@repo_science · Post #3483 · 29.07.2023 г., 16:06
#DataScience 😎 Data Science For Dummies®, 3rd Edition 🔗 link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #247 · 11.03
Попробовали на работе предметно-ориентированное проектирование (Domain Driven Design). Это такой способ построения архитектуры, когда ты (чаще всего с помощью системы типов и ООП) описываешь физическую суть вещей, которые представлены в твоей программе. Например, если в программе есть объект "Книга", то её нужно снабдить свойствами, которые бывают у книг в реальности: число страниц, автор, язык, тип обложки и т.д. При этом данные свойства должны быть такими, чтобы присвоить им нереалистичные значения было нельзя. Допустим, число страниц не может быть отрицательным (и скорее всего в реальном мире не может быть нулём). При попытке установить отрицательное число страниц программа должна выбросить исключение. А совсем в идеальном случае -- не дать этого сделать программисту на уровне статического анализа кода. Описав все свойства книги, вы снабжаете её операциями, которые над ней можно сделать. Например, из книги можно вырвать страницу, и при этом число страниц уменьшается. Нет такого случая, когда можно вырвать страницу без изменения числа страниц. Вы строго программируете эту зависимость, делаете у книги метод "Вырвать страницу", а он уже уменьшает число. Кстати, свойство "Число страниц" при этом нельзя переназначить в уже созданной книге. Можно только создать книгу, передав в её конструктор (так называется в программировании функция создания объектов) заданное число страниц. Но поменять число страниц можно только специальными методами "Вырвать страницу" и "Вклеить страницу". С помощью этого подхода вы гарантируете, что ваши объекты всегда находятся в валидном состоянии -- то есть таком, которое возможно в реальной жизни с объектом, представленным программой. Плюсы подхода очевидны: меньше число ошибок. Код описывает сам себя, и программист, если не лезет внутрь объекта "Книга", вообще не сможет сделать с книгой ничего недопустимого. Минусы, думаю, тоже понятны: изначально проектировать сложнее, нужно учесть много нюансов, писать тесты. Время разработки изрядно растёт. Изменение требований даётся дороже: например, если каким-то образом в ваш книжный магазин поступят книги со страницами из кевлара, которые невозможно вырвать :) Но первый проект с этим подходом мы сдали хорошо, без багов. Лучше, чем многие предыдущие. #dev
Hashtags
Търсене: #datascience
@repo_science · Post #3483 · 29.07.2023 г., 16:06
#DataScience 😎 Data Science For Dummies®, 3rd Edition 🔗 link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@amneumarkt · Post #216 · 24.03.2021 г., 10:33
#DataScience (Please refer to this post https://t.me/amneumarkt/199 for more background.) I read the book "everyday data science". I think it is not as good as I expected. The book doesn't explain things clearly at all. Besides, I was expecting something starting from everyday life and being extrapolate to something more scientific. I also mentioned previously that I would like to write a similar book. Attached is something I created recently that is quite close to the idea of my ideal book for everyday data science. Cross Referencing Post: https://t.me/amneumarkt/199
Hashtags
@amneumarkt · Post #199 · 26.02.2021 г., 08:06
#DataScience Ah I have always been thinking about writing a book like this. Just bought the book to educate myself on communications. https://andrewnc.github.io/blog/everyday_data_science.html
Hashtags
@amneumarkt · Post #127 · 29.12.2020 г., 17:24
#datascience I ran into this hilarious comment on pie chart in a book called The Grammar of Graphics. “To prevent bias, give the child the knife and someone else the first choice of slices.” 😱😱😱
Hashtags
@repo_science · Post #3146 · 06.05.2023 г., 03:08
#Python#dataScience 🐍 Data Science A-Z™: Hands-On Exercises & Bonus Learn Data Science step by step through real Analytics examples. Data Mining, Modeling, Tableau Visualization and more! 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3559 · 05.09.2023 г., 12:03
#dataScience#book 📚 Data Science (2023) 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3425 · 11.07.2023 г., 15:05
#DataScience#book 🛠 Handbook of Mobility Data Mining, Volume 3: Mobility Data-Driven Applications ✍️Haoran Zhang 📆 2023 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3424 · 11.07.2023 г., 15:01
#DataScience#book 🛠 Handbook of Mobility Data Mining, Volume 2: Mobility Analytics and Prediction ✍️Haoran Zhang 📆 2023 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@gsbe_uz · Post #2690 · 24.10.2025 г., 06:03
🇺🇿Biznes va tadbirkorlik oliy maktabida “Data Science” bo‘yicha mahorat darsi tashkiletildi Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi "Marketing va raqamli iqtisodiyot" kafedrasi tashabbusi bilan “Data Science” mavzusida mahorat darsi bo‘lib o‘tdi. 💻 Tadbirda nufuzli “Proweb” dasturlash o‘quv markazining Python va Data Science yo‘nalishi bo‘yicha malakali mutaxassisi Yevgeniy Ruslanovich Fomichev ishtirok etdi. Mahorat darsi davomida tinglovchilarga zamonaviy ma’lumotlar tahlili va sun’iy intellekt texnologiyalarining amaliy yo‘nalishlari haqida batafsil ma’lumotlar berildi. Spiker Python kutubxonalari, mashinali o‘rganish, katta ma’lumotlarni qayta ishlash hamda neyron tarmoqlarni yaratish jarayonlari bo‘yicha o‘z tajribasi bilan o‘rtoqlashdi. Shuningdek, mashg‘ulot davomida TensorFlow va PyTorch kabi platformalarda modellarni yaratish hamda ularni real masalalarda qo‘llash bo‘yicha amaliy ishlar tashkil etildi. Tinglovchilar real hayotiy misollar orqali o‘z bilimlarini mustahkamlab, tajribali mutaxassisdan qimmatli maslahatlar olish imkoniyatiga ega bo‘ldilar. Tadbir yakunida ishtirokchilar Data Science sohasidagi dolzarb tendensiyalar bilan yaqindan tanishib, bu yo‘nalishda o‘z malakalarini oshirish bo‘yicha tavsiyalar oldilar. 🎲 Ushbu mahorat darsi tinglovchilarga raqamli iqtisodiyot va sun’iy intellekt sohalarida amaliy ko‘nikmalarni shakllantirishga xizmat qildi. 🇷🇺RU 🇬🇧ENG #GSBE#GraduateSchool#Masterclass#DataScience 🔝Web-site |🔝Facebook | 🔝Instagram | 🔝Youtube
@gsbe_uz · Post #2671 · 18.10.2025 г., 06:02
🔈Hurmatli professor-o‘qituvchilar, tinglovchilar va mehmonlar! Sizlarni, "Data science" mavzusidagi mahorat darsiga taklif etamiz. Dasturimiz mehmon maruzachisi Yevgeniy RuslanovichFomichev. 📌 Mahorat-darsida ishtirokchilar quyidagi imkoniyatlarga ega bo‘ladilar: ✔️Python kutubxonalari bilan ishlash; ✔️Mashinali o‘rganish; ✔️Katta ma’lumotlarni qayta ishlash; ✔️Neyron tarmoqlarini qurish; ✔️TensorFlow yoki PyTorch bilan ishlash; ✔️Real masalalar uchun yechimlar ishlab chiqish; ✔️Modellarni joylashtirish. 🏅Yevgeniy Ruslanovich - nufuzli “Proweb” dasturlash o‘quv markazining Python va Data Science yo‘nalishi bo‘yicha malakali mutaxassisi. Shuningdek, u backend (E-sum), veb dasturlash (Uzonline) va sun’iy intellekt (eKapusta) sohalarida tajribaga ega. Tadbir rus tilida olib boriladi. Sana: 23-oktabr, 2025-yil Vaqti: 10:30 - 12:00 Manzil: Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi 🇷🇺RU 🇬🇧ENG #GSBE#GraduateSchool#Masterclass#DataScience 🔝Web-site |🔝Facebook | 🔝Instagram | 🔝Youtube
@repo_science · Post #4220 · 20.10.2024 г., 22:25
#free#DataScience 🎟 Machine Learning & Self-Driving Cars: Bootcamp with Python 👥Students: 43834 ⭐️Ratings: 4.59 ⏳ 8.5 total hours 🌐 en_US 🗒 Limited coupons (584) 🎫 100% OFF - 💵0💲 ----- Coupons:@freecoupons_reposcience ----- ⭐️ This message was automated by 🔗n8n
Hashtags
@datasciencejobs · Post #2342 · 26.09.2024 г., 07:01
#вакансия#удаленно#DataScience Привет! На проект банка топ-3 ищем Data Science для участия в разработке нового продукта. 📌Зарплата: От 18000 рублей в день по ИП/СМЗ 📌Формат: полная занятость, удаленно 📌Чем предстоит заниматься: • Тестирование современных LLM архитектур и готовых решений Сбера на базе GigaChat • Выбор целевого решения под конкретную задачу совместно с продуктовыми командами • Участие в DevOps процессе в части тестирования и отладки • Участие в пилотах внедренных решений и оценка их результатов 📌Ожидания к опыту кандидата: • Опыт решения NLP задач от 2 лет • Уверенное использование Python, GIT/Bitbucket • Умение писать Production code, понимание процесса вывода модели в прод • Экспертиза в SOTA LLM архитектурах, желателен опыт с GigaChat 📞Контакт для связи: @dariavers15
Hashtags