📊Промт дня: быстрый разведочный анализ (EDA) нового датасета
Перед тем как приступить к построению моделей или визуализаций, важно понять, с какими данными вы работаете. Разведочный анализ (Exploratory Data Analysis, EDA) помогает выявить структуру, качество и ключевые особенности датасета — это фундамент любого проекта в области аналитики и машинного обучения.
Промт:
Выполни экспресс-EDA (Exploratory Data Analysis) на pandas DataFrame. Проанализируй следующие аспекты: • Определи типы переменных (числовые, категориальные и пр.). • Проверь наличие и долю пропущенных значений по столбцам. • Рассчитай базовые статистики (среднее, медиана, стандартное отклонение и т.д.). • Оцени распределения признаков и выдели потенциальные выбросы. • Сформулируй ключевые наблюдения и инсайты, которые могут повлиять на последующую обработку или моделирование данных.
🎯 Цель — получить общее представление о структуре, качестве и особенностях данных до начала построения моделей или визуализаций.
Поддерживается использование специализированных инструментов: 📝pandas_profiling / ydata-profiling — для автоматического отчета, 📝sweetviz — для визуального сравнения датасетов, 📝seaborn и matplotlib — для точечных визуализаций распределений и корреляций.
📊Промт дня: быстрый разведочный анализ (EDA) нового датасета
Перед тем как приступить к построению моделей или визуализаций, важно понять, с какими данными вы работаете. Разведочный анализ (Exploratory Data Analysis, EDA) помогает выявить структуру, качество и ключевые особенности датасета — это фундамент любого проекта в области аналитики и машинного обучения.
Промт:
Выполни экспресс-EDA (Exploratory Data Analysis) на pandas DataFrame. Проанализируй следующие аспекты: • Определи типы переменных (числовые, категориальные и пр.). • Проверь наличие и долю пропущенных значений по столбцам. • Рассчитай базовые статистики (среднее, медиана, стандартное отклонение и т.д.). • Оцени распределения признаков и выдели потенциальные выбросы. • Сформулируй ключевые наблюдения и инсайты, которые могут повлиять на последующую обработку или моделирование данных.
🎯 Цель — получить общее представление о структуре, качестве и особенностях данных до начала построения моделей или визуализаций.
Поддерживается использование специализированных инструментов: 📝pandas_profiling / ydata-profiling — для автоматического отчета, 📝sweetviz — для визуального сравнения датасетов, 📝seaborn и matplotlib — для точечных визуализаций распределений и корреляций.
Durov said on his Telegram channel today that the two and a half year blockchain and crypto project has been put to sleep. Ironically, after leaving Russia because the government wanted his encryption keys to his social media firm, Durov’s cryptocurrency idea lost steam because of a U.S. court. “The technology we created allowed for an open, free, decentralized exchange of value and ideas. TON had the potential to revolutionize how people store and transfer funds and information,” he wrote on his channel. “Unfortunately, a U.S. court stopped TON from happening.”
Newly uncovered hack campaign in Telegram
The campaign, which security firm Check Point has named Rampant Kitten, comprises two main components, one for Windows and the other for Android. Rampant Kitten’s objective is to steal Telegram messages, passwords, and two-factor authentication codes sent by SMS and then also take screenshots and record sounds within earshot of an infected phone, the researchers said in a post published on Friday.
Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from tw
