​​Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest. 1. Теория счастья. Статистика, как научный способ чего-либо не знать Статья развенчивает мифы о статистике, рассматривая её как инструмент понимания случайных процессов и непредсказуемости жизни. Автор делится мыслями из своей книги, освещая важность теории вероятностей и математической статистики. Читателям предлагается новый взгляд на статистику не как на средство манипуляции, а как на язык для рассуждения о неизвестных случайных процессах с вычислимой мерой уверенности в получаемых данных. https://habr.com/ru/articles/435812/ ———————————————————— 2. Spatial Visualizations and Analysis in Python with Folium Статья посвящена использованию библиотеки Folium для визуализации и анализа пространственных данных в Python. Автор описывает, как с помощью Folium можно создавать интерактивные карты в Jupyter Notebook, что позволяет лучше понимать и анализировать геоданные. Рассматриваются преимущества использования карт для наглядности данных, а также методы создания тепловых карт и временных динамических визуализаций. Представлены примеры кода и результаты анализа данных такси в Нью-Йорке, что подчеркивает потенциал Folium для решения реальных задач. https://towardsdatascience.com/data-101s-spatial-visualizations-and-analysis-in-python-with-folium-39730da2adf ———————————————————— 3. Algorithm Test Engineering: Exploratory Job Analysis В статье рассматривается процесс тестирования алгоритмов, включая определение их пригодности, соответствия данным, оценку альтернатив и адаптацию к конкретным задачам и системам. Автор делится опытом анализа и тестирования классических алгоритмов - бинарного поиска и алгоритма Левенштейна для расчёта редакционного расстояния. Представлены мысли о важности понимания алгоритмов и данных, к которым они применяются, а также о разработке и запуске экспериментов для изучения и улучшения алгоритмов. https://levelup.gitconnected.com/algorithm-test-engineering-exploratory-job-analysis-1048b4344e21 ———————————————————— Теги: #devblog #python #data #algorithms