[Из песочницы] Анализ взаимосвязи навыков с помощью графов в R

Интересно, но такая область как профессиональное развитие остается немного в стороне от шума из-за data science. Стартапы в сфере HRtech только начинают наращивать обороты и увеличивать свою долю, замещая традиционный подход в сфере работы с профессионалами или, теми, кто хочет стать профессионалом.

Сфера HRtech очень разнообразна и включает в себя автоматизацию найма сотрудников, развитие и коучинг, автоматизацию внутренних HR процедур, отслеживание рыночных зарплат, трекинг кандидатов, сотрудников и многое другое. Данное исследование помогает с помощью методов анализа данных ответить на вопрос как взаимосвязаны навыки, какие есть специализации, какие навыки более популярны, а какие навыки следует изучить следующим.

Читать дальше →

«Пятый элемент» в экосистеме R. WYSIWYG интерфейс для аналитиков

Настоящая публикация, хоть и продолжает серию предыдущих, но будет совершенно краткой. И не в силу того, что материал скромный, но потому, что есть отличный первоисточник с массой текстов и видео.

Практика общения с аналитиками показала, что лаконичная консоль или лист программы в RStudio IDE как удобный инструмент начинает восприниматься людьми, воспитанными в подходе WYSIWYG, далеко не с первого дня. Продукты PowerBI\Tableau\Qlik, активно использующие этот подход, хорошо известны в российском информационном пространстве, и зачастую аналитики пытаются соотнести R+Shiny с этими продуктами.

Читать дальше →

[Из песочницы] Победное решение конкурса ML Boot Camp III

Добрый день! В этой статье я хотел бы вкратце рассказать о решении которое принесло мне первое место на конкурсе по машинному обучению ML Boot Camp III от mail.ru.
Читать дальше →

No free lunch. Введение в участие в соревнованиях по анализу данных на платформе Kaggle

Цель статьи — познакомить широкую аудиторию с соревнованиями по анализу данных на Kaggle. Я расскажу о своем подходе к участию на примере Outbrain click prediction соревнования, в котором я принимал участие и занял 4ое место из 979 команд, закончив первым из выступающих в одиночку.
Для понимания материала желательны знания о машинном обучении, но не обязательны.
Читать дальше →