Статья пригодится тем, кто готовит синтетические данные для обучения моделей, проверяет методы анализа или пишет пайплайн, который должен переживать неполные и грязные данные. И тем, кто учит статистику или машинное обучение и хочет показать студентам явление, а не рассказать о нём. Читать далее