Собрание бесплатных курсов по Python и машинному обучению.

1. Основы Python для анализа данных — программирование на Python.

2. Ускоренный курс по машинному обучению — видеолекции от исследователей Google.

3. Основы R — как обрабатывать, анализировать и визуализировать данные.

4. Введение в Data Science и аналитику — основы Data Science и Data Science Life Cycle.

5. Линейная регрессия — как применять R для осуществления линейной регрессии.

6. Визуализация — принципы визуализации данных и применение ggplot2.

7. Введение CS50 в программирование на Python, май 2023 г.

8. Python для всех: Getting Started with Python от Coursera, этот курс для начинающих знакомит с программированием на Python через пошаговые учебные пособия и практические упражнения. Курс ведет известный преподаватель доктор Чарльз Северанс.

🆓 10 лучших бесплатных курсов Udacity для мл специалистов.

1. Machine Learning by Georgia Tech
Отличный курс по машинному обучению для начинающих.

2. Introduction to Machine Learning Course
Udacity научит вас основам и тому, как использовать машинное обучение для решения реальных задач.

3. Intro to Artificial Intelligence
Узнайте об интеллектуальных агентах, алгоритмах поиска и игровых программах. Вы словно окажетесь в научно-фантастическом фильме!

4. Artificial Intelligence for Robotics
Вы узнаете, как роботыпринимают решения, понимают, где они находятся и как передвигаются.

5. What is Programming?
Познакомит вас с популярными языками программирования, переменными, циклами и условиями.

6. Intro to HTML and CSS
Никакого опыта не требуется! Вы изучите основы веб-разработки и сможете создавать классные вещи в Интернете!

7. Introduction to Computer Vision
Компьютерное зрение подобно волшебству - оно позволяет компьютерам понимать изображения и видео. Узнайте об обработке изображений, распознавании объектов и многом другом!

8. Intro to Data Science
Наука о данных - это поиск скрытых закономерностей в данных. Исследуйте данные и принимайте разумные решения как эксперт в области данных!

9. SQL for Data Analysis
Анализ данных может быть интересным с помощью SQL. Станьте мастером данных с помощью этого важного навыка!

10. Data Wrangling with MongoDB
Узнайте, как организовать и преобразовать данные как профессионал с помощью MongoDB.

bigdatai

Как маленькая нейроязыковая модель победила серверные подсказки

Автор, разработчик Яндекс Клавиатуры, поделился опытом создания модели и рассказал, какое качество можно получить из маленькой нейроязыковой модели и насколько она лучше n-граммной.

И вообще, почему выбрали CNN-эмбеддинг, а не Word Embedding или Byte Pair Encoding. Все тонкости в статье.

📌 Читать

bigdatai

🚀 Доступ к Spark-датасетам из разных приложений — Redis.

Apache Spark, универсальная платформа для крупномасштабной обработки данных, в сочетании с Redis способна обеспечить ускоренные расчеты в реальном времени для таких задач, как анализ временных рядов, прогнозы и рекомендации на основе машинного обучения и т. д.

Spark также способен извлекать датасеты в кэш-память кластера. Это невероятно полезно, когда приложению необходимо многократно запрашивать одни и те же данные. Если вы используете датасет, создание которого достаточно затратно, и который потом используется в вашем приложении не один раз, то этот датасет обязательно нужно кэшировать. Но если вы захотите получить доступ к этому датасету сразу из нескольких приложений, то вам придется поломать голову, как это сделать. Здесь на помощь приходит коннектор Spark-Redis.

Redis — это размещаемое в памяти хранилище структур данных с открытым исходным кодом (под лицензией BSD), используемое в качестве базы данных, кэша и брокера сообщений. Оно поддерживает множество разных структур данных, таких как строки, хэши, списки, сэты и так далее.

Redis Labs недавно опубликовала в общий доступ пакет “spark-redis”. Как следует из названия, это коннектор Redis для Apache Spark, который обеспечивает доступ для чтения и записи ко всем основным структурам данных Redis в виде RDD (Resilient Distributed Datasets, в терминологии Spark), что позволяет Spark использовать Redis в качестве одного из источников данных. Этот коннектор предоставляет Spark структуры данных Redis, тем самым обеспечивая значительный прирост производительности для всех типов расчетов. Он также позволяет нам организовать совместный доступ к DataSet/DataFrame/RDD Spark из сразу нескольких разных приложений.

Но прежде чем мы сможем использовать коннектор Spark-Redis, нам сперва нужно позаботиться о наличии нескольких ключевых элементов, а именно: Apache Spark, Scala, Jedis и Redis.

Чтобы без особой необходимости не растягивать этот пост, предположим, что о всем вышеперечисленном вы уже позаботились. Поэтому давайте сразу перейдем к делу — как запустить эту мощную комбинацию. Включите указанные ниже зависимости в свой проект вместе со Spark:

•spark-redis
•jedis

📌 Читать дальше

bigdatai

📊Прогнозирование цен на акции с помощью моделирования методом Монте-Карло

Моделирование - мощный инструмент прогнозной аналитики в BI.

• Методы имитационного моделирования используются для моделирования сложных сценариев и принятия обоснованных решений.
• Имитационная модель многократно моделируется с разными входными данными и сценариями, что позволяет понять диапазон возможных результатов и связанные с ними вероятности.
• Существует несколько методов имитационного моделирования, включая агентное моделирование, дискретно-событийное моделирование, моделирование по теории игр и моделирование методом Монте-Карло.
• Мы используем моделирование методом Монте-Карло из-за его универсальности и способности решать сложные задачи с неопределенностью.

# Import required libraries
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import yfinance as yf

#obtaining and printing data
#we have used the ticker 'AC.TO', which is Air Canada

data = yf.download('AC.TO','2020-01-01','2023-01-01')
data.head()

📌 Подробнее

bigdatai

Большая Шпаргалка по pandas, библиотеке на языке Python для обработки и анализа данных

🔥 Большой список сайтов с практическимим задачами для программистов.

Codeforces — платформа для алгоритмических соревнований. Проводит контесты и раунды с 5 задачами на 2 часа. Есть система рейтинга и два дивизиона. Задачи можно решать и проверять после соревнования. Также есть доступ к тренировкам с задачами с прошлых соревнований.

HackerRank - сайт будет больше интересен продвинутым программистам, которые уже многое умеют. На этом сайте собрано множество задач на самые разные разделы Computer Science: традиционная алгоритмика, ИИ, машинное обучение и т.д. Если вы решите много задач, то вами могут заинтересоваться работодатели, регуляторно мониторящие эту платформу.

Codewars — популярный cборник задач на разные темы, от алгоритмов до шаблонов проектирования.

LeetCode — известный сайт с задачами для подготовки к собеседованиям. Можно пообщаться и посмотреть решения других программистов.

Timus Online Judge — русскоязычная (хотя английский язык также поддерживается) платформа, на которой более тысячи задач удачно отсортированы по темам и по сложности.

TopCoder - популярная американская платформа. Она проводит алгоритмические контесты, а также соревнования по промышленному программированию и марафоны, где задачи требуют исследования и нет единого верного алгоритма. Участникам даются недели на решение таких задач.

informatics.mccme.ru - платформа с теоретическим материалом и задачами, удобно разделенными по категориям. Большая база задач с олимпиад школьников также доступна.

SPOJ - большой англоязычный сайт с 20000+ задачами на разные темы: DP, графы, структуры данных и др. Иногда проводят неинтересные контесты, если не из страны их проведения.

CodeChef — менее крупный аналог Codeforces и TopCoder, тоже с огромным архивом задач и регулярными контестами.

Project Euler - сборник 500 задач, проверяющих знание математических алгоритмов. Часто используется на собеседованиях, чтобы оценить алгоритмическую подготовку кандидата.

Kaggle - соревнования по анализу данных.

Golang tests - канал с тестами по Go

CodinGame - сайт для программистов и геймеров, предлагающий большую коллекцию видеоигр, оформленных в виде задач на программирование.

Al Zimmermann’s Programming Contests — платформа, на которой регулярно проводятся контесты с задачами на исследование и оптимизацию. Интересен тем, что писать программу необязательно — даются только тестовые данные. Ответы можно расчитывать вручную, или просто гадать их на кофейной гуще.

Programming Praxis — сайт, где можно найти много интересных задач.

CheckIO — сайт с задачами для программистов всех уровней, который вы проходите в виде игры.

Ruby Quiz — сайт с задачами для программистов на Ruby, но решения можно писать и на других языках.

Prolog Problems — Подборка задач для программистов, использующих Prolog.

Сборник задач от СppStudio - задачи на С++, но их можно и на других языках.

Operation Go — практика написания кода на Go в форме браузерной игры.

Empire of Code — сайт для программистов, где необходимо писать код, реализующий стратегию и тактику виртуальных бойцов.

https://t.iss.one/bigdatai

Шпаргалка по Matplotlib

Matplotlib — библиотека на языке программирования Python для визуализации данных двумерной и трёхмерной графикой.

📌 Как появился BARSiC и как был усовершенствован его алгоритм

На Хабре выкатили интересный материал, который посвящен совместному проекту ВКонтакте и университета ИТМО «Разработка моделей для верификации распределенных алгоритмов в системе BARSiC». В этой статье подробно описано, как в рамках этого проекта верифицировали выбранный для BARSiC алгоритм и исправили найденную в нём ошибку.

BARSiC — система управления репликацией и консенсусом в кластере ВКонтакте. Прежде всего она контролирует состав кластера, определяя, кто реплика, а кто — мастер. А при выходе мастера из строя реплики выбирают нового с непротиворечивой линейной историей.

▪️ Читать

@DevOPSitsec

📋Состояние инфраструктуры данных на 2023 год — ключевые тренды ландшафта MAD от Мэтта Терка

Основные изменения в инфраструктуре данных на 2023 год
Hadoop
Несмотря на то, что некоторые компоненты экосистемы Hadoop до сих пор используются (например, Hive), их популярность снизилась настолько, что эта экосистема больше не попадает в ландшафт индустрии данных, что также подтверждается последними статьями из разряда “Big Data is Dead”.

Data lakes стали относиться к одной категории с Lakehouse
Сюда, среди прочих, относятся следующие инструменты (где это актуально, в скобках также указаны год основания и общий объем финансирования):

• Cloudera (2008, $1041 млн) — корпоративный дата-хаб, построенный на базе Apache Hadoop.
• Databricks (2013, $3497 млн) — их платформа lakehouse используется для сервисов интеграции и аналитики. Эта компания ввела парадигму lakehouse и выступает лидером в этой категории.
• Dremio (2015, $405 млн) — платформа аналитики данных, позволяющая компаниям запрашивать данные с любого источника и ускоряющая аналитическую обработку с помощью инструментов бизнес-аналитики, машинного обучения и клиентов SQL.
• Onehouse (2021, $33 млн) — облачный управляемый сервис формата lakehouse, помогающий создавать озера данных, обрабатывать данные и владеть данными в опенсорсных форматах.
• Azure Data Lake Storage  — подобный S3 сервис объектного хранилища, обычно называемый ADLS Gen 2
• Azure HD Insight  — аналогичен вышеназванному сервису, но для экосистемы Hadoop.
• GCP Google BigLake  — позволяет создавать таблицы BigLake в Google Cloud Storage (GCS), Amazon S3 и ADLS Gen 2 в поддерживаемых открытых форматах файлов, таких как Parquet, ORC и Avro.
• GCP Google Cloud Dataproc  — аналогичен сервису выше, но для экосистемы Hadoop.
• AWS Lake Formation  — упрощает управление озером данных на базе S3 с интеграцией каталога метаданных Glue, механизма запросов Athena и так далее.
• AWS Amazon EMR  — аналогичен сервису выше, но для экосистемы Hadoop.

📌Продолжение

@bigdatai