Články podle tagu: data-science

JavaScript vs Python Which Is Better: Full 2026 Guide

JavaScript vs Python which is better for you? Compare ease of learning, salaries, use cases, and career paths to choose the right first language in 2026. Start now.

Co je MLOps a proč je důležité? Klíčové koncepty

Zjistěte, co je MLOps a proč je důležité pro úspěch AI. Objevte klíčové koncepty, výhody a jak propojuje datovou vědu a provoz pro škálovatelné ML.

Lekce Kaggle: Jak se dostat do top-12% se 158 pokusy | ML

Jak překonat porážku v soutěži Kaggle a vstoupit do top-12%? Sdílím tři lekce o práci s více modely, blendingu a hyperparametry. Zjistěte, jak rozsáhlá zkušenost formuje experta.

Data Science ve výrobě: digitální nit a analýza dat

Jak digitální nit a dvojníci transformují průmysl. Šest případových studií použití Data Science pro snížení vad a prediktivní údržbu. Podrobný rozbor.

Matematika pro Data Science: kurzy 2026 | Profesionální růst

Proč se matematika stala povinnou pro Data Scientisty v roce 2026? Přehled aktuálních kurzů a strategie potvrzení dovedností. Vyberte program pro růst platu!

Data Scientist od nuly: bezplatný program

Ovládněte Data Science zdarma za 8–10 měsíců. Kompletní roadmap: od základů CS po TensorFlow a AirFlow. Začněte s výukou a hledejte junior pozice ještě dnes.

Momentotvorná funkce: vzorce a vlastnosti

Studujte momentotvornou funkci pro výpočet momentů rozdělení. Taylorův rozvoj, vlastnosti pro součty, příklad s exponenciálním rozdělením. Pro vývojáře a analytiky data science.

Dvojitý argsort pro rangy NumPy polí

Zjistěte, proč argsort(argsort(x)) vrací rangy prvků. Kompletní matematický důkaz, příklady kódu a srovnání s rankdata. Pro data scientisty a ML-inženýry.

Vícenásobná regrese v Pythonu: scikit-learn

Studujte vícenásobnou lineární regresí na datasetu Advertising. Koeficienty, metriky RMSE/R², diagnostika reziduí. Kód a interpretace pro middle-vývojáře.

Hodnocení akcí bez A/B: Diff-in-Diff a PSM

Zjistěte, jak hodnotit efekt otevřených akcí bez A/B testů: Diff-in-Diff, tematická kontrola a Propensity Score Matching. Příklady výpočtů a kód pro analytiky.

Koliderový bias v data science: simulace efektu

Zjistěte, jak filtrování podle kolideru vytváří falešné korelace v datech. Python-simulace uniform a normal distribucí. Vyhněte se chybám v analýze — čtěte a aplikujte v praxi.

VWE a CUPED v A/B testech: snížení variance

Zjistěte, kdy VWE doplňuje CUPED pro zvýšení citlivosti A/B testů. Simulace RMSE, příklady kódu a scénáře použití. Pro data scientists a analytiky.

Kurzy ML 2026: top pro juniory

Vyberte kurz strojového učení pro start v IT. Srovnání 6 programů: ceny, termíny, dovednosti Python/PyTorch, MLOps. Mzdy od 130 tis. rublů. Začněte vzdělávání a vstupte do profese.