✔️ Репозитории и датасеты практически для всех типов проектов в области Data Science. Более 100 датасетов.

Полный список хранилищ данных для каждого типа проблем

Блог содержит несколько полезных наборов данных и репозиториев, классифицированных по различным классам проблем и отраслей промышленности.

➡️ Читать дальше

@bigdatai

📎 130-страничная шпаргалка с изложением ключевых концепций #MachineLearning

https://github.com/soulmachine/machine-learning-cheat-sheet

Ставь ❤️ и сохраняй себе, чтобы не потерять.

@bigdatai

🏓 Отличный бесплатныйинтерактивный курс по теории вероятностей и статистике:

Большое количество наглядных интерактивных визуализаций. Рекомендуем ознакомиться.

✔️ Seeing-theory
📗 Книга

@bigdatai

✔️ Подборка датасетов для машинного обучения

Перед вами статья-путеводитель по открытым наборам данных для машинного обучения.

➡️ Читать дальше

@bigdatai

⏰ Awesome Dataviz

Тщательно подобранный список фреймворков, библиотек и программного обеспечения для визуализации данных с открытым исходным кодом.

🖥 Github

@bigdatai

✔️ Огромный список шпаргалок Data science на все случаи жизни.

Тщательно подобранный список потрясающих шпаргалок по науке о данных, машинному обучению и статистике чтобы решать любые задачи.

➡️ Шпаргалки

ставьте ❤️ и отправляйте друзьям

@bigdatai

🐼 Pandas Exercises

Для всех, работающих с Pandas великолепный сборник упражнений. В репоззитории содержится 10 тем, среди которых группировка данных, визуализация, работа с временными рядами.

🖥 Github

@bigdatai

🎓 Бесплатный Курс по статистике

направлен на повышение вашей способности разрабатывать гипотезы и использовать общие тесты, такие как t-тесты, тесты ANOVA и регрессию, для проверки ваших гипотез.

https://www.udacity.com/course/intro-to-inferential-statistics--ud201

@bigdatai

🍪 Курс "Машинное обучение" на ФКН ВШЭ

Конспекты лекций, материалы семинаров и домашние задания (теоретические, практические, соревнования) по курсу "Машинное обучение", проводимому на бакалаврской программе "Прикладная математика и информатика" Факультета компьютерных наук Высшей школы экономики.

🖥 Github

@bigdatai

🎓 Удобная для работы коллекция датасетов для различных тестов.

pip install ml-datasets

🖥 Github

@bigdatai

🖥 Data Analytics Basics for Everyone

Бесплатнный курс от IBM. На курсе вы изучите основы аналитики данных и получите представление об экосистеме данных, процессе работы с данными, жизненном цикле аналитики.

✔️ Курс

@bigdatai

🎓 MoGaze: датасет с передвижениями тела и движениями взгляда

MoGaze — это датасет с передвижениями тела и движениями взгляда. Датасет собирали для обучения моделей предсказания действия людей. Такие модели можно использовать в роботизированных системах, тесно взаимодействующих с людьми.
Ограничения прошлых датасетов
С увеличением присутствия роботов в человеческой среде становится ключевым для робота уметь понимать и предсказывать движение человека. Такие способности сильно зависят от качества и доступности данных с движением. Однако существующие датасеты с движениями всего тела редко включают в себя:
Длинные последовательности задач манипуляции объектами;
3D модель с геометрией среды;
Данные о направлении взгляда
Все эти данные являются важными, когда роботу необходимо предсказать движения людей вблизи. MoGaze включает в себя эти данные.
Подробнее про датасет
Данные движений были собраны с помощью традиционной системы захвата движений, основанной на отражающих маркерах. Эксперименты показывают, что данные взгляда являются хорошим предиктором намерения человека. Датасет включает в себя 180 минут данных движение с 1627 действиями поднять-поставить.

🖥 Github

@bigdatai

🖥 vizzuhq/ipyvizzu

Библиотека, которая позволяет создавать анимированные диаграммы в блокноте Jupyter с помощью простого синтаксиса Python.

pip install ipyvizzu

🖥 Github
✔️ Colab

@bigdatai

✔️ Статистический анализ данных с помощью SKLEARN

Основная цель работы – это проведение регрессионного и корреляционного анализа на основе 10000 входных данных, которые являются файлами в формате json многоуровневой вложенности.

Читать статью

@bigdatai

🎓 Математика для Data Scientist. Книги, курсы, лекции и рекомендации.

Математика — это краеугольный камень Data Science. Хотя некоторые теоремы, аксиомы и формулы кажутся слишком абстрактными и далекими от практики, на самом деле без них невозможно по-настоящему глубоко анализировать и систематизировать огромные массивы данных.

Для специалиста Data Science важны следующие направления математики:

- статистика;
- теория вероятностей;
- математический анализ;
- линейная алгебра.

💨 Читать дальше

@bigdatai

🗣 Новая модель распознавания русской речи и набор речевых данных

🖥 Github
⭐️ Dataset

@bigdatai

🛣 RoadDetections

47.8 миллионов километров дорог от Microsoft в виде открытых данных.

🖥 Github

@bigdatai

✔️ Большой список актуальных лекций, практик, книг и курсов по машинному обучению.

Список актуальных материалов, с которыми можно легко подготовиться к собеседованию по мл.

➡️ Список

@bigdatai

3️⃣8️⃣ лучших библиотек для Data Science, Визуализации данных и Машинного Обучения.

Мы решили, что будем группировать все библиотеки по общим признакам, будь то библиотеки для машинного обучения или библиотеки для математики. Тем не менее, все 38 из них будут полезны для разработки в Data Science.

✔️ Читать дальше

@bigdatai