Категория
Темы
Учебники по Data Science
Развивайте карьеру в области данных с нашими учебниками по data science. Мы пошагово разбираем сложные функции и модели.
Другие темы:
Обучение двух или более человек?Попробуйте DataCamp for Business
Модели SARIMA: полное руководство по сезонному прогнозированию временных рядов
Узнайте, как SARIMA расширяет ARIMA для учёта сезонности, разберитесь в её семи параметрах и постройте рабочую модель на Python — от сбора данных до прогноза.
Vinod Chugani
31 июля 2026 г.
Ложная корреляция: важная статистическая ловушка (и как её избежать)
Понимание того, почему возникают ложные взаимосвязи — от смешивающих факторов до смещения выборки, — отличает реальную находку от статистического совпадения.
29 июля 2026 г.
Учебник по GitHub и Git для начинающих
Учебник для новичков, демонстрирующий, как работает контроль версий Git и почему он важен для проектов в области науки о данных.
22 июля 2026 г.
Прогноз победителя ЧМ‑2026 по футболу: руководство по MLOps
Посмотрите, как сквозной конвейер MLOps предсказывает результаты ЧМ‑2026: от автоматического переобучения и DVC до 10 000 прогонов Монте‑Карло по сетке плей-офф.
17 июня 2026 г.
Оценка плотности ядра: от теории к практике
Оценка плотности ядра — непараметрический метод для оценки формы распределения данных без предположений о фиксированной модели. Узнайте формулу, подбор ширины окна и практическую реализацию на Python и R.
16 июня 2026 г.
Регрессия со сплайнами: практическое руководство на Python и R
Практическое руководство по регрессии со сплайнами: как кусочно-полиномиальные функции и узлы моделируют нелинейные зависимости, основные типы сплайнов и их подгонка в Python и R.
15 июня 2026 г.
Предпосылки логистической регрессии: что нужно проверить перед моделированием
Практическое руководство по предпосылкам логистической регрессии, диагностикам нарушений в Python и R, а также по альтернативам, когда предпосылки не соблюдаются.
15 июня 2026 г.
Переобучение и недообучение: практическое руководство по диагностике моделей
Подробный разбор переобучения и недообучения в машинном обучении: как распознавать каждую проблему, почему она возникает и как исправлять её через баланс смещения и разброса.
12 июня 2026 г.
Обобщённая линейная модель (GLM): руководство для начинающих по теории и коду
Практическое руководство по GLM: что это, как работают три компонента вместе и как подбирать и интерпретировать их в Python и R.
12 июня 2026 г.
Обрезка градиента: как предотвратить взрывающиеся градиенты
Обрезка градиента — это однострочное исправление в тренировочном цикле, которое не даёт взрывающимся градиентам сорвать обучение глубоких нейросетей. В этом руководстве — как это работает, два основных метода, выбор порога и реализация в PyTorch и TensorFlow.
10 июня 2026 г.
Метод Монте‑Карло на марковских цепях (MCMC): выборка из сложных распределений вероятностей
Руководство по MCMC: как он работает, зачем используется, самые распространённые алгоритмы и применение в Python для байесовского вывода.
10 июня 2026 г.
Регрессия опорных векторов (SVR): как работает и когда применять
Регрессия опорных векторов — это метод регрессии с допуском, который намеренно игнорирует малые ошибки, обрабатывает нелинейные зависимости с помощью ядер и устойчив к шумным данным реального мира, где стандартная регрессия пасует.
4 июня 2026 г.