Краткий список всех моих сообщений по темам, связанным с Data Science
Если вам понравился один из моих постов и вы хотите узнать больше, или просто хотите просмотреть мои статьи, этот каталог может быть вам полезен. Здесь вы найдете список всех моих сообщений в сжатой форме. Надеюсь, это сэкономит вам время на поиск релевантного контента Data Science, который может быть вам полезен. Новые сообщения будут добавляться в список по мере их публикации, поэтому каталог всегда будет актуальным.
Категории
Каждое сообщение помечается тегами до 3 ключевых категорий с использованием приведенного ниже кода эмодзи:
🐍 Python
🐼 Pandas (подразумевается Python, поэтому дополнительные теги с помощью 🐍 не используются)
📦 SQL
⭐ Лучшие практики в области науки о данных
💬 Обработка естественного языка
📊 Визуализация данных
➗ Математика / теория, лежащие в основе концепции науки о данных
🍀 Советы
Список всех статей
⭐ Введение в Git для науки о данных
⭐ Введение в виртуальную среду Python для науки о данных
🐍 Наборы данных в Python
🐍 Руководство по исследовательскому анализу данных
🐍 ⭐ Объяснение Pipeline, ColumnTransformer и FeatureUnion
🐍🍀 Организуйте свой блокнот Jupyter с помощью этих советов
🐍🍀 Полезные магические команды IPython
🐍🍀 5 советов по изучению Python с нуля
🐍🍀 Интересные способы использования знаков препинания в Python
🐍🍀 Простой способ найти подходящий алгоритм для ваших данных в scikit-learn
🐍🍀📊 6 простых советов для более красивые и настраиваемые графики в Seaborn
🐍🍀📊 4 простых совета по построению нескольких графиков в Python
🐍🍀📊 Простая визуализация данных, которая вам пригодится
➗🐍📊 Объяснение кривой ROC
➗🐍📊 Объяснение кривой точности-отзыва
➗🐍 Объяснение линейной регрессии
➗🐍 Объяснение логистической регрессии
➗ Как устроены деревья решений построен?
➗ Сравнение случайного леса и повышения градиента
➗ Байесовский Теорема объяснена »
➗🐍 Объяснение K-ближайших соседей
➗🐍 Объяснение кривой Каплана-Мейера
🐍📊 Объяснение моделей Scikit-learn с помощью SHAP
Узнайте больше о Pandas или PySpark с помощью:
🐼📦 Написание 5 распространенных SQL-запросов в pandas
🐼📦 Написание сложных SQL-запросов в pandas
🐼🍀 5 советов для пользователей pandas
🐼🍀 5 советов по агрегированию данных в pandas
🐼🍀 Как преобразовать переменные в DataFrame pandas
🐼 🍀 3 простых способа изменить форму DataFrame панд
🐼🍀 3 простых способа перекрестной таблицы в пандах
🐼🐍 От панд к PySpark
🐼🍀📊 Украсить pandas DataFrames
Начало работы с НЛП с серии статей "Введение в НЛП":
💬🐍 Часть 1: Предварительная обработка текста в Python
💬🐍 Часть 2: Разница между лемматизацией и основанием
💬🐍➗ Часть 3: объяснение TF-IDF
💬🐍 Часть 4: Модель классификации контролируемого текста
💬🐍 Часть 5A | Модель неконтролируемой темы
💬🐍 Часть 5B | Модель темы без учителя
Узнайте больше о НЛП с:
💬🐍📊 Исследовательский анализ текста
💬🐍 Предварительная обработка текста
💬🐍📊 Классификация тональности
💬🐍 Простое облако слов
💬🐍 Два простых способа очистить текст из Википедии
💬🐍⭐ FeatureUnion, ColumnTransformer и Pipeline для предварительной обработки текстовых данных
Популярные статьи
Если вы не знаете, с чего начать, вам может понравиться одно из следующих:
◼️ Усовершенствование фреймов данных pandas
◼️ Организуйте свой блокнот Jupyter с помощью этих советов
◼️ Конвейер, преобразователь столбцов и Объяснение FeatureUnion
◼️ Написание сложных SQL-запросов в pandas
◼️ 5 советов для пользователей pandas
Надеюсь, вы нашли что-то полезное, чем можно питать свой ум. Если вам нравится читать мой стиль письма и вы хотите, чтобы я написал интересующую вас тему, оставьте ответ на этот пост или напишите мне напрямую в LinkedIn или Twitter. Если вы сочтете это полезным, вот мой текущий список моих внешних обучающих ресурсов на GitHub.
Если вам действительно понравились мои сообщения и вы хотите поддержать меня, вы можете сделать это несколькими способами:
◼ ️ подписывайтесь на меня на Medium
◼ ️ хлопайте понравившимися сообщениями, чтобы я знал, какие статьи больше полезного
◼ ️️ отправьте мне сообщение в LinkedIn или Twitter, почему вам понравился тот или иной пост (я хотел бы услышать от вас 💛)
◼ стать участником Medium, используя мою реферальную ссылку (Если вы присоединитесь к Medium по моей реферальной ссылке, я получу часть ваших членских взносов.)
Пока пока 🏃 💨
