Clean Code
12K subscribers
2.9K photos
16 videos
4.12K links
Советы по написанию кода, обзоры распространенных ошибок и многое другое.

Ссылка: @Portal_v_IT

Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc

РКН: clck.ru/3Ht6ch
Download Telegram
Clean Code #test #DataScience

Выберите правильный вариант 👇🏼
Data Quality Checks for Salesforce Data in BigQuery Using AI

Этот рабочий процесс обеспечивает высокое качество данных, совместное владение и управление без блокирования работы инженерных групп.

📺 YouTube

Clean Code #DataScience
Clean Code #test #DataScience

Выберите правильный вариант 👇🏼
📖Data Science from Scratch. 2 Ed
🖋Joel Grus | 2019

Чтобы по-настоящему освоить науку о данных, нужно не только овладеть инструментами — библиотеками, фреймворками, модулями и наборами инструментов для анализа данных, — но и понять лежащие в их основе идеи и принципы. Второе издание книги «Наука о данных с нуля», обновленное для Python 3.6, показывает, как работают эти инструменты и алгоритмы, на примере их реализации с нуля.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #DataScience
Clean Code #test #DataScience

Выберите правильный вариант 👇🏼
Clean Code #test #DataScience & Max

Выберите правильный вариант 👇🏼
📖Data Science For Dummies. 3 Ed
🖋Pierson Lillian | 2021

Что, если бы существовал простой и понятный процесс, который обеспечивал бы высокую рентабельность всех проектов вашей компании в области анализа данных? Что, если бы вы могли проверять свои идеи для будущих проектов в области анализа данных и выбирать ту, которая с наибольшей вероятностью принесет прибыль и приблизит вашу компанию к реализации бизнес-стратегии? Такой процесс существует.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #DataScience & Мах
Clean Code #test #DataScience & Max

Выберите правильный вариант 👇🏼
📖Изучаем Data Science

Практическое руководство по анализу данных, раскрывающее полный цикл работы с информацией: от сбора и обработки до построения моделей машинного обучения. Рассмотрена работа с инструментами pandas и SQL, методы выявления закономерностей и очистки данных. Описаны различные источники информации, включая текстовые, бинарные и веб-данные. Подробно изложены статистические методы: доверительные интервалы, проверка гипотез, конструирование признаков

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #DataScience
Clean Code #test #DataScience

Выберите правильный вариант 👇🏼