Короткое видео, в котором простыми словами объясняется, что такое марковские цепи и как с помощью них спрогнозировать доход приложения

https://bit.ly/3JQrPGH

Привет! Это команда канала. Спасибо, что смотрите и сохраняете публикации, которые мы находим для вас.

Хотим поделиться нашим новым проектом, который будет полезен родителям, а среди нашей аудитории такие имеются, судя по опросу, что мы проводили ранее.

Мероприятие будет полезно тем, чьи дети учатся в 3-9 классах. Мы проведем прямой эфир в телеграм-канале на тему «Learning Journey Map».

Поговорим про дополнительное образование для детей и олимпиадное программирование на С++.

Выпускники НИУ ВШЭ и РЭШ на личном опыте расскажут как выстроить образовательный путь ребенка.

Зарегистрироваться:
https://clck.ru/saGCh

Подкаст про DWH (Data Warehouse - хранилище данных): какими могут быть данные, что такое Data Lake, ETL-процессы и витрины данных, кто и зачем работает с DWH

https://bit.ly/3Qr6PIS

Большой читлист по командам в PostreSQL

https://bit.ly/3PuCpnM

Полный курс по Data Analytics. Включает блоки по анализу данных на Python, R и в Excel (основы + сводные таблицы + дашборды), а также затрагивает SQL и вопросы с собеседований

https://bit.ly/3pkaqfQ

Сборник материалов по прикладным задачам анализа данных: распознавание речи, генерация звука, временные ряды, рекомендательные системы и другие блоки

https://bit.ly/3Px848n

Гайд: как создать модель распознавания лиц с использованием глубинного обучения на Python

https://bit.ly/3Au3VO8

Книга по обучению с подкреплением в виде Github-репозитория

https://bit.ly/3QTGlQa

Четыре функции для быстрой работы с Big Data на Python: чтение больших файлов, экспорт в Google таблицы и другое

https://bit.ly/3QUklVX

Статья о том, как за неделю разметить миллион примеров данных

https://bit.ly/3KcJsAx

Читлист по сложности алгоритмов (Big-O)

https://bit.ly/3QI5Q7o

Большой курс по Deep Learning: от основ Python, библиотек pandas, numpy и matplotlib до ML-задач на Kaggle, сверточных нейросетей и классификации изображений

https://bit.ly/3AlqpiO

Подборка самых просматриваемых докладов на PHDays (AI-трек): аннотации, цитаты и записи

https://bit.ly/3AJI0T0

Гайд по нейронным сетям для начинающих: решение задачи классификации Ирисов Фишера, а также NumPy, MatplotLib, операции с изображениями в OpenCV

Часть 1: https://bit.ly/3AL7BLA
Часть 2: https://bit.ly/3AP7Ntk

Книга по практической статистике для специалистов Data Science: разведочный анализ данных, распределения данных и выборок, статистические эксперименты и проверка значимости, регрессия и предсказание, классификация, статистическое машинное обучение и обучение без учителя

https://bit.ly/3mr9mqi

Кейс от Тинькофф: как внедрить единые метрики качества, которые будут применяться не в одной команде, а в целой компании

https://bit.ly/3KtAbo4

«Топологический анализ временных рядов для прогнозирования спроса» - видео с конференции X5 Retail Hero. В описании есть ссылка на презентацию.

https://bit.ly/3e3I8Uw

Читлист по выбору алгоритма машинного обучения в Scikit-Learn

https://bit.ly/3e5eHBH

Видео про все библиотеки Python, которые нужны для машинного обучения и Data Science

https://bit.ly/3cxtDbj

Бесплатный курс по компьютерному зрению: задача классификации, детекция объектов, геометрия камеры и другие блоки. После прохождения предусмотрен сертификат.

https://bit.ly/3wLXkfM

"Линейная алгебра, объясненная на 4 страницах" - гайд по самому необходимому для Data Science

https://bit.ly/3TAh67G