutter. #Python, #шаблонизация, #cookiecutter шаблонизация проектов По вопросам обучения на курсах по технологиям Big Data, Kafka, Spark, ...

9. Структуры и типы данных в Python. Float

11:37

9. Структуры и типы данных в Python. Float

Просмотров 1477 месяцев назад

Девятое видео из цикла по структурам и типам данных посвященное типу данных float. Детально погрузились в внутреннее устройство этого типа данных в CPython, а также рассмотрели популярную проблему сравнивания числе с плавающей запятой. Python, типы данных, структуры данных, CPython, float, double, числа с плавающей запятой По вопросам обучения на курсах по технологиям Big Data, Kafka, Spark, Gr...

8. Структуры и типы данных в Python. Декартово дерево.

9:41

8. Структуры и типы данных в Python. Декартово дерево.

Просмотров 1877 месяцев назад

Восьмое видео из цикла по структурам и типам данных посвященное декартовым деревьям. Рассмотрены устройство декартовых деревьев, а также его реализацию в Python. А вы поняли, почему дерево называют декартовым? #Python, #типыданных, #структурыданных , #Декартоводерево, #BST, #heap, #treap, #дуча По вопросам обучения на курсах по технологиям Big Data, Kafka, Spark, Greenplum, AirFlow, NiFI, Hadoo...

7. Структуры и типы данных в Python. Хэш-таблицы

9:33

7. Структуры и типы данных в Python. Хэш-таблицы

Просмотров 3687 месяцев назад

7. Структуры и типы данных в Python. Хэш-таблицы

6. Структуры и типы данных в Python. Бинарное дерево поиска (BST)

9:42

6. Структуры и типы данных в Python. Бинарное дерево поиска (BST)

Просмотров 2007 месяцев назад

6. Структуры и типы данных в Python. Бинарное дерево поиска (BST)

5. Структуры и типы данных в Python. Связные списки

10:29

5. Структуры и типы данных в Python. Связные списки

Просмотров 1587 месяцев назад

5. Структуры и типы данных в Python. Связные списки

МИТАП "Apache Spark на Kubernetes своими руками"

1:53:56

МИТАП "Apache Spark на Kubernetes своими руками"

Просмотров 4517 месяцев назад

МИТАП "Apache Spark на Kubernetes своими руками"

4. Структуры и типы данных в Python. Кучи и очереди с приоритетом

7:32

4. Структуры и типы данных в Python. Кучи и очереди с приоритетом

Просмотров 2687 месяцев назад

4. Структуры и типы данных в Python. Кучи и очереди с приоритетом

3. Структуры и типы данных в Python. Словарь и целочисленный тип данных.

9:32

3. Структуры и типы данных в Python. Словарь и целочисленный тип данных.

Просмотров 2778 месяцев назад

3. Структуры и типы данных в Python. Словарь и целочисленный тип данных.

2. Структуры и типы данных в Python. Управление памятью

16:13

2. Структуры и типы данных в Python. Управление памятью

Просмотров 3418 месяцев назад

2. Структуры и типы данных в Python. Управление памятью

1. Структуры и типы данных в Python. Строки.

9:31

1. Структуры и типы данных в Python. Строки.

Просмотров 4778 месяцев назад

1. Структуры и типы данных в Python. Строки.

Асинхронность в Python - Курсы "Школы Больших Данных" г. Москва

12:29

Асинхронность в Python - Курсы "Школы Больших Данных" г. Москва

Просмотров 2879 месяцев назад

Асинхронность в Python - Курсы "Школы Больших Данных" г. Москва

Многопоточность и многопроцессорность в Python - Курсы "Школы Больших Данных" г. Москва

14:03

Многопоточность и многопроцессорность в Python - Курсы "Школы Больших Данных" г. Москва

Просмотров 47610 месяцев назад

Многопоточность и многопроцессорность в Python - Курсы "Школы Больших Данных" г. Москва

Инструкция по настройке клиента Pritunl VPN для клиентов "Школы Больших Данных" Yandex Cloud

1:05

Инструкция по настройке клиента Pritunl VPN для клиентов "Школы Больших Данных" Yandex Cloud

Просмотров 35410 месяцев назад

Инструкция по настройке клиента Pritunl VPN для клиентов "Школы Больших Данных" Yandex Cloud

Митап "ELT в эпоху Big Data: что такое Data Build Tool и как это работает"

1:40:33

Митап "ELT в эпоху Big Data: что такое Data Build Tool и как это работает"

Просмотров 51410 месяцев назад

Митап "ELT в эпоху Big Data: что такое Data Build Tool и как это работает"

3. Пишем свой Telegram bot на Python с встроенным ChatGPT. + Docker "Школа Больших Данных" г. Москва

11:41

3. Пишем свой Telegram bot на Python с встроенным ChatGPT. + Docker "Школа Больших Данных" г. Москва

Просмотров 1,9 тыс.11 месяцев назад

3. Пишем свой Telegram bot на Python с встроенным ChatGPT. Docker "Школа Больших Данных" г. Москва

МИТАП "Scala как язык разработки Spark-приложений"

2:30:33

МИТАП "Scala как язык разработки Spark-приложений"

Просмотров 53411 месяцев назад

МИТАП "Scala как язык разработки Spark-приложений"

2. Промпты ChatGPT. Решение математических и IT задач. - Курсы "Школы Больших Данных" г. Москва

11:59

2. Промпты ChatGPT. Решение математических и IT задач. - Курсы "Школы Больших Данных" г. Москва

Просмотров 95411 месяцев назад

2. Промпты ChatGPT. Решение математических и IT задач. - Курсы "Школы Больших Данных" г. Москва