Ms Ahmed traders & supplier_20230812_210948_0000
Trusted
We have more then 15 years of selling experience. All of our customers are setisfied.

Our Motive is To Create a healthy and strong city with our best products 

Q: What products do you offer at M/S Ahmed Traders?


A: We offer a variety of iron and cement products for construction and related purposes


Q: Can you provide different types of iron available in your shop?


 A: Yes, we offer various types of iron, including rebar, angles, beams, and sheets.


Q: What brands of cement do you stock? 


A: We stock a range of reputable cement brands suitable for construction projects.


Q: Do you offer bulk purchasing options for contractors? 


A: Yes, we provide bulk purchasing options to cater to the needs of contractors and large projects.


Q: Can customers get advice on choosing the right materials for their projects? 


A: Absolutely, our knowledgeable staff is here to assist customers in selecting the appropriate iron and cement products for their projects.

Что Такое Kaggle И Зачем Он Дата-сайентисту Data Science

Параллельно идут несколько соревнований, то есть вам необходимо решать несколько задач одновременно на определённых отрезках времени. В каждой из задач есть определённая метрика, по которой оценивается точность решения и формируется лидерборд участников. Качество решений участников проверяется на закрытом наборе данных — это гарантирует максимально честную оценку. Каждый набор данных, размещенный на Kaggle datasets, обычно содержит метаданные, описывающие его содержание, структуру и формат.

Тебя не должен оценивать кто-то извне, как в гуманитарных науках, художке или музыке. Плюс достаточно легко перейти с одного уровня сложности на следующий. Думаю, этим мне и нравится математика, поэтому после окончания школы я с большим удовольствием преподавал её в Физтех-школе в группах для школьников. Было приятно видеть, как ребята учатся решать всё более сложные задачи и получают удовольствие от этого процесса. Уже в аспирантуре я узнал, что это называется зоной ближайшего развития.

Это безграничное поле для развития и возможностей по обучению. Главным фактором успеха на Kaggle, конечно, считаю то, что я получал удовольствие от участия в соревнованиях. Мне действительно было интересно заниматься решением новых и сложных задач. Руководитель Центра технологий искусственного интеллекта Газпромбанка Адель Валиуллин смог войти в топ-100 международного рейтинга Kaggle профессионалов в области машинного обучения и подняться на 68-е место.

Чем хороша платформа Kaggle

Поэтому многие специалисты добавляют данные о своем профиле в резюме. В таких соревнованиях нет призового фонда и ограничений по датам, но по структуре они аналогичны Kaggle-соревнованиям с призами. А ещё по ним написано множество подробных руководств — это бесценно для начинающего дата-сайентиста. Попробуйте обучить свою первую модель на несложном датасете.

Топ-15 Книг По Python: От Новичка До Профессионала

Проверять Лучшие простые способы получить опыт работы с SQL перед вашей первой работой. В этом посте вы познакомились с простым 4-х шаговым процессом, с которого начинали и успешно осваивали конкурентное машинное обучение на Kaggle. Уметь думать как победители соревнований и использовать их методы и инструменты. Вместо того чтобы искать задачи по изученной теории, можно начать работать над проектом и уже в процессе «добирать» необходимые знания. Так обучение Machine Learning и Data Science проходит увлекательнее и приносит больше пользы. Если вам нужны услуги машинного обучения, не стесняйтесь обращаться к нам.

  • Формат участия в соревновании зависит от условий, которые задаёт автор проблемы.
  • Тем не менее, как только вы представите свое решение, вы не сможете использовать его для последующих представлений.
  • Это ускорит погружение в тему и сделает процесс более осознанным.
  • В дальнейшем это поможет ориентироваться и в понимании бизнеса.

Эти соревнования привлекают на платформу экспертов и профессионалов со всего мира. В результате на каждом соревновании появляется множество высококачественных блокнотов и скриптов, а также огромное количество опенсорсных наборов данных, которые предоставляет https://deveducation.com/ Kaggle. Это не исчерпывающий список, поэтому хотел бы выделить ещё некоторые основные моменты. Постепенно я набирался опыта на Kaggle-соревнованиях, программировал свои наработки по различным задачам на табличных данных, текстах и картинках.

Какие Навыки Нужны Для Участия В Соревнованиях На Kaggle?

Например, это можно сделать, выбрав для начала относительно несложный конкурс. Kaggle предлагает пользователям собственную онлайн-среду, где можно писать Python/R-скрипты и работать в Jupyter Notebooks. Работа ведётся в браузере, причём без необходимости устанавливать библиотеки и зависимости. Наработками можно поделиться с сообществом, существует и возможность оценки работ других пользователей. На последнем курсе магистратуры встал вопрос выбора задачи для диссертации. Этот код использует библиотеку `kaggle`, чтобы загрузить набор данных с помощью команды `kaggle datasets download`.

Этот код использует библиотеку Pandas для чтения набора данных из файла с расширением .csv и сохранения его в переменной `data`. Этот код может быть использован для дальнейшего анализа, предобработки данных или разработки алгоритмов машинного обучения. Кроме того, сосредоточьтесь на примерах кода с наибольшей активностью или от признанных участников для исследовательского анализа данных. Это не означает, что другие примеры кода автоматически плохие, но есть вероятность, что чем больше активности, тем точнее код.

Использование Kaggle без базовых знаний в области науки о данных эквивалентно сдаче продвинутых экзаменов без прохождения основных курсов. Да, использовать Kaggle может любой, будь то новичок или нет, но вы должны быть знакомы с основными понятиями науки о данных, чтобы избежать путаницы. Как специалист по данным, ваша работа включает в себя поиск и анализ данных. Kaggle предоставляет вам высококачественные данные для обучения моделей ИИ и позволяет публиковать результаты ваших данных для общего пользования. В Kaggle проводится множество конкурсов по науке о данных, чтобы проверить свои знания в сравнении с коллегами и улучшить свое резюме. Более того, многие из этих викторин имеют денежные призы, что делает их еще более привлекательными.

Но, конечно, основная задача проекта — это всё же проведение соревнований. Участие в них предоставляет как новичку, так и профессионалу много возможностей, включая как профессиональный рост, так и возможность проверить собственные силы. Вы попробуете силы в аналитике данных, машинном обучении, дата-инженерии и подробно изучите направление, которое нравится вам больше. Отточите навыки на реальных проектах и станете востребованным специалистом.

У нас есть команда экспертов, которые могут помочь вам в решении ваших задач. Благодаря множеству учебных пособий и доступным наборам данных, Kaggle будет интересен энтузиастам машинного обучения. Наука о данных — это очень широкий термин, который можно трактовать по-разному в зависимости от того, с кем вы разговариваете. Но предположим, что мы говорим именно о соревновательной науке о данных, например, о том, что вы видите на Kaggle. В этом случае речь идет о решении проблем или получении информации из данных.

Чем хороша платформа Kaggle

Вам нужно знать, как начать свою карьеру в области науки о данных, и пройти несколько углубленных курсов, прежде чем попасть в Kaggle. Кроме того, убедитесь, что вы понимаете основы программирования Python, статистики и того, как использовать библиотеки. Проверять Лучшие приложения и инструменты для анализа данных, которые вы можете быстро научиться использовать.

Чем хороша платформа Kaggle

А потренироваться в преобразовании данных из таблицы Excel в формат датафреймов Pandas можно с помощью нашей статьи. Хорошая корреляционная матрица может многое сказать о вашем наборе данных. Обычно его строят, чтобы увидеть попарную корреляцию между вашими признаками (features) и целевой переменной. В соответствии с вашими потребностями вы можете решить, какие признаки сохранить и включить в свой алгоритм машинного обучения. Уникальность платформы Kaggle в том, что у вас появляется возможность решить наиболее актуальные задачи крупных компаний. Например, во время новогодних каникул я смог весьма неплохо решить соревнование от Baidu по 6D позиционированию автомобилей по фотографиям, сделанным с камер беспилотников.

При желании можно смотреть, что и как делают сильные участники комьюнити (в плане профессионализма, конечно, а не физической силы), и проверять собственные знания и навыки. Время от времени здесь публикуются статьи с упоминанием Kaggle. Это крупнейшая международная платформа соревнований по Data Science.

В организации соревнований участвуют крупные и не очень компании, а многие задачи решают реальные проблемы медицины, ИИ, разработки и т. Рассмотрим, какие соревнования есть на платформе Kaggle для начинающих специалистов. За них не дают материальное вознаграждение и медали, но это хорошая возможность для развития навыков и получения опыта участия в соревнованиях Kaggle. Kaggle – это виртуальная платформа по анализу данных, машинному обучению и искусственному интеллекту, то есть по Data Science. Кроме того, это площадка для соревнований, где участники демонстрируют навыки и конкурируют за призы.

Перейдите на вкладку Блокноты в наборе данных, выбранном для фрагментов кода, чтобы изучить их и сравнить с исходной работой. Это не обязательно связано с машинным обучением, но для начала вам потребуется понимание основ машинного обучения. Предпосылок для кодирования также нет, хотя я бы рекомендовал предварительно иметь некоторый опыт программирования на Python или R. За годы своего существования проект взрастил большое комьюнити, которое позволяет прокачивать скилы, получать новые знания, решать практические задачи.

Хотя вы можете применить свои знания для решения любой проблемы, проще всего получить помощь с наиболее распространенными наборами данных. Также обратите внимание, что эти наборы данных представлены в разных форматах файлов, включая CSV, JSON, SQLite и многие другие. Здесь можно изучать машинное обучение, писать свои и разбирать чужие прогнозные модели, участвовать в соревнованиях и общаться с дата-сайентистами. В этом случае вам потребуется хорошее понимание машинного обучения и того, какие модели хорошо работают с определенными типами данных. Предположим, вы хотите провести одно из их пользовательских соревнований. Вам потребуется знание информатики, чтобы написать код на языке, связанном с этой проблемой.

На платформе есть Kaggle Learn — мини-курсы для ознакомления с Data Science. Короткие образовательные программы ориентированы на получение навыков и их практическое закрепление. Они включают такие направления, как что такое kaggle SQL, машинное обучение, Python, библиотека Pandas и т.д. Благодаря Kaggle исследователи, студенты, профессионалы и энтузиасты работают над конкретными проблемами, внося вклад во все отрасли и области науки.

Самое главное, Kaggle предлагает эти фрагменты кода в настраиваемом формате Jupyter Notebook, что позволяет вам изменять файлы и вносить нужные изменения в свой блокнот. В этом разделе мы подробно рассмотрим преимущества Kaggle и то, что делает его таким популярным среди специалистов по данным во всем мире. Итак, что такое Kaggle и как стать профессиональным разработчиком на этой платформе? Здесь вы получите обзор этого выдающегося инструмента обработки данных и поймете, почему так много профессионалов тратят часы на его использование.

Подобно другим платформам разработки, Kaggle предлагает большое количество фрагментов кода и примеров для учебных целей. Изучение кода у экспертов — отличный способ развиваться как разработчик, и да, дата-сайентистам время от времени нужно писать код. В этом посте вы познакомитесь с простым четырехэтапным процессом, чтобы начать работу и получить хорошее конкурентное машинное обучение на Kaggle. Анализ открытых «ядер» поможет сравнить свой код с кодом других пользователей и понять, какие разделы Machine Learning и Data Science следует изучить тщательнее. Это ускорит погружение в тему и сделает процесс более осознанным.

Если вы начинающий специалист по изучению данных, Kaggle — лучший способ начать работу. Многие компании предоставляют предложения тем, кто занял высокое место в их конкурсах. Фактически, Kaggle может стать вашей постоянной работой, если вы сможете занять одно из первых мест в рейтинге. Так вот, начать стоит с выбора языка программирования, с которым вы планируете работать.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *