Библиотека data scientist’а

👊 Холивар: Kaggle или реальные проекты — где настоящий дата-сайенс?

«Kaggle — это песочница для студентов, а реальные проекты — для взрослых дата-сайентистов. Если ты только и делаешь, что гонишься за медальками, ты не профи, а геймер!»

🚶‍♂️ Kaggle:
• Обучение: сотни датасетов и задач — от регрессии до компьютерного зрения.
• Соревновательный дух: топ-1% на лидерборде — это как Олимпийская медаль.
• Сообщество: готовые ноутбуки, идеи и код от лучших умов.
• Но: идеальные датасеты и метрики часто далеки от реальных проблем, а переобучение ради 0.001 — это не про бизнес.

🚶‍♂️ Реальные проекты:
• Практика: данные грязные, требования меняются, а результат нужен вчера.
• Бизнес-ценность: модель не для галочки, а для прибыли или спасения жизней.
• Полный цикл: от сбора данных до деплоя — настоящий опыт.
• Но: рутина, дедлайны и отсутствие чистой «магии ML» могут выгореть.

Давайте спорить в комментариях! ⤵️

👍 Kaggle — лучший тренажёр для мозга
❤️ Реальные проекты — тут рождается настоящий DS

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

👊 Холивар: Kaggle или реальные проекты — где настоящий дата-сайенс?

«Kaggle — это песочница для студентов, а реальные проекты — для взрослых дата-сайентистов. Если ты только и делаешь, что гонишься за медальками, ты не профи, а геймер!»

🚶‍♂️ Kaggle:
• Обучение: сотни датасетов и задач — от регрессии до компьютерного зрения.
• Соревновательный дух: топ-1% на лидерборде — это как Олимпийская медаль.
• Сообщество: готовые ноутбуки, идеи и код от лучших умов.
• Но: идеальные датасеты и метрики часто далеки от реальных проблем, а переобучение ради 0.001 — это не про бизнес.

🚶‍♂️ Реальные проекты:
• Практика: данные грязные, требования меняются, а результат нужен вчера.
• Бизнес-ценность: модель не для галочки, а для прибыли или спасения жизней.
• Полный цикл: от сбора данных до деплоя — настоящий опыт.
• Но: рутина, дедлайны и отсутствие чистой «магии ML» могут выгореть.

Давайте спорить в комментариях! ⤵️
Инструкция о том, как оставить комментарий: https://t.me/dsproglib/6244

👍 Kaggle — лучший тренажёр для мозга
❤️ Реальные проекты — тут рождается настоящий DS

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

❓ How to: как «на самом деле» работает Dropout

Если вы думаете, что Dropout просто обнуляет часть нейронов, это лишь половина правды. Есть ещё один важный шаг, который делает обучение стабильным.

⭐ Разберёмся на примере:
— Представьте, что у нас есть 100 нейронов в предыдущем слое, все с активацией 1.
— Все веса соединений с нейроном A в следующем слое равны 1.
— Dropout = 50% — половина нейронов отключается во время обучения.

⭐ Что происходит:
— Во время обучения: половина нейронов выключена, так что вход нейрона A ≈ 50.
— Во время inference: Dropout не применяется, вход A = 100.

⭐ Проблема:
Во время обучения нейрон получает меньший вход, чем во время inference. Это создаёт дисбаланс и может ухудшить обобщающую способность сети.

⭐ Секретный шаг Dropout:
Чтобы это исправить, Dropout масштабирует оставшиеся активации во время обучения на коэффициент 1/(1-p), где p — доля отключённых нейронов.

— Dropout = 50% (p = 0.5).
— Вход 50 масштабируется: 50 / (1 - 0.5) = 100.

Теперь во время обучения вход нейрона A примерно соответствует тому, что он получит при inference. Это делает поведение сети стабильным.

⭐ Проверим на практике:

import torch
import torch.nn as nn

dropout = nn.Dropout(p=0.5)
tensor = torch.ones(100)

# Обучение (train mode)
print(dropout(tensor).sum())  # ~100 (масштабировано)

# Вывод (eval mode)
dropout.eval()
print(dropout(tensor).sum())  # 100 (без Dropout)

В режиме обучения оставшиеся значения увеличиваются, в режиме inference — нет.

⭐ Вывод:
Dropout не просто отключает нейроны — он ещё масштабирует оставшиеся активации, чтобы модель обучалась корректно.

Библиотека дата-сайентиста #буст

Давайте будем честны... 😏

Библиотека дата-сайентиста #развлекалово

👋 Дата-сайентисты, нужен ваш совет!

Готовим крутой обзор ноутбуков для кодеров в 2025-м и хотим собрать реальный фидбек от тех, кто в теме.

Какой ноутбук — ваш незаменимый помощник в работе?

Поделитесь:
⭐️ Модель и характеристики вашего ноутбука
⭐️ Что нравится и что не очень в повседневной работе
⭐️ На что обратить внимание при выборе ноутбука для анализа данных
⭐️ Как он вам в целом

Лучшие советы попадут в нашу статью. Давайте создадим полезный гайд для коллег!

Ждем ваших комментариев! ⬇️

Библиотека дата-сайентиста

🎯 Промпт дня: улучшаем аналитику и принятие решений

Как быстро разобраться в сложных данных, выделить ключевые закономерности и донести инсайты до команды? Этот промпт поможет вам анализировать данные глубже и принимать обоснованные решения:

💬 Промпт:

Analyze [dataset/feature] and identify key trends, correlations, and anomalies. Summarize the most important insights in a way that can be easily explained to non-technical stakeholders. Suggest potential next steps or hypotheses that should be tested further. If possible, recommend a visualization that best represents the findings.

➡️ Что вы получите:
• Четкое понимание трендов, скрытых закономерностей и аномалий
• Способы объяснить сложные данные простым языком для бизнеса
• Идеи для дальнейшего исследования и проверки гипотез
• Рекомендации по лучшим визуализациям для наглядного представления данных

➡️ Как применять:
• Используйте промпт для первичного анализа данных перед презентацией
• Проверяйте гипотезы перед постановкой экспериментов
• Готовьте краткие и понятные отчеты для команды и руководства
• Экспериментируйте с разными визуализациями, чтобы сделать инсайты еще понятнее

Библиотека дата-сайентиста #буст

🪄 Визуальные вычисления в Power BI: прокачиваем условное форматирование

Теперь настраивать условное форматирование в Power BI можно без сложных DAX-формул!

Разбираем, как новые визуальные вычисления помогают создавать динамичные, адаптивные и стильные отчеты, которые мгновенно реагируют на изменения данных.

⭐️ Пора сделать отчеты действительно интерактивными!

🔗 Ссылка на статью: https://proglib.io/sh/lsb0fEuYSv

Библиотека дата-сайентиста

🌯 Чем ближе к вокзалу, тем хуже кебаб — научный прорыв века

На французском Reddit появилась гипотеза: чем ближе к вокзалу, тем хуже кебаб. Это утверждение потребовало проверки, и один энтузиаст решил разобраться, вооружившись свободным временем и шутливым настроением. Нобелевка и job-офферы, конечно, уже на горизонте!

🔬 Методология:
Для анализа выбрали Париж: гипотеза родом оттуда, вокзалов и кебабных там полно, а пешеходные маршруты идеально подходят для «научных» прогулок.

🔗 Подробности исследования — https://clc.to/dKOPyQ

Библиотека дата-сайентиста #буст

🌯 Чем ближе к вокзалу, тем хуже кебаб — научный прорыв века

На французском Reddit появилась гипотеза: чем ближе к вокзалу, тем хуже кебаб. Это утверждение потребовало проверки, и один энтузиаст решил разобраться, вооружившись свободным временем и шутливым настроением. Нобелевка и job-офферы, конечно, уже на горизонте!

🔬 Методология:
Для анализа выбрали Париж: гипотеза родом оттуда, вокзалов и кебабных там полно, а пешеходные маршруты идеально подходят для «научных» прогулок.

🔗 Подробности исследования — https://clc.to/dKOPyQ

Библиотека дата-сайентиста #буст

🎭 Dev Memes: 1 апреля, а баги всё те же

Сегодня день официально разрешённого троллинга — и мы не могли пройти мимо. Собрали подборку мемов для Дата-сайентиста, которые вызывают лёгкое желание уволиться.

👉 Всё это — из нашего мемного канала «Библиотека IT-мемов»

Библиотека дата-сайентиста