Загрузка страницы

PyData Puzzlers – Пётр Ермаков

Работа с данными в Python не предвещает беды и сюрпризов.
Да и какие тут еще пазлеры? Нетривиальное поведение возможно только в Java. Но не тут то было! В интерактивном формате вместе с аудиторией мы откроем новые возможности выстрелить себе в ногу и облажаться в Python-е для DataScience.

Секция PyData
Moscow Data Science Major 31.08.2019
https://datafest.ru/major/
Презентации – https://drive.google.com/open?id=1RfPhbsZJfADlNBh22o6GKI0vxl7M-rie

Соц сети серии мероприятий Data Fest:
https://vk.com/datafest
https://t.me/datafest

Видео PyData Puzzlers – Пётр Ермаков канала ODS AI Global
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
4 октября 2019 г. 14:34:54
00:24:38
Другие видео канала
ML puzzler Boosting — Данила СавенковML puzzler Boosting — Данила СавенковEghbal Rahimkina, Ser-Huang Poon: ML for Realised Volatility ForecastingEghbal Rahimkina, Ser-Huang Poon: ML for Realised Volatility ForecastingRoman Schutski: Graphical models for tensor networks and machine learningRoman Schutski: Graphical models for tensor networks and machine learningEmbeddings for Graph Classification — Евгений БурнаевEmbeddings for Graph Classification — Евгений БурнаевRL for the Adaptive Speed Regulation on a Metallurgical Picking LineRL for the Adaptive Speed Regulation on a Metallurgical Picking LineПицца аля-semi-supervised — Артур КузинПицца аля-semi-supervised — Артур КузинУправление наличностью в банкоматах и офисах — Александр УльяновУправление наличностью в банкоматах и офисах — Александр УльяновVadim Safronov: Business Transformation as Graph ProblemsVadim Safronov: Business Transformation as Graph ProblemsДавай останемся друзьями - как устроен раздел Возможно Вы Знакомы в Одноклассниках – Евгений МалютинДавай останемся друзьями - как устроен раздел Возможно Вы Знакомы в Одноклассниках – Евгений МалютинGene Kogan | Machine learning for creativityGene Kogan | Machine learning for creativityСуровая действительность товарных рекомендаций бытовой техники – Владимир ЛитвинюкСуровая действительность товарных рекомендаций бытовой техники – Владимир ЛитвинюкAlex Farseev | Under the Boot of Google and Facebook and How to Crack it for better PerformanceAlex Farseev | Under the Boot of Google and Facebook and How to Crack it for better PerformanceAlexander Grishin: Controlling the overestimation biasAlexander Grishin: Controlling the overestimation biasNikolay Nikitin: Structural Learning for Composite Models Using Evolutionary OptimizationNikolay Nikitin: Structural Learning for Composite Models Using Evolutionary OptimizationML puzzlerML puzzlerCatalyst integration with WandbCatalyst integration with WandbML in Healthcare Track PremiereML in Healthcare Track PremiereВычислительное прогнозирование психометрик пользователя на основе его цифрового следа – Ирина ДееваВычислительное прогнозирование психометрик пользователя на основе его цифрового следа – Ирина ДееваДетектирование объектов в реальном времени на мобильных телефонах – Huawei Сиднев АлексейДетектирование объектов в реальном времени на мобильных телефонах – Huawei Сиднев АлексейStrategic keynote – Максим ФедоровStrategic keynote – Максим ФедоровNerses Bagiyan: Peeking at A/B TestsNerses Bagiyan: Peeking at A/B Tests
Яндекс.Метрика