Data Mirosh

2022-07-21 09:02:37 Дарія Михайлишина, наша співвітчизниця, яка зараз навчається на PhD в University of Bologna разом з колегами організувала воркшоп зі збором коштів для допомоги Україні

Певна частина воркшопів вже пройшла, але ще маєте змогу встигнути на наступні:

- Introduction to SQL, 21 липня
- Web Scraping in Python, 28 липня
- Introduction to R Shiny, 4 серпня
- Code-driven Publishing: An Introduction to Quarto, 11 серпня

Кожен з воркшопів коштує мінімально 20 евро/доларів або 700 грн.

Але якщо у Вас не має змоги задонатити, в кінці кожної секції є посилання на форму для безкоштовної участі.

Я встиг "побувати" лише на одному воркшопі по ggplot2. Приємна подача, цікавий матеріал! Долучайтесь!

Наразі Вони зібрали 11648 евро та звітують куди передали ці кошти. Відкрити / Коментувати

2022-07-04 12:40:29 Оновлена книга "Practical Statistics for Data Scientists":
- англійською
- російською

На скільки я пам'ятаю, перша редакція була виключно на R, у другому виданні додали Python. Це така собі добірка рецептів: мінімум математики з кодом. Для початку непогано, але якщо пірнати глибше - треба читати ще й інші джерела. Відкрити / Коментувати

2022-06-17 13:02:35 Тримайте ще одну задачку:

Необхідно порахувати кількість анаграм (тік - кіт) з переліку без врахування регістру.

Приклад:
"abc", "aBc", "cBa", "bAc", "ab", "Ba", "Ab"

Результат:
ab: 3
abc: 4

Рішення на R:
# Підключаємо пакет
library(tidyverse)

# Створюємо вектор
my_vec <- c("abc", "aBc", "cBa", "bAc", "ab", "Ba", "Ab")

# Рахуємо
my_vec %>%
str_split("") %>%
map(~sort(.) %>% paste(collapse = "") %>% str_to_lower()) %>%
as_vector() %>%
table()

Рішення на Python:
# Підключаємо Counter
from collections import Counter

# Створюємо список
my_list = ["abc", "aBc", "cBa", "bAc", "ab", "Ba", "Ab"]

# Рахуємо
print(Counter((''.join(sorted(i.lower())) for i in my_list)))

Рішення на R мені більше подобається своєю "читабельністю" за рахунок пайпів (%>%). Цього дійсно не вистачає в Python. Відкрити / Коментувати

2022-06-16 10:01:31 Трошки "забороненого" контенту.

Якщо шукаєте книжки за своїм профілем у "вільному доступі", рекомендую Library Genesis. Часто виручає, коли дуже хочеться, але ніхто не продає.

Само собою, рекомендація виключно в ознайомчих цілях. Книжки краще і приємніше купувати Відкрити / Коментувати

2022-06-14 10:00:00 Як там Ваша сесія?

Останнім часом полюбляю дивитися/читати різноманітні задачки по Data Science та перекладати їх з однієї мови на іншу (R / Python).

Ось приклад: треба написати функцію, котра конвертує ціле число у бінарне представлення, отримане значення перевертає і записує назад у цілому число.

Типове рішення на Python :

def reverse_decimal(n):
return int(str(bin(n))[:1:-1], 2)

Але така конструкція не буде працювати з від'ємними значеннями (через роботу функції bin). В такому випадку слід розширити рішення:

def reverse_decimal(n):
if n > 0:
return int(str(bin(n))[:1:-1], 2)
else:
return int(str(bin(n))[:2:-1], 2)

В R з такою задачкою трошки по іншому: функція intToBits() одразу повертає binary signed 2's complement значення, що дещо спрощує задачу, але через це результати в Python та R будуть дещо відрізнятися:

reverse_decimal <- function(n){
n |>
intToBits() |>
rev() |>
packBits(type = "integer")
}

Якщо ж повністю відтворювати результат з Python треба створювати окремі кастомні функції. Якщо потрібно показати - пишіть в коментарях.

Цікавий такий контент? Відкрити / Коментувати

2022-05-18 10:00:00 Продовжую ділитися посиланнями на бонуси.

Гадаю про GitHub не має сенсу щось розповідати. Ним користуються всі (ну майже).

Але не всі знають, що у GitHub є спеціальний план для студентів/викладачів, який включає:
✓ GitHub Campus Expert
✓ GitHub Student Developer Pack
✓ GitHub Teacher Toolbox
✓ GitHub Classroom
✓ GitHub Campus Advisors

Ну і звичайно значок "PRO" з усіма привілеями.

Для доступу треба мати документ, який засвідчує вашу причетність до навчального закладу.

В свій час моє посвідчення не хотіло приймати через те, що на ньому не має строку дії, тож я його просто "прифотошопив" :)

Користуйтесь! Відкрити / Коментувати

2022-05-10 09:59:59 Давно не писав - певний час не було інтернету.

В коментарях та в приватні просили матеріали по SQL. Тримайте одразу ще R та Python. Непогана підбірка конспектів з прикладами коду

Бережіть себе Відкрити / Коментувати

2022-04-21 10:00:00 Якщо Ви обираєте з якої мови почати, R чи Python , моя порада: почніть з англійської .

Але якщо серйозно:
R та Python входять в ТОП10 мов програмування за версією IEEE та TOBIE. Python лідирує в цих рейтингах досить давно, але треба враховувати, що Python мова загального призначення, а R заточений як раз під Data Science.

На теренах інтернету розповсюджено міф, що входження в R складніше. Повна фігня і профанація.

Python чудовий в нейронних мережах. Передові бібліотеки пишуться спочатку під Python, а вже потім під R.

В R є Shiny - інструмент для створення інтерактивних веб-додатків/дашборів.

Зараз можна спокійно викликати одну мову з іншої: для цього є пакети rpy2 та reticulate. Тут би ще згадати про мову Julia і як може виглядати майбутнє DS. Залишу рисунок у коментарі.

Передові компанії світу використовують і R і Python: Amazon, Google, Meta, Uber...

Перелік всіх особливостей вистачить на окрему лекцію.

На мою суб'єктивну думку, якщо у Вас є досвід програмування - легше буде почати з Python. Якщо такого досвіду не має, тоді R - чудовий вибір.
Фінальний вибір має залежати від технологічного стеку компанії, досвіду і задач, які ви вирішуєте.

Не обмежуйте себе одним інструментом. Будьте гнучкими і не зупиняйтесь вчитися.

R + Python =

PS. Про матеріали пам'ятаю, все буде.

Слава Україні! Відкрити / Коментувати

2022-04-18 10:00:00 Тут багато тих хто зі мною не знайомий, давайте виправлю це.

Мене звати Ігор Мірошниченко:
- 34 рочки,
- кандидат економічних наук
- доцент кафедри математичного моделювання та статистики КНЕУ
- ще працюю в школі бізнесу МІБ на програмах MBA
- викладаю "Економетрику", "Прогнозування часових рядів", "Машинне навчання" та "Data Science"

Хобі: футбол, комп'ютерні ігри, гітари. Якось так.

На кого навчаєтесь? Ким працюєте?

До речі, ділитися з Вами книжками/підручниками/матеріалами по DS/ML/Analytics, Python/R/SQL тощо?

Бережіть себе! Відкрити / Коментувати