Использование деревьев решений в Python для получения информации о решении A переехать в Лас-Вегас.

Совсем недавно владелец бейсбольной команды Oakland Athletics Джон Фишер объявил, что команда приобрела около 50 акров земли в Лас-Вегасе, штат Невада.[1] Это ставит под угрозу будущее последней оставшейся профессиональной спортивной команды Окленда. За последние 5 лет в Окленде «Голден Стэйт Уорриорз» (НБА) и «Лас-Вегас Рейдерс» (НФЛ) отправились на более новые, более блестящие стадионы в других городах (хотя «Голден Стэйт» только что пересек мост через залив в Сан-Франциско). Хотя процесс принятия решений во фронт-офисе Oakland A остается для меня загадкой, наука о данных и анализ решений в тандеме могут многое рассказать о мотивах Джона Фишера переехать в Лас-Вегас.

Ловите ли вы себя на том, что мечтаете о фреймворках данных и сериалах Pandas? Проводите ли вы часы напролет, выполняя сложные манипуляции и агрегации, едва замечая боль в спине и все это время думая: “Это так весело”?

Что ж, с таким же успехом вы могли бы быть продвинутым пользователем Pandas, даже не осознавая этого. Присоединяйтесь к клубу поклонников панд, достигших этого редкого уровня, и примите тот факт, что вы официально являетесь мастером обработки данных.

Pandas - одна из самых популярных библиотек Python для исследования и визуализации данных. Pandas предлагает множество API для выполнения задач по обработке данных, но при работе с большими наборами данных это приводит к сбоям или медленным вычислениям.

Ручное создание нового файла конфигурации для каждого нового эксперимента - утомительный процесс. Особенно, если вы хотите быстро развернуть огромное количество заданий в кластере Kubernetes, автоматическая настройка является обязательной. С помощью python легко создать простой сценарий планирования, который считывает конфигурацию эксперимента, такую как размер пакета, записывает ее в файл YAML и создает новое задание. В этом посте мы обсудим, как это сделать. Самое лучшее - это то, что мы не требуем никаких дополнительных пакетов!

Связанный репозиторий GitHub: https://github.com/ssghost/JITS_tests

Графические данные есть везде. Исследование графов находится в зачаточном состоянии, и инструменты для моделирования графических данных только начинают появляться. Это делает его идеальным временем для того, чтобы включиться в работу, если вы специалист по обработке данных, стремящийся выделиться. К сожалению, быть на переднем крае может быть трудно из-за отсутствия руководств и поддержки. Данное руководство надеется значительно уменьшить эту болевую точку.

Наука о данных стала неотъемлемой частью любой отрасли. Это произвело революцию в том, как компании принимают решения и взаимодействуют со своими клиентами. Тем не менее, существует еще много неправильных представлений о науке о данных, которые необходимо развенчать.

Серия MLOps на практике — совместное использование шаблонов проектирования и внедрения критического компонента MLOps. Основное внимание в сегодняшней статье уделяется построению конвейеров прогнозирования моделей.