Давно не было постов, был немного занят, но я вернулся и снова в деле! 😄
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰1
Хороший ресурс для изучения python, с Яндекс браузером и его шикарными переводами вообще не проблема, что на английском https://realpython.com
Realpython
Python Tutorials – Real Python
Learn Python online: Python tutorials for developers of all skill levels, Python books and courses, Python news, code examples, articles, and more.
👍1
Погрузился в изучение библиотеки Transformers ,в свободное время прохожу вводный курс по NLP от Hugging Face https://huggingface.co/learn/nlp-course/
huggingface.co
Introduction - Hugging Face LLM Course
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Есть такая штука, как Метод аналитической иерархии (AHP — Analytical Hierarchy Process) — это многоцелевой метод принятия решений, который помогает решить задачи выбора на основе сравнения пар элементов, который помогает для составления разного рода интегральных рейтингов на основании многофакторного анализа. Используется в том числе и в гео аналитике.
Вот несколько полезных ссылок посмотреть, поизучать тему:
https://digital-geography.com/ahp-arcgis-10-x-using-python/
https://www.youtube.com/watch?v=ht0Wm33xEno
https://medium.datadriveninvestor.com/step-by-step-tech-stock-selection-using-the-analytic-hierachy-process-ahp-establishing-177f32cbf2ec
Доступ к Medium надо приобретать или попробовать воспользоваться расширениями в Firefox.
Вот несколько полезных ссылок посмотреть, поизучать тему:
https://digital-geography.com/ahp-arcgis-10-x-using-python/
https://www.youtube.com/watch?v=ht0Wm33xEno
https://medium.datadriveninvestor.com/step-by-step-tech-stock-selection-using-the-analytic-hierachy-process-ahp-establishing-177f32cbf2ec
Доступ к Medium надо приобретать или попробовать воспользоваться расширениями в Firefox.
Digital Geography
AHP for ArcGIS 10.x using Python - Digital Geography
When it comes to site selection problems or suitability models, the spatial Multi-Criteria Analysis (Weighted Overlay) is the most commonly used method. It’s easy, simple and popular. However,…
👍3
Полезные ссылки на учебные ресурсы по пространственной аналитике с канала Наука и данные
Forwarded from Наука и данные
Urban Analysis & Spatial Science 🏡
На канале уже было множество различных источников связанных с пространственным анализом городской среды на основе языков R и Python (книги на R + книги на Python). Elijah Knaap пишет книгу Urban Analysis & Spatial Science, которая представляет собой введение в основы современного городского анализа с использованием Python и набора библиотек PySAL (The Python Spacial Analysis Library - сайт) + geosnap (The Geospatial Neighborhood Analysis Package - руководство).
Книга подходит для прикладных исследователей или аспирантов в области городских социальных наук, желающих повысить свой технический потенциал в области городских данных, а также для студентов, желающих познакомиться с теоретическими основами городской аналитики.
В настоящий момент текст книги находится в разработке, поэтому какие-то главы или часть ноутбуков могут на момент написания этого обзора отсутствовать. Печатная версия книги будет опубликована в издательстве CRC Press в 2025 году.
На канале уже было множество различных источников связанных с пространственным анализом городской среды на основе языков R и Python (книги на R + книги на Python). Elijah Knaap пишет книгу Urban Analysis & Spatial Science, которая представляет собой введение в основы современного городского анализа с использованием Python и набора библиотек PySAL (The Python Spacial Analysis Library - сайт) + geosnap (The Geospatial Neighborhood Analysis Package - руководство).
Книга подходит для прикладных исследователей или аспирантов в области городских социальных наук, желающих повысить свой технический потенциал в области городских данных, а также для студентов, желающих познакомиться с теоретическими основами городской аналитики.
В настоящий момент текст книги находится в разработке, поэтому какие-то главы или часть ноутбуков могут на момент написания этого обзора отсутствовать. Печатная версия книги будет опубликована в издательстве CRC Press в 2025 году.
👍5
Forwarded from URBAN MASH (Мария)
ВАКАНСИЯ ❤️
Ищем геоаналитика в нашу небольшую команду в Яндекс.Лавке!
Какие задачи?
- проводить исследования и разрабатывать прогнозные модели по направлению геоаналитики;
- отвечать за расширение географии присутствия Лавки на основе анализируемых данных;
- создавать и запускать оптимальные зоны доставки различных типов доставки;
- поддерживать и развивать наши аналитические инструменты и базы данных;
- выполнять множество запросов ad-hoc от смежных команд: региональных менеджеров, менеджеров продукта, маркетологов и т.д.;
- выстраивать коммуникацию со специалистами по развитию регионов.
Ожидания от вас:
- хорошо знаете математику и владеете основами статистики;
- разбираетесь в основных концепциях машинного обучения;
- отлично владеете SQL;
- программируете на Python;
- владеете инструментами ГИС (QGIS).
Присылайте резюме мне в лс :)
@urban_mash
Ищем геоаналитика в нашу небольшую команду в Яндекс.Лавке!
Какие задачи?
- проводить исследования и разрабатывать прогнозные модели по направлению геоаналитики;
- отвечать за расширение географии присутствия Лавки на основе анализируемых данных;
- создавать и запускать оптимальные зоны доставки различных типов доставки;
- поддерживать и развивать наши аналитические инструменты и базы данных;
- выполнять множество запросов ad-hoc от смежных команд: региональных менеджеров, менеджеров продукта, маркетологов и т.д.;
- выстраивать коммуникацию со специалистами по развитию регионов.
Ожидания от вас:
- хорошо знаете математику и владеете основами статистики;
- разбираетесь в основных концепциях машинного обучения;
- отлично владеете SQL;
- программируете на Python;
- владеете инструментами ГИС (QGIS).
Присылайте резюме мне в лс :)
@urban_mash
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1🤝1
Новости геоиндустрии: Тренды и инновации в геоаналитике📍
Добрый день, коллеги! Сегодня подготовили для вас подборку актуальных новостей и трендов в области геоаналитики. Эти статьи помогут оставаться в курсе новейших разработок и применений геоинформационных систем.
1. Новые технологии в геоаналитике для бизнеса
Узнайте, как геоаналитика помогает компаниям находить лучшие места для открытия новых филиалов, а также анализировать конкурентов и потребительские потоки.
Читать подробнее
2. Как искусственный интеллект меняет геоаналитику
Тренды на внедрение AI в геоаналитику, его влияние на эффективность бизнеса и развитие новых технологий.
Читать далее
3. Будущее геоаналитики: что ожидать в ближайшие годы
Экспертное мнение о развитии рынка геоаналитики, влиянии 5G и интеграции с другими системами.
Читать статью
Оставайтесь на волне новостей геоиндустрии и применяйте новейшие решения в своей работе!
Добрый день, коллеги! Сегодня подготовили для вас подборку актуальных новостей и трендов в области геоаналитики. Эти статьи помогут оставаться в курсе новейших разработок и применений геоинформационных систем.
1. Новые технологии в геоаналитике для бизнеса
Узнайте, как геоаналитика помогает компаниям находить лучшие места для открытия новых филиалов, а также анализировать конкурентов и потребительские потоки.
Читать подробнее
2. Как искусственный интеллект меняет геоаналитику
Тренды на внедрение AI в геоаналитику, его влияние на эффективность бизнеса и развитие новых технологий.
Читать далее
3. Будущее геоаналитики: что ожидать в ближайшие годы
Экспертное мнение о развитии рынка геоаналитики, влиянии 5G и интеграции с другими системами.
Читать статью
Оставайтесь на волне новостей геоиндустрии и применяйте новейшие решения в своей работе!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Записываю разные приемчики в гео аналитике на языке python, складываю в репозиторий, кому интересно можете периодически заглядывать, буду потихоньку добавлять. Есть домашние задания :) https://github.com/KarimDataMaster/python_geo_course
GitHub
GitHub - KarimDataMaster/python_geo_course: Курс по гео аналитике на python
Курс по гео аналитике на python. Contribute to KarimDataMaster/python_geo_course development by creating an account on GitHub.
🔥7👍5
Forwarded from Spatial Python
2_Работа_с_пространственными_данными_в_Python.ipynb
977.4 KB
Урок 2. Работа с пространственными данными в Python. Ссылка на репозиторий https://github.com/KarimDataMaster/python_geo_course/tree/main/Lesson_2
❤2
3_Пространственные_базы_данных_и_SQL_для_геоанализа.ipynb
43.9 KB
Урок 3: Пространственные базы данных и SQL для геоанализа. Ссылка на репозиторий https://github.com/KarimDataMaster/python_geo_course/tree/main/Lesson_3
🔥3
Общая структура курса:
1.Введение в геоаналитику и инструменты работы с пространственными данными
2.Работа с пространственными данными в Python
3.Пространственные базы данных и SQL для геоанализа
4.Пространственный анализ и визуализация данных
5.Машинное обучение в геоаналитике
6.Геомаркетинг и пространственная сегментация
7.Оптимизация логистики с помощью геоаналитики
8.Обработка спутниковых снимков
9.Большие языковые модели (LLM) и геоаналитика
10.Пространственная эконометрика
11.Финальный проект и практическое задание
1.Введение в геоаналитику и инструменты работы с пространственными данными
2.Работа с пространственными данными в Python
3.Пространственные базы данных и SQL для геоанализа
4.Пространственный анализ и визуализация данных
5.Машинное обучение в геоаналитике
6.Геомаркетинг и пространственная сегментация
7.Оптимизация логистики с помощью геоаналитики
8.Обработка спутниковых снимков
9.Большие языковые модели (LLM) и геоаналитика
10.Пространственная эконометрика
11.Финальный проект и практическое задание
🔥12
4_Пространственный_анализ_и_визуализация_данных.ipynb
5.1 MB
Урок 4: Пространственный анализ и визуализация данных. Ссылка на репозиторий https://github.com/KarimDataMaster/python_geo_course/tree/main/Lesson_4
🔥5
Чувак делает крутые курсы по DS и запилил новый курс по алгоритмам. Да, сообщение это по сути реклама, но в нем все настолько точно описано, расписал все мои боли при взаимодействии с алгоритмами, что не могу не поделиться. К тому же, есть мотивация использовать описанный подход, чтобы заново подступиться к этой теме.
❤1
Forwarded from Глеб Михайлов
Либо я тупой, либо слишком много пил в 2007
Поэтому, я думал, у меня не получается решать алгоритмические задачи.
А если серьёзно, то вот мои топ-4 ошибки в изучении алгоритмов (но пил и правда много конечно):
1. Я пытался сам додуматься до решения.
Я открывал задачу и сидел и "думал" над ней. Пытался написать какой-то корявый брутфорсный код, в душе понимая, что вряд ли это здесь прокатит.
В конце концов, плевал и шёл смотреть, как решили другие. Но не чтобы чему-то научиться, а чтобы убедиться в том, что я пёс 🐕 и мне "не дано".
Только выгорев несколько раз, как медведь 🐻 в машине, я понял, что надо начинать с разбора решений и просто прорабатывать таким образом задачу за задачей.
2. Расстраивался, что не смог бы сам додуматься до такого решения.
Некоторые задачи настолько хитро решались, что возникала мысль: даже если я буду заниматься алгоритмами всю жизнь, сам я до этого никогда не додумаюсь.
Видимо, всё-таки я пёс.
Это сильно демотивировало.
Но потом я понял: ведь я не расстраивался, что не сам открыл теорему Пифагора, например.
До неё бы я тоже вряд ли додумался сам, но это не мешает мне ей пользоваться!
И я стал спокойно изучать разные приёмы в алгоритмах и пользоваться ими, как теоремой Пифагора – Пифагор вот точно был не пёс).
3. Не группировал задачи по темам
Когда я только начинал, то решал подряд просто рандомные задачи и не обращал внимания на тему (массив, хэш-таблица, два указателя).
От этого в голове возникала каша, как утром после Виноградного дня 🍇. Систематизировать знания не получалось.
Когда я начал группировать задачи по темам, то картинка сразу начала складываться.
4. Не обращался за помощью в изучении алгосов.
Думаю, это происходило из того, что в начале я считал алгоритмические задачи проверкой интеллекта. Решил – молодец, не решил – пёс.
А что можно поделать с тем, что пёс? Этому казалось ничем не поможешь.
Я, мне кажется, сначала даже видосы на Ютюб не смотрел (только сам снимал, лол), не то что курсы проходил.
Но проблема ещё в том, что контент по алгосам в основном очень задротский.
Я пытался открывать книги, а от туда сразу какие-то параграфы, формулы, интегралы. Что?
Опять чувствуешь себя псом.
С видосами и курсами то же самое: либо какое-то лютое олимпиадное задротство, с которым у меня никогда "химии" не было, либо бессистемные видосы на Youtube.
Но главный мой "тормоз" – это убеждение, что я всё должен освоить сам. Что мне не нужна живая помощь и поддержка. Мужик сам всё должен сделать!
Ох, сколько времени я потерял, и во многих сферах продолжаю терять, из-за этого, реально ограничивающего убеждения!
Мой курс по алгоритмам – это та система, помощь и поддержка, которые помогут тебе сэкономить кучу времени в изучении алгоритмов и пройти алгоритмическое интервью (или закрыть гештальт по информатике).
Я сделал курс без задроства и зауми, без резких повышений сложности, без внезапной неподъёмной математики.
Но главное с поддержкой, любовью и пониманием, и без академического холода 🥶 и высокомерия.
Запись на курс идёт через бот курса, где я лично общаюсь с каждым, кто хочет научиться решать алгоритмические задачи.
Запись на 5-й поток, который стартует 7 октября, ещё открыта.👇
Поэтому, я думал, у меня не получается решать алгоритмические задачи.
А если серьёзно, то вот мои топ-4 ошибки в изучении алгоритмов (но пил и правда много конечно):
1. Я пытался сам додуматься до решения.
Я открывал задачу и сидел и "думал" над ней. Пытался написать какой-то корявый брутфорсный код, в душе понимая, что вряд ли это здесь прокатит.
В конце концов, плевал и шёл смотреть, как решили другие. Но не чтобы чему-то научиться, а чтобы убедиться в том, что я пёс 🐕 и мне "не дано".
Только выгорев несколько раз, как медведь 🐻 в машине, я понял, что надо начинать с разбора решений и просто прорабатывать таким образом задачу за задачей.
2. Расстраивался, что не смог бы сам додуматься до такого решения.
Некоторые задачи настолько хитро решались, что возникала мысль: даже если я буду заниматься алгоритмами всю жизнь, сам я до этого никогда не додумаюсь.
Видимо, всё-таки я пёс.
Это сильно демотивировало.
Но потом я понял: ведь я не расстраивался, что не сам открыл теорему Пифагора, например.
До неё бы я тоже вряд ли додумался сам, но это не мешает мне ей пользоваться!
И я стал спокойно изучать разные приёмы в алгоритмах и пользоваться ими, как теоремой Пифагора – Пифагор вот точно был не пёс).
3. Не группировал задачи по темам
Когда я только начинал, то решал подряд просто рандомные задачи и не обращал внимания на тему (массив, хэш-таблица, два указателя).
От этого в голове возникала каша, как утром после Виноградного дня 🍇. Систематизировать знания не получалось.
Когда я начал группировать задачи по темам, то картинка сразу начала складываться.
4. Не обращался за помощью в изучении алгосов.
Думаю, это происходило из того, что в начале я считал алгоритмические задачи проверкой интеллекта. Решил – молодец, не решил – пёс.
А что можно поделать с тем, что пёс? Этому казалось ничем не поможешь.
Я, мне кажется, сначала даже видосы на Ютюб не смотрел (только сам снимал, лол), не то что курсы проходил.
Но проблема ещё в том, что контент по алгосам в основном очень задротский.
Я пытался открывать книги, а от туда сразу какие-то параграфы, формулы, интегралы. Что?
Опять чувствуешь себя псом.
С видосами и курсами то же самое: либо какое-то лютое олимпиадное задротство, с которым у меня никогда "химии" не было, либо бессистемные видосы на Youtube.
Но главный мой "тормоз" – это убеждение, что я всё должен освоить сам. Что мне не нужна живая помощь и поддержка. Мужик сам всё должен сделать!
Ох, сколько времени я потерял, и во многих сферах продолжаю терять, из-за этого, реально ограничивающего убеждения!
Мой курс по алгоритмам – это та система, помощь и поддержка, которые помогут тебе сэкономить кучу времени в изучении алгоритмов и пройти алгоритмическое интервью (или закрыть гештальт по информатике).
Я сделал курс без задроства и зауми, без резких повышений сложности, без внезапной неподъёмной математики.
Но главное с поддержкой, любовью и пониманием, и без академического холода 🥶 и высокомерия.
Запись на курс идёт через бот курса, где я лично общаюсь с каждым, кто хочет научиться решать алгоритмические задачи.
Запись на 5-й поток, который стартует 7 октября, ещё открыта.👇
❤1👍1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Конспект LLM.pdf
38.1 MB
Делюсь конспектом по современным LLM с описанием того, как они работают внутри.