{"id":400837,"date":"2024-06-29T15:29:58","date_gmt":"2024-06-29T15:29:58","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=400837"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=400837","title":{"rendered":"<span>\u041a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u044b\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 GitHub \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e PyGraphistry<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b44\/db6\/af7\/b44db6af7b06a30292c78f4b0ac64414.png\" width=\"780\" height=\"440\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b44\/db6\/af7\/b44db6af7b06a30292c78f4b0ac64414.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u0447\u0451\u0440\u043d\u0443\u044e \u043f\u044f\u0442\u043d\u0438\u0446\u0443, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0443\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-scientist-pro?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_dspr_261121&amp;utm_term=lead\">\u0444\u043b\u0430\u0433\u043c\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 Data Science<\/a>, \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 ML, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u043c \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432 \u2014 PyGraphistry. <\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u2014 \u043a\u043e\u0441\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439. \u041a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 C++ \u0441\u043b\u0435\u0434\u044f\u0442 \u0437\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 Rust \u0438 \u043d\u0430\u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442. \u0417\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442.<\/p>\n<hr\/>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/05f\/039\/d87\/05f039d878d6ba1e536ca8862de45de3.png\" width=\"780\" height=\"440\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/05f\/039\/d87\/05f039d878d6ba1e536ca8862de45de3.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><em>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0451\u0442\u0435 <\/em><a href=\"https:\/\/hub.graphistry.com\/graph\/graph.html?dataset=c8a429715e014bfdb7dc9e183f14952f\"><em>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h2>\n<p>\u041c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c GitHub \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/femikj\/github-social-network?select=github_edges_1.csv\">\u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 Kaggle<\/a>. \u0423\u0437\u043b\u044b \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u0443 \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c 10 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f\u043c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e <code>ml_target=1<\/code>, \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 <code>ml_target=0<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd  # Download the data at https:\/\/www.kaggle.com\/femikj\/github-social-network nodes = pd.read_csv(\"github-social-network\/github_target_1.csv\")  # Change datatypes nodes.id = nodes.id.astype(str) nodes.ml_target = nodes.ml_target.astype(str)  nodes.head(10)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/a54\/c39\/7c9\/a54c397c98213f7f1a7990d66092586d.png\" width=\"178\" height=\"265\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a54\/c39\/7c9\/a54c397c98213f7f1a7990d66092586d.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0420\u0451\u0431\u0440\u0430 (edges) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0437\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">edges = pd.read_csv(\"github-social-network\/github_edges_1.csv\")  # Change datatypes edges = edges.astype(str)  edges.head(10)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/51b\/735\/7eb\/51b7357ebac162a72bfa1449419b10ba.png\" width=\"107\" height=\"267\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/51b\/735\/7eb\/51b7357ebac162a72bfa1449419b10ba.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>C\u0432\u044f\u0437\u0438 ML \u0438 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432<\/h2>\n<h3>\u0414\u043e\u043b\u044f ML-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u2014 ?(Web Developer) \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 ?(ML Developer) \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import plotly.express as px  percent_web, percent_ml = nodes.ml_target.value_counts(normalize=True) px.histogram(data_frame=nodes, x=\"ml_target\", histnorm=\"probability density\")<\/code><\/pre>\n<div class=\"tm-iframe_temp\" data-src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/61a0c003122cc8f638696893\" data-style=\"\" id=\"61a0c003122cc8f638696893\" width=\"\"><\/div>\n<p>74% \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u2014 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0441\u043c\u0435\u0448\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439<\/h3>\n<p>\u041a\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0441\u043c\u0435\u0448\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f)?<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b <code>edges<\/code> \u0438 <code>nodes<\/code>:<\/p>\n<pre><code>edges = edges.merge(nodes, how=\"left\", left_on=\"id_1\", right_on=\"id\").merge(  nodes, how=\"left\", left_on=\"id_2\", right_on=\"id\", suffixes=(\"1\", \"2\") )[[\"id_1\", \"id_2\", \"name1\", \"name2\", \"ml_target1\", \"ml_target2\"]]  edges.head(10) <\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/cad\/6eb\/388\/cad6eb3883dc6667d6c7364f28983f7b.png\" width=\"630\" height=\"303\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/cad\/6eb\/388\/cad6eb3883dc6667d6c7364f28983f7b.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0441\u043c\u0435\u0448\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u2014 ?(ML Developer connect to Web Developer).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">cross_edge = edges.query(\"ml_target1 != ml_target2\") percentage_cross_edge = cross_edge.shape[0] \/ edges.shape[0] percentage_cross_edge <\/code><\/pre>\n<pre><code class=\"python\">0.1546558340224842<\/code><\/pre>\n<div class=\"tm-iframe_temp\" data-src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/61a0c115f61f533babdf2f5e\" data-style=\"\" id=\"61a0c115f61f533babdf2f5e\" width=\"\"><\/div>\n<p>\u041e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432 5,5 \u0440\u0430\u0437 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0441\u043c\u0435\u0448\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<h3>\u0421\u0432\u044f\u0437\u0438 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u0415\u0449\u0451 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u2014 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u2014 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438, \u0430\u00a0\u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u2014 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 ML?<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0411\u0430\u0439\u0435\u0441\u0430. \u0418\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u043c\u044b \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b4f\/757\/c8e\/b4f757c8e25b545a1440060736bda5c7.png\" width=\"630\" height=\"38\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b4f\/757\/c8e\/b4f757c8e25b545a1440060736bda5c7.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u043c ?(ML-Developer connect to web Developer) \u0438 ?(Web Developer) \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u043e\u0432. \u0412\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u044d\u0442\u0438\u043c\u0438 \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u043c\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 ?(connect to ML Developer|Web Developer):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">percentage_cross_edge \/ percent_web<\/code><\/pre>\n<pre><code class=\"python\">0.20852347708049263<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 ?(Web Developer|Web Developer):<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/98e\/0f7\/edb\/98e0f7edbe837c9b079001bf157d2266.png\" width=\"617\" height=\"39\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/98e\/0f7\/edb\/98e0f7edbe837c9b079001bf157d2266.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c, \u0442\u043e:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043d\u0438\u043c \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438, \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 71,95%;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c ML, \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 28,05%.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u042d\u0442\u0438 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML \u0438 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 (0,258 \u0438 0,741).<\/p>\n<h3>\u0421\u0432\u044f\u0437\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML<\/h3>\n<p>\u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 ?(Connect to a Web developer|ML Developer):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">percentage_cross_edge \/ percent_ml<\/code><\/pre>\n<pre><code class=\"python\">0.5986779897985065<\/code><\/pre>\n<p>\u0418 ?(ML Developer|ML Developer):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">1 - 0.5897<\/code><\/pre>\n<pre><code class=\"python\">0.4103<\/code><\/pre>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u2014 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a ML, \u0442\u043e:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043d\u0438\u043c \u0438\u043b\u0438 \u0441 \u043d\u0435\u0439 \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 59,87%;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043d\u0438\u043c \u043b\u044e\u0434\u0438 \u2014 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 ML, \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 41,03%.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 25,8%, \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e 41,03% \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 ML \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 ML. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 ML \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0437\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c, \u0447\u0435\u043c \u0437\u0430 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<h2>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e PyGraphistry<\/h2>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0434\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434. \u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0435\u0442\u044c GitHub \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e PyGraphistry.<\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 PyGraphistry?<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/graphistry\/pygraphistry\">PyGraphistry<\/a> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u043c, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 PyGraphistry \u2014 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442.\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip install pygraphistry<\/code><\/pre>\n<h3>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c<\/h3>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c PyGraphistry, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043a\u043a\u0430\u0443\u043d\u0442 <a href=\"https:\/\/www.graphistry.com\/\">graphistry.com<\/a>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import graphistry  PASSWORD =\"GRAPHISTRY_PASSWORD\" # Insert your password here USERNAME = \"GRAPHISTRY_USERNAME\" # Insert your username here  graphistry.register(api=3, username=USERNAME, password=PASSWORD) <\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0443\u043a\u0430\u0436\u0438\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043b\u044b \u0438 \u0440\u0451\u0431\u0440\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0440\u043e\u043b\u0435\u0439, \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f <code>encode_point_icon<\/code>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">g = graphistry.edges(edges, \"id_1\", \"id_2\")  # Choose icons here: https:\/\/fontawesome.com\/v4.7.0\/icons\/ g = (g.nodes(nodes, \"id\").encode_point_icon(  \"ml_target\", categorical_mapping={1: \"area-chart\", 0: \"mouse-pointer\"} )<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444 Github:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">g.plot()<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u0431\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/c22\/2a1\/505\/c222a15055c5291995b0dac9a02c82a7.png\" width=\"1265\" height=\"848\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c22\/2a1\/505\/c222a15055c5291995b0dac9a02c82a7.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><em>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0451\u0442\u0435 <\/em><a href=\"https:\/\/hub.graphistry.com\/graph\/graph.html?dataset=c8a429715e014bfdb7dc9e183f14952f\"><em>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n<p>\u0427\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0443\u0437\u0435\u043b, \u0442\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0435\u0433\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0443\u0437\u043b\u0430\u043c\u0438. \u041d\u0430\u0432\u0435\u0434\u044f \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0440 \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0437\u0435\u043b, \u0432\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043b\u044b, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043e\u043d \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/620\/f0f\/6a7\/620f0f6a7d35cbecd72aed9036479b12.gif\" width=\"1545\" height=\"855\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/620\/f0f\/6a7\/620f0f6a7d35cbecd72aed9036479b12.gif\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><em>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0451\u0442\u0435 <\/em><a href=\"https:\/\/hub.graphistry.com\/graph\/graph.html?dataset=c8a429715e014bfdb7dc9e183f14952f\"><em>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/em><\/a><em>.<\/em> <\/p>\n<p>\u0429\u0451\u043b\u043a\u043d\u0443\u0432 \u043f\u043e \u0443\u0437\u043b\u0443, \u0432\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043d\u0451\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b9c\/84e\/052\/b9c84e05251eecf916974ccfc9e3dfe6.png\" width=\"900\" height=\"421\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b9c\/84e\/052\/b9c84e05251eecf916974ccfc9e3dfe6.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u0426\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a<\/h3>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u044b\u0439, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439. \u0425\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0440\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u043c \u0443\u0437\u043b\u044b \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u043e\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043a\u0440\u0430\u0448\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0431\u0440\u044f\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442, \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u2014 \u0432 \u0431\u043e\u0440\u0434\u043e\u0432\u044b\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">g2 = g.encode_point_color(\"ml_target\", categorical_mapping={1: \"silver\", 0: \"maroon\"}) g2.plot()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/c24\/cf5\/df1\/c24cf5df1210af20555b5192fc80d5be.png\" width=\"900\" height=\"576\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c24\/cf5\/df1\/c24cf5df1210af20555b5192fc80d5be.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><em>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0451\u0442\u0435 <\/em><a href=\"https:\/\/hub.graphistry.com\/graph\/graph.html?dataset=b87abffc6d7a40cfb3d9cf876bf5c71e\"><em>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n<blockquote>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0446\u0432\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b\u0438, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u044e \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f.<\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u0441 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439<\/h3>\n<p>\u041d\u0430\u0436\u043c\u0451\u043c \u043d\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u043e\u043a &#171;Data Table&#187; \u0432 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0430. \u041e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0435\u0451 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u0438 \u0449\u0451\u043b\u043a\u043d\u0435\u043c \u043f\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6c3\/9f1\/d74\/6c39f1d7479236d8ac4f2260b8f6a45f.gif\" width=\"1382\" height=\"948\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6c3\/9f1\/d74\/6c39f1d7479236d8ac4f2260b8f6a45f.gif\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><em>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 <\/em><a href=\"https:\/\/hub.graphistry.com\/graph\/graph.html?dataset=b87abffc6d7a40cfb3d9cf876bf5c71e\"><em>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n<p>\u0418\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438. \u0427\u0442\u043e \u043d\u0435\u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0432\u0435\u0434\u044c\u00a0\u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435.<\/p>\n<h2>\u041d\u0430\u0439\u0434\u0451\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430<\/h2>\n<p>\u0421\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0443\u0437\u043b\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0438 \u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u0438 \u0441\u043b\u0430\u0431\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0441 \u0443\u0437\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432. \u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u041b\u0443\u0432\u0435\u043d\u0430. \u041c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u043c, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/github.com\/rapidsai\/cugraph\">cuGraph<\/a>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import cudf import cugraph from cugraph.community.louvain import louvain  # Turn a pandas DataFrame into a graph G = cugraph.from_pandas_edgelist(edges, \"id_1\", \"id_2\")  # Get communities parts, modularity_score = cugraph.louvain(G)  # View the first 10 rows parts.head(10)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/0aa\/e97\/02f\/0aae9702f5b5a94b99ad53ab186c2970.png\" width=\"130\" height=\"260\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/0aa\/e97\/02f\/0aae9702f5b5a94b99ad53ab186c2970.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435, <code>partition<\/code> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0443\u0437\u0435\u043b (\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0430). \u0421\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432? \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">parts.partition.unique().values<\/code><\/pre>\n<pre><code class=\"python\">array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21], dtype=int32)<\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0445 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 22. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u044d\u0442\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b <code>nodes<\/code> \u0441 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438 <code>parts<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0443\u0437\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Join the parts and nodes table to get the name of the nodes nodes_cudf = cudf.from_pandas(nodes) nodes_part = nodes_cudf.merge(parts, how=\"left\", left_on=\"id\", right_on=\"vertex\") nodes_part.head(10) <\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/938\/1d4\/c00\/9381d4c0051c8dd98ac74f311d3bbb80.png\" width=\"329\" height=\"263\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/938\/1d4\/c00\/9381d4c0051c8dd98ac74f311d3bbb80.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/faker.readthedocs.io\/en\/master\/\">faker<\/a>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044b \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from faker import Faker  Faker.seed(0) fake = Faker()  g3 = (  g.nodes(nodes_part, \"id\")  .encode_point_icon(  \"ml_target\", categorical_mapping={1: \"area-chart\", 0: \"mouse-pointer\"}  )  .encode_point_color(  \"partition\", categorical_mapping={i: fake.color() for i in range(22)}  ) )  g3.plot()<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043d\u0435\u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/95f\/178\/05e\/95f17805e6a049f1b036e7403b07a70c.gif\" width=\"900\" height=\"535\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/95f\/178\/05e\/95f17805e6a049f1b036e7403b07a70c.gif\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><em>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f <\/em><a href=\"https:\/\/hub.graphistry.com\/graph\/graph.html?dataset=7050c382c64540e5933e3fb08b2696ad\"><em>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0437\u043b\u044b \u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b.<\/p>\n<h3>\u0421\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML \u0438 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u041a \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432? \u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e, \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0432 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0436\u043c\u0438\u0442\u0435 \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0443 Filter \u0432 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0430.<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/c31\/203\/cdd\/c31203cddbe373bda95720cfb7c6b2b4.png\" width=\"377\" height=\"242\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c31\/203\/cdd\/c31203cddbe373bda95720cfb7c6b2b4.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443\u0437\u043b\u044b \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/848\/f39\/655\/848f39655c1f1b115fd74db5c3b580ec.png\" width=\"630\" height=\"508\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/848\/f39\/655\/848f39655c1f1b115fd74db5c3b580ec.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u043a \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c. \u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 ML:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/a1f\/0af\/982\/a1f0af98285a0bc5a5a5086f97689901.png\" width=\"373\" height=\"230\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a1f\/0af\/982\/a1f0af98285a0bc5a5a5086f97689901.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/7ca\/9ac\/dcd\/7ca9acdcd6634e111f2b07d1b1d55964.png\" width=\"630\" height=\"523\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/7ca\/9ac\/dcd\/7ca9acdcd6634e111f2b07d1b1d55964.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e! \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u043a \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443, \u043e\u043a\u0440\u0430\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0432 \u0440\u043e\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e, \u0432 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 ML, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435. \u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 ML \u0442\u0435\u0441\u043d\u0435\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c.<\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435<\/h3>\n<p>\u041a\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435? \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e, \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043e\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from faker import Faker  Faker.seed(0) fake = Faker()  g3 = (  g.nodes(nodes_part, \"id\")  .encode_point_icon(  \"ml_target\", categorical_mapping={1: \"area-chart\", 0: \"mouse-pointer\"}  )  .encode_point_color(  \"partition\", categorical_mapping={i: fake.color() for i in range(22)}  ) )  g3.plot()<\/code><\/pre>\n<div class=\"tm-iframe_temp\" data-src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/61a0c2c5cd09f7f6552eb452\" data-style=\"\" id=\"61a0c2c5cd09f7f6552eb452\" width=\"\"><\/div>\n<p>\u041a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b.<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u041f\u043e\u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e! \u0412\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0442\u043e \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0430\u0439\u0435\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 PyGraphistry. \u0421\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e \u0444\u043e\u0440\u043a\u0430\u0439\u0442\u0435 <a href=\"https:\/\/github.com\/khuyentran1401\/Data-science\/blob\/master\/visualization\/visualize_github_network\/github_explore.ipynb\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/a> \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, Python \u0438 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u043d\u0430\u0443\u043a\u0438 \u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430\u0445:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/57d\/f9c\/a25\/57df9ca25c2b1f306301ec14d23cf304.png\" width=\"1000\" height=\"229\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/57d\/f9c\/a25\/57df9ca25c2b1f306301ec14d23cf304.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/catalogue?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=sf_allcourses_261121&amp;utm_term=conc\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-scientist-pro?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_dspr_261121&amp;utm_term=conc\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Scientist (24 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430)<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-analyst-pro?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=analytics_dapr_261121&amp;utm_term=conc\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Analyst (10 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432)<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-fullstack-web-developer?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_fpw_261121&amp;utm_term=conc\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Fullstack-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u043d\u0430 Python (15 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432)<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p><strong>Data Science \u0438 Machine Learning<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-scientist-pro?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_dspr_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Scientist<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-analyst-pro?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=analytics_dapr_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Analyst<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/matematika-dlya-data-science#syllabus?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_mat_261121&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f Data Science\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/matematika-i-machine-learning-dlya-data-science?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_matml_261121&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 Machine Learning \u0434\u043b\u044f Data Science\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-engineer?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_dea_261121&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Data Engineering<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/machine-learning-i-deep-learning?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_mldl_261121&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abMachine Learning \u0438 Deep Learning\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/machine-learning?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_ml_261121&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Machine Learning<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Python, \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-fullstack-web-developer?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_fpw_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Fullstack-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u043d\u0430 Python<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-for-web-developers?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_pws_261121&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abPython \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/frontend-razrabotchik?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_fr_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Frontend-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/webdev?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_webdev_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0412\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ios-razrabotchik-s-nulya?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_ios_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f iOS-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/android-razrabotchik?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_andr_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Android-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Java \u0438 C#<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java-razrabotchik?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_java_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Java-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java-qa-engineer-testirovshik-po?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_qaja_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f QA-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440 \u043d\u0430 JAVA<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/c-sharp-razrabotchik?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_cdev_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f C#-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/game-razrabotchik-na-unity-i-c-sharp?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_gamedev_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0438\u0433\u0440 \u043d\u0430 Unity<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041e\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u2014 \u0432 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/algoritmy-i-struktury-dannyh?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_algo_261121&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/c-plus-plus-razrabotchik?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_cplus_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f C++ \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/cyber-security-etichnij-haker?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_hacker_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u042d\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0445\u0430\u043a\u0435\u0440<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0410 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/devops-ingineer?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_devops_261121&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e DevOps<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/catalogue?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=sf_allcourses_261121&amp;utm_term=cat\">\u0412\u0441\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/details>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \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\/articles\/591815\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/591815\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u0447\u0451\u0440\u043d\u0443\u044e \u043f\u044f\u0442\u043d\u0438\u0446\u0443, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0443\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-scientist-pro?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_dspr_261121&amp;utm_term=lead\">\u0444\u043b\u0430\u0433\u043c\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 Data Science<\/a>, \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 ML, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u043c \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432 \u2014 PyGraphistry. <\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u2014 \u043a\u043e\u0441\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439. \u041a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 C++ \u0441\u043b\u0435\u0434\u044f\u0442 \u0437\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 Rust \u0438 \u043d\u0430\u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442. \u0417\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442.<\/p>\n<hr\/>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><em>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0451\u0442\u0435 <\/em><a href=\"https:\/\/hub.graphistry.com\/graph\/graph.html?dataset=c8a429715e014bfdb7dc9e183f14952f\"><em>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h2>\n<p>\u041c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c GitHub \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/femikj\/github-social-network?select=github_edges_1.csv\">\u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 Kaggle<\/a>. \u0423\u0437\u043b\u044b \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u0443 \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c 10 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f\u043c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e <code>ml_target=1<\/code>, \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 <code>ml_target=0<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd  # Download the data at https:\/\/www.kaggle.com\/femikj\/github-social-network nodes = pd.read_csv(\"github-social-network\/github_target_1.csv\")  # Change datatypes nodes.id = nodes.id.astype(str) nodes.ml_target = nodes.ml_target.astype(str)  nodes.head(10)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0420\u0451\u0431\u0440\u0430 (edges) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0437\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">edges = pd.read_csv(\"github-social-network\/github_edges_1.csv\")  # Change datatypes edges = edges.astype(str)  edges.head(10)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>C\u0432\u044f\u0437\u0438 ML \u0438 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432<\/h2>\n<h3>\u0414\u043e\u043b\u044f ML-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u2014 ?(Web Developer) \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 ?(ML Developer) \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import plotly.express as px  percent_web, percent_ml = nodes.ml_target.value_counts(normalize=True) px.histogram(data_frame=nodes, x=\"ml_target\", histnorm=\"probability density\")<\/code><\/pre>\n<div class=\"tm-iframe_temp\" data-src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/61a0c003122cc8f638696893\" data-style=\"\" id=\"61a0c003122cc8f638696893\" width=\"\"><\/div>\n<p>74% \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u2014 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0441\u043c\u0435\u0448\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439<\/h3>\n<p>\u041a\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0441\u043c\u0435\u0448\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f)?<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b <code>edges<\/code> \u0438 <code>nodes<\/code>:<\/p>\n<pre><code>edges = edges.merge(nodes, how=\"left\", left_on=\"id_1\", right_on=\"id\").merge(  nodes, how=\"left\", left_on=\"id_2\", right_on=\"id\", suffixes=(\"1\", \"2\") )[[\"id_1\", \"id_2\", \"name1\", \"name2\", \"ml_target1\", \"ml_target2\"]]  edges.head(10) <\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0441\u043c\u0435\u0448\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u2014 ?(ML Developer connect to Web Developer).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">cross_edge = edges.query(\"ml_target1 != ml_target2\") percentage_cross_edge = cross_edge.shape[0] \/ edges.shape[0] percentage_cross_edge <\/code><\/pre>\n<pre><code class=\"python\">0.1546558340224842<\/code><\/pre>\n<div class=\"tm-iframe_temp\" data-src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/61a0c115f61f533babdf2f5e\" data-style=\"\" id=\"61a0c115f61f533babdf2f5e\" width=\"\"><\/div>\n<p>\u041e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432 5,5 \u0440\u0430\u0437 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0441\u043c\u0435\u0448\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<h3>\u0421\u0432\u044f\u0437\u0438 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u0415\u0449\u0451 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u2014 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u2014 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438, \u0430\u00a0\u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u2014 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 ML?<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0411\u0430\u0439\u0435\u0441\u0430. \u0418\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u043c\u044b \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u043c ?(ML-Developer connect to web Developer) \u0438 ?(Web Developer) \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u043e\u0432. \u0412\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u044d\u0442\u0438\u043c\u0438 \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u043c\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 ?(connect to ML Developer|Web Developer):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">percentage_cross_edge \/ percent_web<\/code><\/pre>\n<pre><code class=\"python\">0.20852347708049263<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 ?(Web Developer|Web Developer):<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c, \u0442\u043e:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043d\u0438\u043c \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438, \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 71,95%;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c ML, \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 28,05%.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u042d\u0442\u0438 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML \u0438 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 (0,258 \u0438 0,741).<\/p>\n<h3>\u0421\u0432\u044f\u0437\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML<\/h3>\n<p>\u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 ?(Connect to a Web developer|ML Developer):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">percentage_cross_edge \/ percent_ml<\/code><\/pre>\n<pre><code class=\"python\">0.5986779897985065<\/code><\/pre>\n<p>\u0418 ?(ML Developer|ML Developer):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">1 - 0.5897<\/code><\/pre>\n<pre><code class=\"python\">0.4103<\/code><\/pre>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u2014 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a ML, \u0442\u043e:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043d\u0438\u043c \u0438\u043b\u0438 \u0441 \u043d\u0435\u0439 \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 59,87%;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043d\u0438\u043c \u043b\u044e\u0434\u0438 \u2014 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 ML, \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 41,03%.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 25,8%, \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e 41,03% \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 ML \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 ML. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 ML \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0437\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c, \u0447\u0435\u043c \u0437\u0430 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<h2>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e PyGraphistry<\/h2>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0434\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434. \u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0435\u0442\u044c GitHub \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e PyGraphistry.<\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 PyGraphistry?<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/graphistry\/pygraphistry\">PyGraphistry<\/a> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u043c, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 PyGraphistry \u2014 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442.\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip install pygraphistry<\/code><\/pre>\n<h3>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c<\/h3>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c PyGraphistry, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043a\u043a\u0430\u0443\u043d\u0442 <a href=\"https:\/\/www.graphistry.com\/\">graphistry.com<\/a>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import graphistry  PASSWORD =\"GRAPHISTRY_PASSWORD\" # Insert your password here USERNAME = \"GRAPHISTRY_USERNAME\" # Insert your username here  graphistry.register(api=3, username=USERNAME, password=PASSWORD) <\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0443\u043a\u0430\u0436\u0438\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043b\u044b \u0438 \u0440\u0451\u0431\u0440\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0440\u043e\u043b\u0435\u0439, \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f <code>encode_point_icon<\/code>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">g = graphistry.edges(edges, \"id_1\", \"id_2\")  # Choose icons here: https:\/\/fontawesome.com\/v4.7.0\/icons\/ g = (g.nodes(nodes, \"id\").encode_point_icon(  \"ml_target\", categorical_mapping={1: \"area-chart\", 0: \"mouse-pointer\"} )<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444 Github:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">g.plot()<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u0431\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><em>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0451\u0442\u0435 <\/em><a href=\"https:\/\/hub.graphistry.com\/graph\/graph.html?dataset=c8a429715e014bfdb7dc9e183f14952f\"><em>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n<p>\u0427\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0443\u0437\u0435\u043b, \u0442\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0435\u0433\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0443\u0437\u043b\u0430\u043c\u0438. \u041d\u0430\u0432\u0435\u0434\u044f \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0440 \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0437\u0435\u043b, \u0432\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043b\u044b, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043e\u043d \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><em>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0451\u0442\u0435 <\/em><a href=\"https:\/\/hub.graphistry.com\/graph\/graph.html?dataset=c8a429715e014bfdb7dc9e183f14952f\"><em>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/em><\/a><em>.<\/em> <\/p>\n<p>\u0429\u0451\u043b\u043a\u043d\u0443\u0432 \u043f\u043e \u0443\u0437\u043b\u0443, \u0432\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043d\u0451\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u0426\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a<\/h3>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u044b\u0439, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439. \u0425\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0440\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u043c \u0443\u0437\u043b\u044b \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u043e\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043a\u0440\u0430\u0448\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0431\u0440\u044f\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442, \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u2014 \u0432 \u0431\u043e\u0440\u0434\u043e\u0432\u044b\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">g2 = g.encode_point_color(\"ml_target\", categorical_mapping={1: \"silver\", 0: \"maroon\"}) g2.plot()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><em>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0451\u0442\u0435 <\/em><a href=\"https:\/\/hub.graphistry.com\/graph\/graph.html?dataset=b87abffc6d7a40cfb3d9cf876bf5c71e\"><em>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n<blockquote>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0446\u0432\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b\u0438, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u044e \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f.<\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u0441 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439<\/h3>\n<p>\u041d\u0430\u0436\u043c\u0451\u043c \u043d\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u043e\u043a &#171;Data Table&#187; \u0432 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0430. \u041e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0435\u0451 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u0438 \u0449\u0451\u043b\u043a\u043d\u0435\u043c \u043f\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><em>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 <\/em><a href=\"https:\/\/hub.graphistry.com\/graph\/graph.html?dataset=b87abffc6d7a40cfb3d9cf876bf5c71e\"><em>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n<p>\u0418\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438. \u0427\u0442\u043e \u043d\u0435\u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0432\u0435\u0434\u044c\u00a0\u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435.<\/p>\n<h2>\u041d\u0430\u0439\u0434\u0451\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430<\/h2>\n<p>\u0421\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0443\u0437\u043b\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0438 \u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u0438 \u0441\u043b\u0430\u0431\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0441 \u0443\u0437\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432. \u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u041b\u0443\u0432\u0435\u043d\u0430. \u041c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u043c, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/github.com\/rapidsai\/cugraph\">cuGraph<\/a>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import cudf import cugraph from cugraph.community.louvain import louvain  # Turn a pandas DataFrame into a graph G = cugraph.from_pandas_edgelist(edges, \"id_1\", \"id_2\")  # Get communities parts, modularity_score = cugraph.louvain(G)  # View the first 10 rows parts.head(10)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435, <code>partition<\/code> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0443\u0437\u0435\u043b (\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0430). \u0421\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432? \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">parts.partition.unique().values<\/code><\/pre>\n<pre><code class=\"python\">array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21], dtype=int32)<\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0445 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 22. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u044d\u0442\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b <code>nodes<\/code> \u0441 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438 <code>parts<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0443\u0437\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Join the parts and nodes table to get the name of the nodes nodes_cudf = cudf.from_pandas(nodes) nodes_part = nodes_cudf.merge(parts, how=\"left\", left_on=\"id\", right_on=\"vertex\") nodes_part.head(10) <\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/faker.readthedocs.io\/en\/master\/\">faker<\/a>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044b \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from faker import Faker  Faker.seed(0) fake = Faker()  g3 = (  g.nodes(nodes_part, \"id\")  .encode_point_icon(  \"ml_target\", categorical_mapping={1: \"area-chart\", 0: \"mouse-pointer\"}  )  .encode_point_color(  \"partition\", categorical_mapping={i: fake.color() for i in range(22)}  ) )  g3.plot()<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043d\u0435\u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><em>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f <\/em><a href=\"https:\/\/hub.graphistry.com\/graph\/graph.html?dataset=7050c382c64540e5933e3fb08b2696ad\"><em>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0437\u043b\u044b \u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b.<\/p>\n<h3>\u0421\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML \u0438 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u041a \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432? \u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e, \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0432 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0436\u043c\u0438\u0442\u0435 \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0443 Filter \u0432 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0430.<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443\u0437\u043b\u044b \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u043a \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c. \u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 ML:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e! \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u043a \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443, \u043e\u043a\u0440\u0430\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0432 \u0440\u043e\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e, \u0432 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 ML, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435. \u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 ML \u0442\u0435\u0441\u043d\u0435\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c.<\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435<\/h3>\n<p>\u041a\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435? \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e, \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043e\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from faker import Faker  Faker.seed(0) fake = Faker()  g3 = (  g.nodes(nodes_part, \"id\")  .encode_point_icon(  \"ml_target\", categorical_mapping={1: \"area-chart\", 0: \"mouse-pointer\"}  )  .encode_point_color(  \"partition\", categorical_mapping={i: fake.color() for i in range(22)}  ) )  g3.plot()<\/code><\/pre>\n<div class=\"tm-iframe_temp\" data-src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/61a0c2c5cd09f7f6552eb452\" data-style=\"\" id=\"61a0c2c5cd09f7f6552eb452\" width=\"\"><\/div>\n<p>\u041a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 ML \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b.<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u041f\u043e\u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e! \u0412\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0442\u043e \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0430\u0439\u0435\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 PyGraphistry. \u0421\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e \u0444\u043e\u0440\u043a\u0430\u0439\u0442\u0435 <a href=\"https:\/\/github.com\/khuyentran1401\/Data-science\/blob\/master\/visualization\/visualize_github_network\/github_explore.ipynb\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/a> \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, Python \u0438 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u043d\u0430\u0443\u043a\u0438 \u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430\u0445:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/catalogue?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=sf_allcourses_261121&amp;utm_term=conc\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-scientist-pro?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_dspr_261121&amp;utm_term=conc\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Scientist (24 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430)<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-analyst-pro?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=analytics_dapr_261121&amp;utm_term=conc\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Analyst (10 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432)<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-fullstack-web-developer?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_fpw_261121&amp;utm_term=conc\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Fullstack-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u043d\u0430 Python (15 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432)<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p><strong>Data Science \u0438 Machine Learning<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-scientist-pro?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_dspr_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Scientist<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-analyst-pro?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=analytics_dapr_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Analyst<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/matematika-dlya-data-science#syllabus?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_mat_261121&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f Data Science\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/matematika-i-machine-learning-dlya-data-science?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_matml_261121&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 Machine Learning \u0434\u043b\u044f Data Science\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-engineer?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_dea_261121&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Data Engineering<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/machine-learning-i-deep-learning?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_mldl_261121&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abMachine Learning \u0438 Deep Learning\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/machine-learning?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=data-science_ml_261121&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Machine Learning<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Python, \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-fullstack-web-developer?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_fpw_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Fullstack-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u043d\u0430 Python<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-for-web-developers?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_pws_261121&amp;utm_term=cat\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abPython \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/frontend-razrabotchik?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_fr_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Frontend-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/webdev?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_webdev_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0412\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ios-razrabotchik-s-nulya?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_ios_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f iOS-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/android-razrabotchik?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_andr_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Android-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Java \u0438 C#<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java-razrabotchik?utm_source=habr&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=article&amp;utm_content=coding_java_261121&amp;utm_term=cat\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/details>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\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-400837","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/400837","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=400837"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/400837\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=400837"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=400837"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=400837"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}