Dane zawierają w sobie ogrom informacji, jednak kluczem do tego jest ich właściwa interpretacja. Pomocna temu będzie wizualizacja danych i to jest właśnie temat mojej rozmowy z Anną Kozak. Z jednej strony jest wykładowcą, skończyła Politechnikę na kierunku matematyka stosowana. Z drugiej strony pracuje jako Data Scientist, więc jest w zawodzie. Z trzeciej strony angażuje się w przeróżne inicjatywy, aby szerzyć wiedzę. Wykonuje sporo różnych rzeczy, ale jedna, która się bardzo wyróżnia, to wizualizacja. Jest wielką entuzjastką wizualizacji.  Ania zajmuje się również dziedziną XAI albo interpretowalność modeli czy sztucznej inteligencji. O tym postaram się nagrać osobny odcinek. Nie chciałem się za bardzo rozdrabniać, bo to jest wątek nieco szerszy, który zasługuje co najmniej na własny odcinek. Dzisiaj natomiast porozmawiamy o tym, czym jest zły wykres, jak zrobić poprawny oraz czy można robić Data Science na wysokim poziomie bez wizualizacji. Cześć Ania.…

Ile eksperymentów w tygodniu udaje Ci się przeprowadzić? W tym odcinku porozważamy o eksperymentowaniu i o tym, dlaczego odgrywa ono kluczową rolę w Machine Learning. Dodatkowo dowiesz się, jakie prowadzę własne eksperymenty, jak może Ci to pomóc. Mam też dla Ciebie pracę domową i przydatne punkty, które pomogą Ci zarządzać eksperymentami.

Mamy jesień. Dzieci poszły do szkoły, a my zaczynamy kolejny odcinek podcastu Biznes Myśli.  Dzisiejszym gościem jest Mirosław Mamczur. Mirek już kiedyś był w odcinku, ale to była króciutka wypowiedź tuż po kursie, bo Mirek jest absolwentem kursu „Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw”. To była pierwsza edycja. Dla mnie, dla DataWorkshop i dla Mirka był to pierwszy kurs, w którym wziął udział. Opowiadał, że się wahał czy warto, czy nie, ale potem zdecydował się i na tym wiele skorzystał.