Кластеризация клиентов является важным инструментом, так как позволяет лучше понимать клиентов и предлагать им более персонализированный сервис. Также она может быть полезна для компании в поиске решения при возникновении проблем с клиентами. Побробнее в публикации.

Разработка Android-приложений даже с несколькими пользователями (до 100 человек) подразумевает решение типовых задач, таких как работа с БД, аутентификация и безопасность, которые могут вызвать трудности у начинающих разработчиков. К счастью, в настоящее время существует несколько сервисов для автоматизации этих процессов.

На примере задачи поиска логических ошибок робота, я продемонстрирую, как методы тематического моделирования помогут исследователя при работе с большим объемом текстовых данных.

В рамках публикации расскажу о первоначальной обработке данных датасета, а также об обучении модели градиентного бустинга. Покажу базовые трансформации и действия, необходимые для получения результата обучения модели, что послужит хорошим и быстрым стартом для понимания работы Spark ML

Задача анализа графа может состоять из множества небольших отдельных кирпичиков -подзадач. Сегодня я сделаю обзор отдельных базовых возможностей, а также поделюсь своим опытом работы с пакетом igraph – мощным инструментом для анализа графов в экосистеме языка R.

Один из способов проанализировать текст на первоначальном этапе – выделить в нем ключевые слова. Это помогает раскрыть содержание текстов более подробно, несильно вчитываясь в суть. Однако анализ ключевых слов можно провести в рамках разных задач, решаемых с помощью NLP (Natural Language Processing).
Рассмотрю три подхода выделения ключевых слов в тексте, применяемых в рамках разных задач анализа текста.

В лучших традициях «питоновского дзена» мы будем максимально красивы, явны, просты, в меру сложны, читаемы и даже попытаемся легко объяснить данную реализацию, что как всем известно является признаком хорошей идеи. Ах да, и это прямо сейчас, что не никогда, так сказать, все признаки хорошего материала уже на лицо, в путь.