Дмитрий Редин
Спасибо)
Прикольно)
Интересно и полезно 👍
понравилось, что жирным шрифтом выделены решения. Для структурирования текста в голове пока читаешь очень удобно
А если чуть подраскрыть:
для работы с данными используем достаточно классический набор библиотек, таких как: pandas, numpy, scipy. Для машинного обучения используем sklearn и CatBoost. При работе с визуальной частью plotly безусловно номер 1, однако, seaborn и matplotlib, конечно также вносят свою лепту. Для отдельных задач могут использоваться и более экзотические библиотеки, но фундамент таков
Да, Мария, именно для визуализации используем стандартно matplotlib и plotly
Звучит как поддержка, поэтому приятно) спасибо
А вы как-то с этим рынком сталкивались?
Спасибо 🥰 Будем стараться
Андрей, да, тоже вот подумали, что примеры (графики) работ были бы кстати. В следующий раз ключу
Подскажите, а почему есть ощущение, что займёмся другим продуктом немного позже)?
Михаил, будем рады помочь вам с любыми вопросами по анализу данных, статобработке)