{"id":317670,"date":"2021-02-08T15:01:41","date_gmt":"2021-02-08T15:01:41","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=317670"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=317670","title":{"rendered":"\u042f \u0441\u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043b \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 1000 \u0442\u043e\u043f\u043e\u0432\u044b\u0445 Github-\u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0432\u043e\u0442 \u0447\u0442\u043e \u044f \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/0*CzHzgSkeVV0YLtzZ\"\/><\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435 \u043f\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0444\u0440\u0430\u0437\u0435 \u00ab\u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb (\u0440\u0435\u0447\u044c \u0438\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0431 \u0430\u043d\u0433\u043b\u043e\u044f\u0437\u044b\u0447\u043d\u043e\u043c \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435 \u00abmachine learning\u00bb \u2014 \u043f\u0440\u0438\u043c. \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432.) \u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b 246632 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e. \u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0432\u0441\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0441\u043b\u0438, \u044f \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0445 \u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u043b\u044c\u0446\u044b \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u044f \u0431\u044b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u0435\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a>   <\/p>\n<h3>\u041a\u0430\u043a \u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b<\/h3>\n<p>  <b>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b<\/b><\/p>\n<p>  \u042f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0442\u0440\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043a\u0440\u0435\u0439\u043f\u0438\u043d\u0433\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.crummy.com\/software\/BeautifulSoup\/bs4\/doc\/\" rel=\"noopener nofollow\">Beautiful Soup<\/a> \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f URL \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432 \u0441 \u0442\u0435\u0433\u043e\u043c \u00ab\u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb. \u042d\u0442\u043e Python \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u0440\u0435\u0439\u043f\u0438\u043d\u0433.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/pygithub.readthedocs.io\/en\/latest\/introduction.html\" rel=\"noopener nofollow\">PyGithub<\/a> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u0445. \u042d\u0442\u043e \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0430 Python-\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441 Github API v3. \u041e\u043d\u0430 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 Github-\u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u0430\u043c\u0438 (\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438, \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0442.\u043f.) \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 Python-\u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0432.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/requests.readthedocs.io\/en\/master\/user\/quickstart\/\" rel=\"noopener nofollow\">Requests<\/a> \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u043b\u0438\u043d\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0438\u0431\u044c\u044e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <b>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b<\/b><\/p>\n<p>  \u042f \u0441\u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043b \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435, \u0430 \u043b\u0438\u0448\u044c \u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u043b\u044c\u0446\u0435\u0432 \u0438 30 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0438\u0431\u044c\u044e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 90 \u0442\u043e\u043f\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u0445 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*-8kUlP_BJ3yu7cx8evkkZQ.png\"\/><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*U6_hZyC-8mjc_4457KiHTQ.png\"\/><\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0443\u0431\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0435\u0439 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 udacity, \u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u0437 1208 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u044f \u0441\u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043b \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e 20 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c.<\/p>\n<p>  <i>new_profile.info()<\/i><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/425\/1*a_j4kfOnfoVhM88J58B6Kg.png\"\/><\/p>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 13 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u043e\u0442\u0441\u044e\u0434\u0430.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/350\/1*LynINQL2uM8e3AEGDLl9OA.png\"\/><\/p>\n<p>  \u041e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0438\u0435\u0441\u044f \u044f \u0432\u0437\u044f\u043b \u0438\u0437 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f:<\/p>\n<ul>\n<li> total_stars \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432<\/li>\n<li> max_star \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432<\/li>\n<li> forks \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0444\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432<\/li>\n<li> descriptions \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0440\u0435\u043f\u043e<\/li>\n<li> contribution \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0446\u0438\u0439 \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0433\u043e\u0434<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*jN3CcWyhxw46p22wExOkpQ.png\"\/><\/p>\n<h3>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h3>\n<p>  <b>\u0413\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b<\/b><\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043b \u0447\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430: \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b Plotly.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import plotly.express as px # for plotting import altair as alt # for plotting import datapane as dp # for creating a report for your findings   top_followers = new_profile.sort_values(by='followers', axis=0, ascending=False)   fig = px.bar(top_followers,              x='user_name',              y='followers',              hover_data=['followers'],             ) fig.show()<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412\u043e\u0442 \u0447\u0442\u043e <a href=\"https:\/\/datapane.com\/u\/khuyentran1401\/reports\/followers-f9556855\/?utm_medium=embed&amp;utm_content=viewfull\">\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<p>  \u0413\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0430, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0432 \u043d\u0435\u0439 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u044b\u0439 \u00ab\u0445\u0432\u043e\u0441\u0442\u00bb \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0444\u043e\u043b\u043b\u043e\u0432\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0438\u0436\u0435 100. \u0422\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*RGuHZ9qipF1GASJjUBCoIw.gif\"\/><\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0443 llSourcell (Siraj Raval) \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0444\u043e\u043b\u043b\u043e\u0432\u0435\u0440\u043e\u0432 (36261). \u0423 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0444\u043e\u043b\u043b\u043e\u0432\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0432 \u0442\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0430 (12682).<\/p>\n<p>  \u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u0439\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e 1% \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b 41% \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0444\u043e\u043b\u043b\u043e\u0432\u0435\u0440\u043e\u0432!<\/p>\n<pre><code class=\"python\">&gt;&gt;&gt; top_n = int(len(top_followers) * 0.01)12&gt;&gt;&gt; sum(top_followers.iloc[0: top_n,:].loc[:, 'followers'])\/sum(top_followers.followers)0.41293075864408607<\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e total_stars, max_star, forks \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0448\u043a\u0430\u043b\u044b.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">figs = [] # list to save all the plots and table   features = ['followers',                'following',                'total_stars',                'max_star',                'forks',                 'contribution'] for col in features:     top_col = new_profile.sort_values(by=col, axis=0, ascending=False)          log_y = False      #change scale of y-axis of every feature to log except contribution     if col != 'contribution':         log_y = True              fig = px.bar(top_col,              x='user_name',              y=col,              hover_data=[col],              log_y = log_y             )          fig.update_layout({'plot_bgcolor': 'rgba(36, 83, 97, 0.06)'}) #change background coor          fig.show()          figs.append(dp.Plot(fig))<\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/datapane.com\/u\/khuyentran1401\/reports\/features-99dd6dfd\/?utm_medium=embed&amp;utm_content=viewfull\">\u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a<\/a>.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u0430 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0430 \u043a \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u043f\u043e \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0443 \u0426\u0438\u043f\u0444\u0430. \u0420\u0435\u0447\u044c \u0438\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0431 \u044d\u043c\u043f\u0438\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u0443\u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e \u0443\u0431\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0438\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0430\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0435\u0441\u0442\u044c \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0438 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c.<\/p>\n<p>  <b>\u041a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f<\/b><\/p>\n<p>  \u041d\u043e \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445? \u0418 \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b? \u042f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b scatter_matrix \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u044d\u0442\u043e \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">correlation = px.scatter_matrix(new_profile, dimensions=['forks', 'total_stars', 'followers',                                  'following', 'max_star','contribution'],                                title='Correlation between datapoints',                                width=800, height=800) correlation.show()   corr = new_profile.corr()   figs.append(dp.Plot(correlation)) figs.append(dp.Table(corr)) corr<\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/datapane.com\/u\/khuyentran1401\/reports\/correlation-plot\/?utm_medium=embed&amp;utm_content=viewfull\">\u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/datapane.com\/u\/khuyentran1401\/reports\/correlation-1d8ab106\/?utm_medium=embed&amp;utm_content=viewfull\">\u0435\u0449\u0435 \u0442\u0430\u043a<\/a>.<\/p>\n<p>  \u041d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443:<\/p>\n<ul>\n<li>\u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434 \u0438 \u043e\u0431\u0449\u0438\u043c \u0438\u0445 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c (0.939)<\/li>\n<li>\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0444\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043e\u0431\u0449\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434 (0,929)<\/li>\n<li>\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0444\u043e\u043b\u043b\u043e\u0432\u0435\u0440\u043e\u0432 (0,774)<\/li>\n<li>\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0444\u043e\u043b\u043b\u043e\u0432\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043e\u0431\u0449\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434 (0,632)<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<h3>\u042f\u0437\u044b\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u043b\u044c\u0446\u0435\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0435\u0439 GitHub \u044f\u0437\u044b\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u043b \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Collect languages from all repos of al users languages = [] for language in list(new_profile['languages']):     try:         languages += language     except:         languages += ['None']          # Count the frequency of each language from collections import Counter occ = dict(Counter(languages))   # Remove languages below count of 10 top_languages = [(language, frequency) for language, frequency in occ.items() if frequency &gt; 10] top_languages = list(zip(*top_languages))   language_df = pd.DataFrame(data = {'languages': top_languages[0],                            'frequency': top_languages[1]})   language_df.sort_values(by='frequency', axis=0, inplace=True, ascending=False)   language = px.bar(language_df, y='frequency', x='languages',       title='Frequency of languages')   figs.append(dp.Plot(language))   language.show()<\/code><\/pre>\n<p>  \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0432 \u0442\u043e\u043f-10 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li> Python<\/li>\n<li> JavaScript<\/li>\n<li> HTML<\/li>\n<li> Jupyter Notebook<\/li>\n<li> Shell \u0438 \u0442.\u043f.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<h3>\u041c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0432 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0441\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u043b\u044c\u0446\u044b \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0435\u0439, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u2014 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0421\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0435\u0439 \u0433\u0435\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f 31%. \u0414\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c geopy.geocoders.Nominatim<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from geopy.geocoders import Nominatim import folium   geolocator = Nominatim(user_agent='my_app')   locations = list(new_profile['location'])   # Extract lats and lons lats = [] lons = [] exceptions = []   for loc in locations:     try:         location = geolocator.geocode(loc)         lats.append(location.latitude)         lons.append(location.longitude)         print(location.address)     except:         print('exception', loc)         exceptions.append(loc)          print(len(exceptions)) # output: 17    # Remove the locations not found in map location_df = new_profile[~new_profile.location.isin(exceptions)]   location_df['latitude'] = lats location_df['longitude'] = lons<\/code><\/pre>\n<p>  \u041d\u0443 \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c, \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c <a href=\"https:\/\/plotly.com\/python-api-reference\/generated\/plotly.express.scatter_geo.html\" rel=\"noopener nofollow\">Plotly\u2019s scatter_geo<\/a><\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Visualize with Plotly's scatter_geo m = px.scatter_geo(location_df, lat='latitude', lon='longitude',                  color='total_stars', size='forks',                  hover_data=['user_name','followers'],                  title='Locations of Top Users') m.show()   figs.append(dp.Plot(m))<\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e <a href=\"https:\/\/datapane.com\/u\/khuyentran1401\/reports\/locations-4dc3c34f\/?utm_medium=embed&amp;utm_content=viewfull\">\u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/a> \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0441 \u0437\u0443\u043c\u043e\u043c.<\/p>\n<h3>\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043f\u043e \u0438 \u0431\u0438\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439<\/h3>\n<p>  \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u043e. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c W<a href=\"https:\/\/amueller.github.io\/word_cloud\/\" rel=\"noopener nofollow\">ordCloud!<\/a> \u0434\u043b\u044f Python.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import string import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.stem import WordNetLemmatizer from nltk.tokenize import word_tokenize from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt   nltk.download('stopwords') nltk.download('punkt') nltk.download('wordnet')          def process_text(features):   '''Function to process texts'''          features = [row for row in features if row != None]          text = ' '.join(features)                    # lowercase     text = text.lower()       #remove punctuation     text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))       #remove stopwords     stop_words = set(stopwords.words('english'))       #tokenize     tokens = word_tokenize(text)     new_text = [i for i in tokens if not i in stop_words]          new_text = ' '.join(new_text)          return new_text   def make_wordcloud(new_text):   '''Function to make wordcloud'''          wordcloud = WordCloud(width = 800, height = 800,                 background_color ='white',                 min_font_size = 10).generate(new_text)            fig = plt.figure(figsize = (8, 8), facecolor = None)     plt.imshow(wordcloud)     plt.axis(&quot;off&quot;)     plt.tight_layout(pad = 0)       plt.show()          return fig      descriptions = [] for desc in new_profile['descriptions']:     try:         descriptions += desc              except:         pass   descriptions = process_text(descriptions)   cloud = make_wordcloud(descriptions)   figs.append(dp.Plot(cloud))<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/606\/1*TSLdjjUK1LF909n5J6rZ-Q.png\"\/><\/p>\n<p>  \u0418 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0431\u0438\u043e<\/p>\n<pre><code class=\"python\">bios = [] for bio in new_profile['bio']:     try:         bios.append(bio)              except:         pass        text = process_text(bios)   cloud = make_wordcloud(text)   figs.append(dp.Plot(cloud))<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/585\/1*Dg3Hv1_lWKLcxun75wrltQ.png\"\/><\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<h3>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/h3>\n<p>  \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u043e\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 90 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432 \u0441 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\u043c \u043a\u043b\u044e\u0447\u0443 \u00abmachine learning\u00bb. \u041d\u043e \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u043e\u043f\u0430\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u0435\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435 \u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u043b\u044c\u0446\u044b \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0435\u0439, \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u044b \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u0435\u0442.<\/p>\n<p>  \u0422\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u2014 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445. \u0421\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442. \u0418 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0435\u0442 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 data science \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0430\u0441 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<p>  \u041d\u0443 \u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u2014 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043a\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043d\u0438\u043c \u0447\u0442\u043e \u0443\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e, <a href=\"https:\/\/github.com\/khuyentran1401\/Data-science\/tree\/master\/visualization\/github\"><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/users\/JamaGava\/\">\u0432\u043e\u0442 \u0440\u0435\u043f\u043e&lt;\/a.<\/p>\n<blockquote><p><i><b>\u041a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u043a \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0412\u044f\u0447\u0435\u0441\u043b\u0430\u0432\u0430 \u0410\u0440\u0445\u0438\u043f\u043e\u0432\u0430<\/a>, \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 Data Science AR-\u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f\u0430 Banuba \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u043d\u0442\u0430 \u043f\u043e \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430 Skillbox.<\/b><\/i><\/p>\n<p>  \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u00ab\u0440\u044b\u043d\u043a\u0430\u00bb github-\u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e. \u0410\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0446\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0430 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0438\u043d\u043e\u0437\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0442.\u0434.<\/p>\n<p>  \u0425\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0430 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0430:<\/p>\n<p>  1) \u043d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0443\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0448\u043a\u0430\u043b\u0430, \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0448\u043a\u0430\u043b\u044b. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430 (\u0438\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0448\u043a\u0430\u043b\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f &#8216;contribution&#8217;). \u0412\u0441\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0448\u043a\u0430\u043b\u0435.<\/p>\n<p>  \u0410 \u0432\u043e\u0442 \u0441\u0430\u043c\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f &#8216;contribution&#8217; \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u041f\u0430\u0440\u0435\u0442\u043e, \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430\u043c \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0426\u0438\u043f\u0444\u0430. \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u041f\u0430\u0440\u0435\u0442\u043e.<\/p>\n<p>  \u0422\u0443\u0442 \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u041f\u0438\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430, \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u043e\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0438\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0422\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u041f\u0430\u0440\u0435\u0442\u043e (\u0426\u0438\u043f\u0444\u0430).<\/p>\n<p>  2) \u041c\u043d\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u043f\u043e\u0433\u043b\u0443\u0431\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c \u0442\u0435\u043c\u0443 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u043b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e. \u041d\u043e, \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0443, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0443\u044e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0421\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0410 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0432 \u043d\u0443\u043b\u044c-\u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443 \u043e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0423\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u044b), \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0443\u043b\u044c-\u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u043c \u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0445\u043e\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u043f\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e, \u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u0443\u044e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e.<\/p>\n<p>  \u0410 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c: \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0410 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u044d\u0442\u0438 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442.  <\/p><\/blockquote>\n<p><\/a><\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillbox\/blog\/541352\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillbox\/blog\/541352\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/0*CzHzgSkeVV0YLtzZ\"\/><\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435 \u043f\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0444\u0440\u0430\u0437\u0435 \u00ab\u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb (\u0440\u0435\u0447\u044c \u0438\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0431 \u0430\u043d\u0433\u043b\u043e\u044f\u0437\u044b\u0447\u043d\u043e\u043c \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435 \u00abmachine learning\u00bb \u2014 \u043f\u0440\u0438\u043c. \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432.) \u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b 246632 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e. \u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0432\u0441\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0441\u043b\u0438, \u044f \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0445 \u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u043b\u044c\u0446\u044b \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u044f \u0431\u044b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u0435\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-317670","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/317670","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=317670"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/317670\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=317670"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=317670"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=317670"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}