Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр
Возглавьте отряд стражей, чтобы изгнать злого чародея Харона. Отправляйтесь в опасное путешествие, полное приключений. Играть можно онлайн абсолютно бесплатно и без регистрации.

Королевство Дом

Казуальные, Настольные, Стратегии

Играть

Топ прошлой недели

  • CharlotteLink CharlotteLink 1 пост
  • Syslikagronom Syslikagronom 7 постов
  • BydniKydrashki BydniKydrashki 7 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Новости Пикабу Помощь Кодекс Пикабу Реклама О компании
Команда Пикабу Награды Контакты О проекте Зал славы
Промокоды Скидки Работа Курсы Блоги
Купоны Biggeek Купоны AliExpress Купоны М.Видео Купоны YandexTravel Купоны Lamoda
Мобильное приложение

Data Science

С этим тегом используют

IT Программирование Машинное обучение Обучение Python Аналитика Искусственный интеллект Все
118 постов сначала свежее
531
novaxx0
novaxx0
2 года назад
Специфический юмор

Жажда данных⁠⁠

Жажда данных Картинка с текстом, Юмор, Аниме, Data Science, Reddit
Показать полностью 1
Картинка с текстом Юмор Аниме Data Science Reddit
15
skaynet25022022
skaynet25022022
2 года назад
Программирование на python

Путь от музыканта до Python-разработчика⁠⁠

Путь от музыканта до Python-разработчика Программист, Программирование, Python, IT, Обучение, Linux, Собеседование, Разработка, Джанго, Data Science, Работа, Длиннопост

В сегодняшнем интервью мы пообщаемся с Ильей , человеком, что к 24 годам успел много кем поработать, от работы музыкантом до грузчика в магазине.

Самообразование - то, что помогло ему изменить свою жизнь в лучшую сторону. Сейчас Илья работает Python-разработчиком в Новосибирске. Подробнее о его истории читайте в интервью, материал получился интересным😎


1.Расскажите о себе, из какого вы города сколько вам лет и на кого учились.

Меня зовут Илья, мне 24 года, большую часть жизни прожил в Новокузнецке, сейчас живу в Новосибирске

По первому образованию я музыкант. Преподаватель ударных инструментов, если точнее. На данный момент получаю высшее техническое, перешел на 2 курс.


2. Кем вы работали ранее, до того как стали программистом?

Где я только не работал. В музыкалке преподавал какое-то время, во время учёбы работал в МТС продавцом. После армии даже в оптовой фирме продажником и логистом успел потрудиться. Ну и всякие подработки аля грузчик.


3. Кем вы работаете сейчас?

Сейчас я backend Python developer


4. Почему вы решили стать разработчиком?

Тут можно было бы сказать что-то вроде: “Не человек выбирает профессию, а профессия человека”, но это только часть правды. Как таковым разработчиком я изначально быть и не хотел, думал, что пойду в сторону машинного обучения. И возможно так и будет, хотя меня на данный момент всё устраивает.

Это обширная тема для дискуссий, но я убеждён, что на данный момент сфера IT, не имеет равных по уровню зарплат и комфорта работы. Тут я ориентируюсь на ситуацию в СНГ, в первую очередь. Да, сейчас это на хайпе, и сфера обучения программированию живёт ничуть не хуже, чем само программирование. Очень много мифов и преувеличений. Но всё равно, если подумать, вряд ли мне назовут еще одну такую профессию, где будет хотя бы столько же плюсов.


5. Какие технологии и навыки вам необходимо было изучить для того, чтобы почувствовать наконец-таки уверенность в собственных силах?

Основной язык, собственно, Python. Базы данных и Django это то, что приходится использовать в работе. Изначально я хотел в data science, так что владею Pandas, статистикой и немного понимаю в ML.


6. Расскажите подробнее о том, каким образом и как долго вы изучали Python и интересующие вас библиотеки? Лучше с ссылками на ресурсы.

Вообще, самый первый язык в моей жизни был C++. Я выбрал его просто методом тыка, так как не имел ни малейшего представления про языки. Именно на нём я ощутил первые страдания и радости по решению алгоритмических задач :)

Если кому-то такое интересно, то вот замечательный курс на Stepik по плюсам, который ведёт яндекс.

https://stepik.org/course/363/info

Так же, я проходил интенсив School 21. Это прозвучит как реклама, но я искренне рекомендую это мероприятие. Это было очень трудно, месяц почти круглосуточной работы на чистом С. По итогу я всё равно не прошел отбор, но эмоции и навыки, которые я получил там просто бесценны.

И я даже не считаю такое начало ошибкой. Всё-таки начиная с более низкоуровневых языков лучше понимаешь, что и почему вообще происходит.

С питоном я познакомился, когда готовился к ЕГЭ для поступления в университет. А на тот момент мне было уже 22 года. Вообще, это самая частая ситуация, насколько я успел заметить. Не слышал ни одного случая, когда задания для ЕГЭ делались не на питоне, соответственно, дальше люди продолжают углубляться в него по инерции.

Почему я вообще начал с предыстории о изучении языков? Потому что к питону я подходил уже совершенно иначе. Я уже относительно сносно писал на си и процесс написания кода был для меня понятен. Нужно было только привыкнуть к динамической типизации, и к тому, что многие вещи делаются сами и их не обязательно расписывать.

Значит ли это, что обязательно начинать изучать низкоуровневые языки перед тем, как браться за питон? Конечно же нет. Просто мне уже было не нужно проходить курсы, достаточно было просто обращаться к документации, и из-за этого я даже не могу посоветовать никаких полезных источников для изучения.


7. Легко ли было изучать программирование и были ли проблемы с самодисциплиной?

Знакома ли вам история, когда в 14 лет вы пишите свой первый парсер, а к совершеннолетию уже живёте на пассивный доход от собственного телеграм-бота?

Мне тоже нет.

Я не родился программистом, и вообще несколько лет назад не поверил и посмеялся бы, если бы мне сказали, что таким будет моё будущее. Так что да, это было тяжело, и тяжело до сих пор, хотя бы от ситуаций, когда разговариваю с ребятами которым 18-19 лет, и которые на голову превосходят меня во всём что касается разработки.

Проблемы с самодисциплиной были, но только до тех пор, пока я не решил, что собираюсь заниматься этим профессионально, что не хочу всю жизнь проработать на нелюбимой работе.

Мне кажется в любом деле невозможно достичь результата, если заниматься им просто так. Нужно понимать для чего это делается. Если цель просто писать скрипты для себя в качестве хобби, то это вряд ли когда-то приведёт к ощутимым результатам.


8. Насколько сложно было найти первую работу разработчиком?

Думаю, любой кто хоть раз пытался устроиться на свою первую работу в IT прекрасно знаком с парадоксальной системой, где ты стучишься в виртуальные двери компаний со своим кое-как заполненным резюме, в надежде что придёт хотя бы отклик. Хотя из каждого утюга тебе вещают, что специалистов не хватает, почему-то, на работу тебя по-прежнему не берут.

И тут я хочу выразить мнение, которое сложилось у меня на основе моего опыта, а также огромного количества разговоров с людьми из сферы.

Специалистов действительно не хватает. Толковый мидл - желанный сотрудник в любой компании, и когда говорят о 999 оферах в день, которые только и успеваешь кидать в спам, это в основном про них.

Ситуация с джунами и интернами совершенно другая. Невероятное количество курсов и хайп вокруг IT породили целую армию претендентов на вакансии низкого уровня. Портрет такого соискателя примерно такой: Я хороший парень, я понимаю на каком языке я пишу, я очень хочу работать.

Если взглянуть на это со стороны эйчара, то можно увидеть, что кого бы из них он не взял на работу, итог будет одинаковым – первое время такой сотрудник будет только отнимать время других разработчиков и не давать совершенно никакого результата. К этому прибавляется риск, что после того, как в джуна будут вложены силы, он получит реальные навыки и станет полезным в компании, то он решит перейти работать в другое место.

Так что процесс отбора довольно непрост.

Потому-то, строчка с опытом коммерческой разработки так много значит для эйчара. Как минимум это говорит о том, что человек уже попрыгал по всем граблям новичков и теперь представляет из себя готового специалиста, который после освоения в проекте уже начнёт приносить пользу.

Сам я тоже проходил через всё это. Сейчас смешно вспоминать, как в самом начале пути, преисполненный веры в себя, я приходил в офисы компаний и просился на работу. Естественно, в ответ получал лишь недоумевающие взгляды и просьбы отправить резюме на почту. Были и рассылки резюме, были тестовые задания.

Что в итоге выстрелило? Нетворкинг. Меня порекомендовали моему нынешнему работодателю, и у нас всё срослось.

Устройство на работу через знакомых это далеко не пережиток советского мышления, как может показаться. Напротив, если тебя рекомендуют, это как минимум говорит о том, что ты не просто человек с улицы, за кого попало поручаться не будут. Так что софт скилы я назвал бы основополагающими для поиска первой работы.


9. Ощутимо ли улучшаются условия труда в IT-сфере от других сфер трудовой деятельности?

Мне иногда приходится натыкаться на высказывания в духе: “Как я устал на своей галере, может поменять сферу деятельности?”.

Что ж, действительно, в разных компаниях условия труда различаются. Но обычно так говорят те, кто никогда не работал в других сферах.

Каждый раз, когда я думаю, что мне тяжело, я вспоминаю как вставал в 5 утра, для того чтобы успеть на любимую работу, где целый день я проводил на ногах, пытаясь продать вещи, которые никому не нужны, людям, которые видят в тебе лишь обслуживающий персонал. После чего уставший до смерти возвращался домой, с единственным желанием – упасть в кровать. И за всё это в конце месяца я получал весёлую смс из банка о зачислении 30 тысяч рублей.

Сейчас у меня отличный начальник, который готов выслушать меня и пойти навстречу. Мои коллеги – прекрасные люди, профессионалы своего дела. Часто приходится очень много работать, но я делаю это потому что хочу побыстрее дать результат и чему-то научиться, а не потому, что меня бьют палкой. У меня столько свободного времени, что хватает на любые дела, которые я могу себе придумать. Зарплата выше, чем везде, где я работал до этого. Мне не нужно вставать и тащиться куда-то каждое утро.

Лучше ли тут условия труда? Для меня ответ очевиден – они лучшие.


10. Расскажите подробнее о том, чем вы занимаетесь на работе.

Моя основная задача – бэкэнд. Я пишу логику приложений. Однако часто попадаются задачи на любой вкус и цвет – и фронтом приходилось заниматься и ci cd, и даже навыки ML пригождались. В целом, мне дают расти и пробоваться во все стороны. Кому-то это может показаться минусом, но для меня это огромный плюс, ведь это формирует понимание проекта в целом, а не только отдельной его части, что повышает мою ценность как специалиста.


11. Какие положительные и отрицательные стороны работы разработчиком?

Положительная сторона в том, что именно разработчики являются костяком проекта. Именно от них зависит насколько быстро и качественно будут выполнены задачи и насколько скоро проект выйдет в прод. По этому их важность на проекте не вызывает сомнений. В этом же состоит и минус. В конце концов может быть тысяча причин, почему ты не успеваешь сделать фичу, но в конечном итоге разбираться с этими причинами должен только ты.


12. Вернувшись в прошлое, какие советы вы бы дали себе в начале изучения Python?

Можно бесконечно читать о том, как работают те или иные вещи в языке, но это останется лишь голой теорией, пока ты не применишь это в проекте. Мне всегда казалось, что вот я сейчас наберу базу, а потом применю её где-нибудь. И это была ошибка.

Мой рост был бы в тысячу раз быстрее, если бы я взял сколь угодно сложный проект, и решал бы проблемы, которые получал по ходу. Да, теория важна, она помогает составить правильный взгляд, но без практики она просто не усваивается. Да, я бы сотворил монстра, на который было бы стыдно смотреть через полгода, но это были бы мои ошибки, из которых я сделал бы вывод и не повторял бы в дальнейшем.


13. Какие навыки и профессиональные компетенции положительно выделяют человека на фоне остальных кандидатов при собеседовании?

Обучаемость, коммуникабельность и прочие лозунги я советую навсегда забыть и больше никогда не упоминать. Это вещи, которые должны быть присущи любому адекватному человеку.

Любой проект на гите скажет о вас лучше, чем тысячи хвалебных слов в свой адрес. А если этот проект еще и будет приносить практическую пользу, то это уже даже какой-то продукт. Если показать свой сайтик, рассказать о функционале, о фичах которые ты выдумал, это уже повод для обсуждения на собеседовании. А софт скилы будут понятны по ходу разговора, так что на этом вообще не нужно акцентировать внимание.


14. Что можете посоветовать тем людям, что только начинают изучать Python?

Во-первых, перестать участвовать в холиварах на тему, что питон — это язык школьников и вообще он медленный. Пусть даже это была бы правда, какая разница, если за это платят?

Во-вторых, не зацикливаться на конкретном языке. Вполне возможно, что он будет не последним на вашем пути разработчика. Куда важнее постичь саму суть, как проект проходит путь от идеи до готового продукта.

Ну и в целом, какие бы трудности не встречались на пути, всегда нужно держать в голове, что любые проблемы можно преодолеть. И в конечном итоге, через какое-то время всё это окупится.


P.S. Дорогие читатели, буду признателен вам, если напишите в комментариях те вопросы, что вы хотели бы видеть в дальнейшем интервью подобного формата. Буду стараться благодаря вашей критике и советам максимально улучшать качество следующих интервью.


Мой канал в телеграмм

Если статья показалась вам интересной, то буду благодарен за подписку на мой канал IT-старт t.me/it_begin ,где я также публикую обзоры технической литературы, интервью с разработчиками и иную полезную информацию, как для действующих, так и для начинающих программистов

Показать полностью 1
[моё] Программист Программирование Python IT Обучение Linux Собеседование Разработка Джанго Data Science Работа Длиннопост
13
DotaAnalysis
DotaAnalysis
2 года назад
Dota 2

Dota Analysis - анализ данных для Dota 2⁠⁠

Всем привет!


На dotaanalysis.com мы применяем анализ данных к Dota 2. С нашего последнего поста прошло много времени и мы решили написать об обновлениях:


-Статичные графики были заменены на динамические

Dota Analysis - анализ данных для Dota 2 Dota 2, Data Science, Анализ данных, Видео, YouTube, Длиннопост

-На ряду с линейными зависимостями между статистическими характеристиками была добавлена возможность формирования нелинейных зависимостей

Dota Analysis - анализ данных для Dota 2 Dota 2, Data Science, Анализ данных, Видео, YouTube, Длиннопост

-Добавлены страницы предметов и нейтральных предметов, не связанные со стоимостью и тиром

Dota Analysis - анализ данных для Dota 2 Dota 2, Data Science, Анализ данных, Видео, YouTube, Длиннопост

-Для каждого героя добавлены персональные страницы с аналитикой артефактов и контр-пиков

Dota Analysis - анализ данных для Dota 2 Dota 2, Data Science, Анализ данных, Видео, YouTube, Длиннопост

Также мы записали демонстрационное видео

До встречи на dotaanalysis.com!

Показать полностью 3 1
[моё] Dota 2 Data Science Анализ данных Видео YouTube Длиннопост
4
14
eltka
2 года назад

Из ПРЕПОДА в DATA SCIENCE⁠⁠

Как поётся в песнях бардов и легендах "у молодёжи 3 пути:webcam, закладки и IT".

Webcam не рассматривался, закладки тоже, оставался, собственно, только IT. Но обо всем по порядку.

Дано: красный диплом провинциального вуза по специальности «экономика предприятий» , диплом о профессиональной переподготовке по специальности «переводчик в сфере профессиональной коммуникации», знание английского на уровень upper-intermediate.

Со времён школы всегда интересовали иностранные языки и точные науки. С точными науками на эконом факультете было туго, поэтому, получив диплом экономиста и положив его на полку, я пошла онлайн преподавателем в школу английского.

В далеком 2019 году, проведя обычный набор из 7 уроков онлайн, я готовилась к последнему занятию с новым студентом, которое не обещало ничего нового и необычного, если бы не одно НО. Студент оказался айтишником и, как это обычно бывает на первом занятии, рассказал мне о своих хобби, увлечениях и о тогда ещё новой для широкой публики профессии data scientist. На тот момент многие, услышав о такой профессии, её методах и целях думали: «Чёрная магия!»

Из ПРЕПОДА в DATA SCIENCE IT, Data Science, Курсы, Онлайн-курсы, Курсы программирования, Аналитика, Курсы повышения квалификации, Разработка, Длиннопост

После урока, не зная ровным счётом ничего о мире Гиков и единорогов, но дабы иметь возможность поддержать разговор на следующих занятиях, я обратилась за помощью к старому доброму google, который тут же выдал мне первыми пятью пунктами ссылки на различные курсы. И, о чудо! В описании почти каждого из них упоминалось, что для освоения новой стези совсем не обязательно быть помешанным на коде технарем, а ниже приводился существенный список из плюшек в виде зарплаты > 80к для junior позиций и количестве открытых вакансий, также упоминалось, что профессия инновационная и вообще будущее за обработкой больших массивов данных. К слову, забегая вперёд, скажу, что уметь писать хороший код для этой профессии просто необходимо, но обо всем по порядку.

Так кто же такой этот data scientist?

Data Scientist применяет методы науки о данных (Data Science) для обработки больших объемов информации. Он строит и тестирует математические модели поведения данных. Это помогает найти в них закономерности или спрогнозировать будущие значения. Например, по данным о спросе на товары в прошлом, дата-сайентист поможет компании спрогнозировать продажи в следующем году. Модели строят с помощью алгоритмов машинного обучения, а с базами данных работают через SQL.

И вот я, вспомнившая свою любовь к статистике, матану и терверу и готовая грызть гранит науки, чтобы войти в мир ИТ непревзойдённым профессионалом своего инновационного дела, начала изучать различные предложения от онлайн институтов.

Доблестные пикабушники и рыцари свежего, не сочтите пост за рекламу, это моё личное мнение и опыт.

Первым в поисковой строке мне выпала реклама курса от skillbox, предлагающая погрузиться в мир анализа данных на два года за ~180 000 рублей.
Из плюсов: программа включала в себя обучение различным инструментам работы с данными, включая курс по python и даже R.
Из минусов: обучение включало только просмотр онлайн контента и выполнение дз без тренажёров для отработки кода; прохождение курса не привязано к конкретным срокам (прокрастинация - моё всё); стоимость курса, как и период вхождения в профессию всё-таки были внушительными.

Вторым вариантом я рассматривала бесплатный курс на Stepik по анализу данных. Он включал в себя всё те же минусы, что и предыдущий курс плюс информация, которая была включена в курс, была больше прикладного характера и одного такого курса было явно недостаточно для позиции джуна аналитика.

Итак третий вариант, на котором я в итоге и остановилась, был курс от Яндекс Практикума.
Очевидным плюсом, которым не обладали два предыдущих варианта, было наличие качественной обратной связи от наставников на протяжении курса, также все вновь полученные знания по коду можно было сразу отработать в тренажёре. Каждый раздел курса включал выполнение практического проекта в конце (без сдачи которого ты не можешь идти дальше) и имел четкие сроки . Если прошляпить их дважды, вылетаешь с курса (не забудь упомянуть об этом в интервью, тк наличие такого отбора является несомненным плюсом для работодателя и отсеивает предрассудки по поводу качества обучения на курсах) Ну и конечно срок обучения не был растянут как китайская стена и составлял 7-8 месяцев. Цена, к слову, также была довольно демократичной по сравнению со skillbox -65000 рублей.

На обучение было достаточно тратить по 2-3 часа в день и стабильно заниматься 4-5 раз в неделю, что я собственно и делала. И спустя оговорённый срок плюс пару месяцев из-за академического отпуска я сдала свой выпускной проект по анализу транзакций в ритейле и получила свой сертификат о профессиональной переподготовке.

На курсе я выполнила кучу интересных проектов на подготовленных но реальных данных, которые включила позднее в своё портфолио. Также во время обучения раз в неделю организовывались лайф-кодинги и воркшопы с практикующими специалистами из сферы, которые рассказывали про применение изучаемых в спринте технологий на реальных задачах, что естественно дало свои плоды в будущем. После прохождения курса у всех студентов есть возможность поучаствовать в программе трудоустройства, на которой тебе помогут оформить резюме и портфолио и подготовят к прохождению собеседования.

Так закончилось мое первоначальное обучение и начался мой путь в ИТ.

Здесь стартовал самый интересный этап - поиск первой работы. Т.к. выпускной проект у меня был в сфере онлайн продаж, выбор направления деятельности оказался для меня почти очевидным: я начала шерстить вакансии на hh.ru и мне попалась одна интересная позиция для джуна аналитика в известном продуктовом ритейлере. Вакансия была удалённой, что было для меня несомненным плюсом, но оформление предусматривалось по договору ГПХ и на конечный срок под заранее заданные заказчиком задачи. Недолго думая после прохождения собеса я согласилась на вакансию плюс удалось договориться на неполный рабочий день, чтобы совмещать новую работу с тогда ещё основным преподаванием.

На этой позиции почти всё было в новинку:огромные датасеты данных после небольших выверенных в обучающих проектах, описания полей и структура бд конечно же только со слов бывалых работников, которые впрочем сами не всегда припоминают назначение той или иной таблицы, удаленная экстракция данных из бд, сырой скэппинг с html-страниц, структурирование «хотелок» заказчика и ещё много чего. В общем, пришлось изрядно попотеть, чтобы вникнуть в работу и выстроить первоначальные процессы для себя. Плюс: после стартовой вакансии приходит ощущение, что со всем можно разобраться, всё можно понять.

На данной позиции мне предстояло проанализировать доступную информацию о реальных клиентах сети, спрогнозировать вероятность их оттока в будущем периоде, разбить клиентский поток на основные кластеры и составить портрет каждого из них.

Отработав 4 месяца в этой компании и выполнив все основные пункты из поставленных задач, мне предложили продлить договор и остаться. Но в то же время пришло очень выгодное предложение о работе в крупнейшем российском ритейле в сфере продуктов питания.

Продолжение в следующем посте…

Показать полностью 1
[моё] IT Data Science Курсы Онлайн-курсы Курсы программирования Аналитика Курсы повышения квалификации Разработка Длиннопост
6
Awl5
2 года назад

Udacity курс "AWS Machine Learning Engineer" бесплатно (если повезёт)⁠⁠

Идет набор в Udacity Scholarship на курс AWS Machine Learning Engineer. Так как это Scholarship, то сначала проходишь отбор на первый этап, там делаешь вводную часть курса, на втором этапе - остальная часть. На первом этапе важно активно участвовать в общении с другими участниками и всяких конкурсах, чтобы пройти на второй этап. На втором этапе просто доделываешь курс и получаешь сертификат, как обычный клиент, купивший курс.


Я был на 2х похожих Scholarship. Приятно получить бесплатный курс, разражает то, что требуется немало времени на всякую самодеятельность на первом этапе, к тому же кураторы не дают чёткие критерии отбора, говорят только, что, мол, участвуйте в конкурсах, помогайте другим участникам и всё будет хорошо.


В описании есть слова о том, что предпочтение будет отдаваться разным меньшинствам, но попробовать всё-таки можно. Много не потеряете: либо сразу откажут, либо после ознакомления с вводным курсом.

We invite learners globally 18 years of age or older who are interested in expanding their machine learning skills and expertise to enroll in the AWS Machine Learning Engineer Scholarship Program. The goal for this program is to up-level machine learning skills to all, and to cultivate the next generation of ML leaders across the world, with a focus on underrepresented groups.

https://www.udacity.com/scholarships/aws-machine-learning-sc...

[моё] Обучение Машинное обучение Amazon aws Data Science Бесплатное обучение Текст
1
9
hatulmadan
hatulmadan
2 года назад

Насколько романы Стивена Кинга похожи между собой⁠⁠

Если вам показалось, что новые романы Стивена Кинга стали менее оригинальны, чем его старые произведения, то, возможно, вам вовсе не показалось.

Новые романы похожи?


Чтобы оценить, насколько похожи или различны между собой книги Стивена Кинга между собой, я проанализировала 63 романа этого писателя на английском языке с точки зрения частоты употребления слов.


Для анализа использовался инструмент TfidfVectorizer из библиотеки sklearn. Он превращает документы в матрицу чисел TF-IDF (term frequency — inverse document frequency; частота термина — обратная частота документа).


TF-IDF — мера оригинальности (веса) слова, при которой частота слова в документе сравнивается с количеством документов, в которых встречается слово. Оценивается только частота слов в документе; при этом информация об относительном положении слов игнорируется. В итоге для каждой пары книг получается число от 0 (наименьшее сходство) до 1 (наибольшее сходство).


Оказалось, что все из наиболее похожих романов в парах похожих произведений написаны после 2009 года (кроме книги «Мешок с костями»).

Насколько романы Стивена Кинга похожи между собой Стивен Кинг, Книги, Data Science, Анализ данных, Длиннопост

«Пост сдал» и «Кто нашёл, берёт себе» — это две части трилогии о Билле Ходжесе, которые вышли одна за другой. Логично, что они похожи.

Насколько романы Стивена Кинга похожи между собой Стивен Кинг, Книги, Data Science, Анализ данных, Длиннопост

«Последняя задача Гвенди» — продолжение романа «Гвенди и её шкатулка». Тоже неудивительно, что у них много сходства по частоте слов.

Насколько романы Стивена Кинга похожи между собой Стивен Кинг, Книги, Data Science, Анализ данных, Длиннопост

Однако «Страна радости» сильно похожа сразу на четыре романа, с которыми не входит в один цикл: «Мешок с костями», «Под куполом», «Возрождение», «Чужак». При этом последние три также все похожи между собой.


Тёмная башня


Дальше стало интересно посмотреть на схожесть романов внутри одного цикла. Самый известный у Кинга — цикл «Тёмная башня».

Насколько романы Стивена Кинга похожи между собой Стивен Кинг, Книги, Data Science, Анализ данных, Длиннопост

Выделяются две группы книг:


1) The Drawing Of The Three / «Извлечение троих», The Waste Lands / «Бесплодные земли», Wizard and Glass / «Колдун и кристалл», Wolves Of The Calla / «Волки Кальи» и Song of Susannah / «Песнь Сюзанны» оказались довольно похожи между собой: их пары имеют степень сходства 0,7–0,9.


2) The Gunslinger / «Стрелок», The Dark Tower / «Тёмная башня» и The Wind Through The Keyhole / «Ветер сквозь замочную скважину» стоят особняком: они похожи друг на друга, но не похожи на остальные книги цикла. «Стрелок» — самый первый роман цикла, «Тёмная башня» — последний, а «Ветер сквозь замочную скважину» был написан вообще после завершения основного цикла, действие этого произведения происходит в промежутке между концом четвёртой и началом пятой книг.


Романы, написанные в соавторстве


На следующем этапе я посмотрела, как похожи романы Стивена Кинга, написанные в соавторстве с другими писателями. Всего их пять:


— The Talisman / «Талисман» (1984, с Питером Страубом)

— Black House / «Чёрный дом» (2001, с Питером Страубом)

— Gwendy’s Button Box / «Гвенди и её шкатулка» (2017, с Ричардом Чизмаром)

— Sleeping Beauties / «Спящие красавицы» (2017, с Оуэном Кингом)

— Gwendy’s Final Task / «Последняя задача Гвенди» (2022, с Ричардом Чизмаром)


Как и ожидалось, «Талисман» и «Чёрный дом» оказались довольно отличными от других романов Кинга (степень сходства < 0,5). «Гвенди и её шкатулка» и «Последняя задача Гвенди» похожи в основном только друг на друга.


А теперь самое интересное. Выяснилось, что роман «Спящие красавицы», написанный в соавторстве с сыном писателя, похож на сразу множество произведений Стивена Кинга:


— Joyland / «Страна радости»

— The Wind Through The Keyhole / «Ветер сквозь замочную скважину»

— Under The Dome / «Под куполом»

— The Colorado Kid / «Парень из Колорадо»

— Revival / «Возрождение»

— Cell / «Мобильник»

— The Outsider / «Чужак»

— Billy Summers / «Билли Саммерс»

— Bag Of Bones / «Мешок с костями»

— The Regulators / «Регуляторы»

— Needful Things / «Нужные вещи»

— The Dark Tower / «Тёмная башня»

— Later / «Позже»

— Elevation / «На подъёме»

— Duma Key / «Дьюма-Ки»

— Blaze / «Блейз»

— Doctor Sleep / «Доктор Сон»

— Mr Mercedes / «Мистер Мерседес»

— The Institute / «Институт»

— Insomnia / «Бессонница»


У всех этих романов степень сходства со «Спящими красавицами» ≥ 0,87. Помимо этого, все они, кроме романов «Мешок с костями»(1998), «Нужные вещи» (1991), «Регуляторы» (1996) и «Бессонница» (1994), были написаны за последние 20 лет.


Сходство «Спящих красавиц» с таким количеством романов, наверное, объясняется тем, что Оуэн Кинг рос на книжках отца и впитал его словарный запас. Хотелось бы еще сравнить «Спящих красавиц» с другими произведениями Кинга-сына, но их нет в открытом доступе.

Показать полностью 4
[моё] Стивен Кинг Книги Data Science Анализ данных Длиннопост
1
20
Awl5
3 года назад
Наши в Германии

Udacity курсы бесплатно (надо жить и/или работать в Германии или Европе)⁠⁠

Кому есть 18 и кто живет в Германии или хотя бы в Европе с возможностью работать в Германии: идет набор в Udacity Scholarship при поддержке Bosch. Это возможность пройти бесплатно один из трех курсов от Udacity:

* Data Engineer for AI Applications

* DevOps Engineer

* Data Scientist


Трудоустройство в Bosch не гарантируется, но возможность пообщаться с рекрутерами будет. В любом случае знания из курса и сертификат останутся.

This program offers participants the opportunity to develop job-ready skills in AI, Data Engineering & Data Science aligned to Bosch careers at the intersection of technology and research. Select applicants that meet the eligibility criteria for the program will be granted a full scholarship to this Udacity Nanodegree. Program recipients will directly engage with Bosch recruiters during the course of this program and have an opportunity to learn more about Bosch roles before applying for them. Students who master the Nanodegree content would be trained in the skills sought out by Bosch. Strong preference will be placed on applicants able and willing to work in Germany because the respective Bosch AI job opportunities are based in Germany.

Я участвовал в двух Scholarship-ах, было интересно. Сначала надо зарегистрироваться, и подождать принятия в первую фазу. В первой фазе народ активно общается в Slack, Участвует в мероприятиях, между делом выполняет задания, соответствующие вводной части выбранного курса. Важно не столько выполнение задач, сколько участие в общественной жизни. Если приняли во вторую фазу - там доделываешь курс, как обычный студент.


https://www.udacity.com/scholarships/bosch-ai-talent-acceler...

Показать полностью
Германия Европа Обучение Бесплатное обучение IT Data Science DevOps Текст
6
Spaceman5789
3 года назад

Что перспективнее в IT сфере? С чего начать начинающему специалисту?⁠⁠

What's cooking good looking?
Здесь наверное стоит подчеркнуть, что тут мне нужно мнение непосредственно специалистов в сфере IT, потому как у меня нет знакомых в данной специальности. Мне 20 лет и я параллельно учусь на совершенно другую специальность, однако, я хотел бы попробовать себя, хотя даже и построить карьеру в сфере информационных технологий, однако я не могу определить вектор направления. Существует много различных специальностей, однако какую вы бы могли посоветовать мне? Я не беру в расчет то, что я новичек, тут бы я хотел подчеркнуть, что хотелось бынаиболее востребованную и высокооплачиваемые в будущем, я не говорю о том, чтобы мне все и сразу, а как высокий потенциал . А также что из этих специальностей может позволить работать фрилансером? Из своих наблюдений я накинул лишь DevOps engineer и data scientist, если вы работаете в данных сферах, то будет интересно очень ваше мнение.

IT DevOps Data Science Текст
23
Посты не найдены
О Нас
О Пикабу
Контакты
Реклама
Сообщить об ошибке
Сообщить о нарушении законодательства
Отзывы и предложения
Новости Пикабу
RSS
Информация
Помощь
Кодекс Пикабу
Награды
Команда Пикабу
Бан-лист
Конфиденциальность
Правила соцсети
О рекомендациях
Наши проекты
Блоги
Работа
Промокоды
Игры
Скидки
Курсы
Зал славы
Mobile
Мобильное приложение
Партнёры
Промокоды Biggeek
Промокоды Маркет Деливери
Промокоды Яндекс Путешествия
Промокоды М.Видео
Промокоды в Ленте Онлайн
Промокоды Тефаль
Промокоды Сбермаркет
Промокоды Спортмастер
Постила
Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии