Свързани публикации 'data-visualization'
Изграждане на табло за управление за по-малко от 5 минути със Streamlit
Ръководство стъпка по стъпка за изграждане на приложение за наука за данни в Python
Streamlit е рамка с отворен код, която позволява на специалистите по данни да превръщат скриптове на Python в споделяеми уеб приложения за минути
Тази статия очертава прост пример за това как да създадете интерактивно табло, подобно на показаното по-горе, с помощта на Streamlit . Streamlit се интегрира много добре с библиотеката с графики Plotly и затова опитът с използването на това е бонус и..
Методология на науката за данните
В тази сесия ще научим техники и най-добри подходи за мащабиране във вашия проект за Data Science.
Методология на науката за данните
В областта на науката за данните решаването на проблеми и отговарянето на въпроси чрез анализ на данни са стандартна практика. Често специалистите по данни изграждат модел за прогнозиране на резултатите или откриване на основни модели с цел получаване на прозрения. Организациите могат след това да използват тези прозрения, за да предприемат действия и да..
Титаник — Почистване на данни и проектиране на функции
Наборът от данни на Титаник е един от най-добрите набори от данни за практикуване на почистване на данни и инженеринг на функции. Това е прост набор от данни с много богата история. Процесът на почистване на данни е много важен и един от най-трудоемките в анализа на данни. Този набор от данни първоначално е получен от състезанието Kaggle („Титаник — Машинно обучение от бедствие“). Тук ще демонстрирам някои техники за почистване на набора от данни на Титаник и ще извърша инженеринг на..
Проучвателен анализ на данни: ръководство; използване на библиотеки на Python
Разбирането на данните е ключово, когато сте в сферата на света на данните, независимо дали сте инженер по данни, анализатор на данни, инженер по ML/AI или учен по данни.
В тази статия ще разкажа как проучвам, анализирам и визуализирам набора от данни за имоти от Ню Йорк, това е малък набор от данни. Тази статия е насочена към начинаещи, които търсят идеи как да разберат набор от данни.
Файловете с код и данни са тук в GitHub.
Да започнем с разбирането; Какво е проучвателен..
Време е за игра: Обявяване на Qonnections Qlik Hack Challenge за 2018 г.
Разработчиците на данни-гурута се обединяват и спасяват света в Qonnections — презентации, журиране и афтър парти се провеждат във вторник, 24 април от 19:00 до полунощ
Предизвикателството
Време е да разгърнете своите суперсили на разработчици и да приемете предизвикателството завинаги, като използвате API на Qlik. влизаш ли Надяваме се да е така, защото тази година сме във възторг да работим с партньора за корпоративна отговорност на Qlik, C40 Cities.
C40 е мрежа от..
3 трика за украсяване на графиките на Matplotlib
Как показвате информацията е от решаващо значение
Matplotlib е майката на библиотеките за визуализация на данни за Python. Той служи като основа за някои други инструменти, използвани за визуализиране на данни, като Seaborn и Pandas.
Matplotlib предлага голяма гъвкавост, така че можете да персонализирате или коригирате почти всичко в графиките. Това е предимство, ако искате да имате пълен контрол върху визуализациите, но изисква да напишете повече код.
В тази статия ще разгледаме..
Използване на хармонични форми в математиката за машинно обучение, част 1
За кохомологиите на Bott-Chern и Aeppli на почти комплексни многообразия и свързаните с тях пространства на хармонични форми (arXiv)
Автор: Лоренцо Силари , Адриано Томасини
Резюме: В тази статия въвеждаме няколко нови когомологии на почти сложни многообразия, сред които стои обобщение на когомологии на Bott-Chern и Aeppli, дефинирани с помощта на операторите d, dc. Ние обясняваме как те са свързани с вече съществуващи когомологии на почти сложни многообразия и изучаваме..
