TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #554 · 14.09

В сети пишут, что у Patreon финансовые сложности: закрыли подразделения в Берлине и Дублине, увольняют сотрудников. Патреон — сравнительно простой технически сайт, у которого толком не было мажорных обновлений. Самое сложное там это работа с выплатами, но вряд ли она у них своя самописная, наверняка пользуются чем-то типа Stripe. При этом у Патреона очень понятная бизнес-модель с линейным масштабированием и почти нет потребности в сложном маркетинге (популярные блогеры сами тебя постоянно рекламируют миллионам людей, потому что ты источник их заработка). Короче, просрать Патреон это надо уметь. Кажется, топ менеджеры покупали себе слишком дорогие яхты, иначе я не могу объяснить. Перегруженность и непрозрачность процессов, низкая эффективность как сотрудников, так и финансовых вложений — одни из фундаментальных проблем энтерпрайза, я вам как-то уже об этом рассказывал. При этом сама модель мне нравится. Я рад, что она заработала, хотя внутренний менталитет русского человека видит тут некоторое противоречие: как же это отдать деньги добровольно не за товар или услугу, а просто чтобы поддержать факт существования какого-то интересного для тебя явления? Можно же поддержать лайком или хорошим комментарием, но деньги??? Нет, деньги надо только на хлеб обменивать. Так думают многие мои знакомые. Но не все, и не я. До остановки платежей был подписан на десяток проектов и нигде не читал, собственно, саму ленту Патреона. Мне не слишком интересны бэкстейджи и ранний доступ, я продолжал смотреть всех тех же ребят на Ютубе на общих началах. Сейчас поддерживаю пару русских блогеров на boosty. Добровольная подписка на и без того доступный контент — это почти буквально голосование рублём. Способ отдать что-то, действительное представляющее для тебя ценность (деньги) в знак поддержки какого-то начинания, а не в обмен на товар. Это, на мой взгляд, самый честный индикатор: человеку что-то нужно/нравится, если он готов за это платить. А уж если готов платить даже при условной возможности не платить — значит очень нравится. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 11 подобни публикации

Търсене: #timeseries

当前筛选 #timeseries清除筛选
Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #584 · 06.06.2024 г., 05:06

#timeseries Ekambaram, Vijay, Arindam Jati, Pankaj Dayama, Sumanta Mukherjee, Nam H. Nguyen, Wesley M. Gifford, Chandra Reddy, and Jayant Kalagnanam. 2024. “Tiny Time Mixers (TTMs): Fast Pre-Trained Models for Enhanced Zero/Few-Shot Forecasting of Multivariate Time Series.” arXiv [Cs.LG]. arXiv. http://arxiv.org/abs/2401.03955.

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #480 · 23.05.2023 г., 07:36

#timeseries Finding a suitable forecasting metric to evaluate the forecasting models is often the key to a forecasting project. Right? We use metrics when developing models, we also use metrics to monitor models. There are a bunch of metrics people choose from or adapt from. To be faster when choosing and adapting metrics, I created a page on the properties of different metrics for time series forecasting problems. For reproducibility, I also included all the code used to write this page. https://dl.leima.is/time-series/timeseries-metrics.forecasting/

Hashtags

Repositorio data science

@repo_science · Post #3104 · 28.04.2023 г., 15:27

#Tableau#timeSeries 📊 Forecasting and Time Series Analysis in Tableau Use Tableau to work with time series, generate forecasts and even add R functionality to enhance Tableau. 🔗Link ----- Canal principal: @repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----

Repositorio data science

@repo_science · Post #3999 · 22.01.2024 г., 11:01

#TimeSeries#Analysis#Python ⌚️ Forecasting Models and Time Series for Business in Python Time Series Analysis in Python. Demand Planning & Business Forecasting. Forecast with 6 Models: Prophet, ARIMA & More. ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2043 · 19.04.2024 г., 16:05

#вакансия#vacancy#job#timeseries #datasciense#remote Вакансия: Middle/ Senior Data Scientist Кадровое агентство: DevHunt ЗП: от 150.000 до 250.000 руб на руки Формат: удаленка Почему стоит выбрать именно эту позицию: - Удаленка с гибким началом рабочего дня - Свобода в принятии решений - Возможности для роста - Никакого тайм-трекинга - Неформальная атмосфера с минимальным числом бюрократии - Проекты не "в стол" - Плюшки IT-аккредитации - Годовые бонусы: х1, х1.5 - ДМС после испытательного срока Чек-лист идеального кандидата: - Опыт ML-разработки на Python от 3х лет - Опыт работы с Pandas, NumPy, SсiPy, scikit-learn, Keras/TensoFlow - Опыт работы с XGboost, LightGBM, Random Forest, линейными моделями, основными архитектурами нейронных сетей. Понимание механизмов их работы - Знание SQL на продвинутом уровне, опыт работы с реляционными СУБД (PostgreSQL, Oracle, MS SQL и пр.) Опыт работы с *nix системами - Навыки работы с Git и с Conda окружениями Будет плюсом: - Опыт разработки проектной документации в части подготовки разделов по предиктивному анализу - Опыт разработки архитектуры данных и структур баз данных - Знание и опыт работы с ETL/ELT инструментами Знание TimescaleDB, InfluxDB, AVEVA (OSIsoft) PI System - Понимание специфики работы IT-интегратора (outsource) - Опыт работы в нефтегазовой или смежной области Задачи: - Реализации проектов по предиктивной аналитике на промышленных предприятиях - Анализ и прогнозирование временных рядов - Анализ производственных процессов и выработка требований к сбору данных Выбор и обоснование моделей машинного обучения для решения бизнес-задач - Конструирование признаков для ML-моделей (feature engineering) Выбор и обоснование метрик для оценки моделей машинного обучения - Интерпретация результатов функционирования моделей машинного обучения - Разработка и автоматизация ML-пайплайнов Контакт:@barnes_recruiter