От 120 000₽/мес. зарплата Data Scientists в Москве и свыше $100 000/год в Сан-Франциско.

Помешать вам работать удалённо не может ничто!😉

Станьте Data Scientists на онлайн-курсе от Skill-Branch и экспертов «Сбербанка» и сделайте быстрый rush в профессию!🚀

• 5 месяцев
• Бизнес-кейсы от ведущих экспертов «Сбербанка»!
• Автоматическая проверка заданий
• Квалификационная работа – кейс для вашего портфолио
• Помощь с трудоустройством
• Чат по теме @Data_Science_Education

Освойте главные навыки Data Scientists и получите работу мечты!

✔️Программирование на Python
✔️Математическая статистика
✔️Анализ данных
✔️Машинное обучение

Старт курса 17 сентября! Успейте подать заявку!

⚡️Рассрочка 0/0/24
⚡️Программа лояльности и скидки
⚡️Обучение за счёт работодателя

Machine Learning Refined (2020)
Авторы: Jeremy Watt, Reza Borhani, Aggelos Katsaggelos
Количество страниц: 544

Благодаря интуитивно понятному, но строгому подходу к машинному обучению эта книга предоставляет читателю фундаментальные знания и практические инструменты, необходимые для проведения исследований и создания продуктов на основе данных. Авторы уделяют много внимания геометрической интуиции и алгоритмическому мышлению и включают подробные сведения обо всех основных математических предпосылках, предлагая новый и доступный способ обучения. Особое внимание уделяется практическим приложениям с примерами из разных дисциплин, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, экономику, нейробиологию, рекомендательные системы, физику и биологию.

Скачать книгу

✅ Мы рады анонсировать День Открытых Дверей продвинутого курса Machine Learning Инженер, который пройдёт онлайн 12 сентября в 14:00 🗓 , регистрация в телеграм-боте 👉 https://t.iss.one/SkillEventsbot?start=start_ZXwNQjhb_utm_source=dsproglib

💎 Третий семестр Техносферы переходит в онлайн-формат, учиться на нём теперь смогут не только студенты МГУ. При этом программу первых двух семестров вы можете подтянуть в рамках нашего бесплатного подготовительного курса, доступ к которому после 28 сентября будет ограничен для тех, кто не смог поступить на основной курс. Изучим такие темы, как “Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop”, “Информационный поиск“, “Машинное обучение: продвинутый уровень“.

💎 На ДОД мы приглашаем специалистов достаточно высокого уровня, уже работающих с ML, которым нужны самые новые и актуальные знания от экспертов, непосредственно работающих с этими технологиями.

💎 Курс начнется 28 сентября, обучение продлится 3 месяца. Обучение на курсе «Machine Learning Инженер» платное, есть возможность беспроцентной рассрочки на год. Благодаря онлайн-формату учиться можно из любой точки мира. Пройти тестирование и техническое интервью можно до 25 сентября.

💎 Программа:

📍 Владимир Гулин - ведущий эксперт курса, Руководитель направления поисковых и рекомендательных технологий в Mail.ru Group, расскажет ключевые факты о курсе
📍 Обсудим с ведущими экспертами области, Эмилем Магеррамовым из Biocad, Валентином Малых из Huawei и Петром Ермаковым (Datagym), “Как построить успешную карьеру в Data Science и почему DS сейчас так популярен?”
📍 Ответим на вопросы: “Почему Техносфера?”, “Какие преимущества у программы?”, “Какой уникальный опыт получат студенты?”
📍 Расскажем про процедуру отбора и методику курса

📱 Обсудить в чате👉 https://t.iss.one/joinchat/CwioCE1FcYCCu9pzFzvFyQ

Каждый третий айтишник в России — самоучка

В преддверии Дня программиста онлайн-ритейлер Ozon опросил более 700 IT-специалистов, чтобы выяснить, как они пришли в профессию. Оказалось, что треть разработчиков – самоучки и только 30% из них имеют профильное высшее образование.

Несмотря на высокий уровень заработной платы в отрасли, лишь 20% IT-специалистов считают деньги решающим фактором при устройстве на работу. Половина специалистов выбирает IT, исходя из способностей и увлечений, а каждый десятый вообще считает, что попал в эту сферу случайно.

Полные результаты исследования и соответствующая инфографика были опубликованы сегодня на Хабре: https://habr.com/ru/company/ozontech/blog/518722/

​Новый алгоритм GPT-3 от компании OpenAI анализирует тексты и потенциально мог бы делать рутинную работу учителей — проверять тексты школьников и объяснять ошибки, а у учителей останется время на индивидуальную работу с учениками. А может ли ИИ полностью выполнять работу учителя?

В любом применении алгоритм будет инструментом, а не заменой педагогу. К примеру, «Антиплагиат» не исключает рецензирование работы, но помогает быстро убедиться в оригинальности текста. Внедрение ИИ в учебный процесс поможет учителям не отвлекаться на проверки диктантов, а тратить время на более важные образовательные практики.

Технологический конкурс Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ — возможность прокачать NLP до нового уровня. Задача участников конкурса — разработать интеллектуальную систему, которая выявит смысловые ошибки в академических эссе на уровне преподавателя. Например, недостаточное раскрытие темы или нелогичные утверждения. А у школьников и студентов появится свой ИИ-репетитор, который поможет им развивать логику, критическое мышление и учиться грамотно и логично излагать свои мысли на русском и английском языках.

Конкурс проходит для русского и английского языков. Победители получат по 100 миллионов рублей для каждого из них. Потратить выигрыш можно так, как посчитаете нужным. Подробная информация и приём заявок на конкурс Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ открыт на сайте: https://bit.ly/3ajI64Y

Подкаст о том, как побеждать на Kaggle с создателем платформы.

https://proglib.io/w/aed8bd04

Автор статьи делится советами по разработке программного обеспечения и опытом в области Data Science.

https://proglib.io/w/d112f8cb

Администрация портала «Библиотека программиста» поздравляет всех с днем программиста!

«Не волнуйтесь, если что-то не работает. Если бы всё работало, вас бы уволили.» — закон Мошера

Предсказывание цены биткоина с помощью машинного обучения.

https://proglib.io/w/8c88b0d8

Статья о самых полезных инструментах машинного обучения 2020.

https://proglib.io/w/70741e6b

Как написать сверточную сеть на TensorFlow за 5 минут.

https://proglib.io/w/895700b0

Прогнозирование трафика с помощью графовых нейронных сетей.

https://proglib.io/w/53ef277e

Хей, Data Scientist? Готов побороться за 10 000 000 рублей на хакатоне? Тогда слушай задачу :)

Нужно разработать сервис, предлагающий посетителю библиотек и культурных центров Москвы уникальные персонализированные подборки контента и активностей учреждений на основе уже имеющегося "культурного опыта" человека.

В сервисе также будет собираться весь "культурный опыт" человека, данные о котором собираются и передаются от учреждений.

Готов избавить москвичей от мук выбора культурных мероприятий?

Подавай заявку: https://clck.ru/QqPLZ

Deep Learning with R (2018)
Авторы: François Chollet, J.J. Allaire
Количество страниц: 341

Deep Learning with R демонстрирует технологии глубокого обучения с помощью мощной библиотеки Keras и ее языкового интерфейса на R. Книга поможет вам изучить DL при помощи интуитивно понятных объяснений и практических примеров. Автор книги - создатель Keras.

Скачать книгу

Три книги, которые будут полезны каждому специалисту по данным.

https://proglib.io/w/18146470

В мире компьютерных игр не только безумное разнообразие жанров 🎲🎮🕹👾, но и огромные бюджеты международных IT-гигантов. Стать разработчиком игр = обеспечить себя захватывающей работой и высокой зарплатой. Какие шаги предпринять, ещё учась в школе, расскажут 12 сентября (сб) в 12:00 на IT-субботнике GeekBrains «Из геймера в разработчики игр».

Кому будет полезно:
👪 Родители, чьи дети любят компьютерные игры. Вы узнаете, как направить интерес в полезное русло и позаботиться о будущем ребёнка.
🎮 Школьники, которые задумываются о выборе профессии. Вы поймете, чем привлекательна разработка игр и подходит ли она вам.

Бесплатная регистрация и все подробности здесь 👉 https://proglib.io/w/ebdaabcb

Analytical Skills for AI and Data Science (2020)
Автор: Daniel Vaughan
Количество страниц: 232

Хотя несколько лидирующих на рынке компаний успешно трансформировали свои бизнес-модели, следуя путям, основанным на данных и искусственном интеллекте, подавляющее большинство еще не воспользовалось открывшимися преимуществами. Как ваши аналитические подразделения могут получить конкурентное преимущество, используя весь потенциал этой революции в области прогнозирования? В этом практическом руководстве представлен проверенный на практике метод, который поможет вам сделать бизнес-решения более гибкими с использованием данных и ИИ.

Скачать книгу

Building Machine Learning Pipelines (2020)
Авторы: Hannes Hapke, Catherine Nelson
Количество страниц: 366

Компании тратят миллиарды на проекты машинного обучения, но деньги пропадают зря, если модели не могут быть эффективно развернуты. В этом практическом руководстве авторы проведут вас по этапам автоматизации конвейера машинного обучения с использованием фреймворка TensorFlow. Вы изучите методы и инструменты, которые сократят время развертывания с дней до минут, чтобы вы могли сосредоточиться на разработке новых моделей, а не на обслуживании устаревших систем.

Скачать книгу

​Будущее рядом — освой профессию Data Scientist

Раньше мы с огромным интересом смотрели фильмы про искусственный интеллект и гадали, как же это пришло в голову сценаристам и режиссёрам, ведь так не бывает.
Но в реалиях настоящей жизни искусственный интеллект — это не фантазии американских сценаристов-выдумщиков. Это реальность, которая стремительно врывается в нашу жизнь. Но с одной поправкой. Незаменимый помощник Data Scientist — специалист по машинному обучению, который выбирает архитектуру и обучающие алгоритмы, для работы с этими данными.

И у тебя как раз есть шанс стать тем самым незаменимым специалистом благодаря курсу от Skillbox «Профессия Data Scientist».

На курсе тебе предстоит научиться очень многим интересным вещам: от программирования на Python и визуализации данных до программирования на R и применения нейронных сетей для решения реальных задач.
Skillbox даёт возможность сначала уделить время обучению, а заботы с оплатой можно отложить на полгода.

После прохождения курса не стоит переживать о том, где найти работу. Эти заботы берут на себя опытные HR-специалисты.

Открой мир будущего — переходи по ссылке ▶️ https://clc.am/85_baw и бронируй место на курсе со скидкой 40%.

Building Machine Learning Pipelines (2020)
Авторы: Hannes Hapke, Catherine Nelson
Количество страниц: 366

Компании тратят миллиарды на проекты машинного обучения, но деньги пропадают зря, если модели не могут быть эффективно развернуты. В этом практическом руководстве авторы проведут вас по этапам автоматизации конвейера машинного обучения с использованием фреймворка TensorFlow. Вы изучите методы и инструменты, которые сократят время развертывания с дней до минут, чтобы вы могли сосредоточиться на разработке новых моделей, а не на обслуживании устаревших систем.

Скачать книгу

Онлайн-форум “INFADAY 2020. Как обеспечить готовность цифровых организаций“

Когда: 24 сентября 2020 года, с 10:00 до 17:30 по Москве.
Где: онлайн.
Стоимость: бесплатно

О мероприятии:
Текущая ситуация стала вызовом для всех сфер бизнеса и коснулась каждой компании. Мы обобщили самые частые запросы, которые к нам поступают, и организовали онлайн-форум для их обсуждения. На форуме выступят эксперты DIS Group и представители международных лидирующих компаний: Банк ВТБ, Теле2, Онлайн-кинотеатр ivi, Сбербанк, банк Монте дей Паски ди Сиена, Lamoda, Утконос, и других.

Среди проблем, которые будут обсуждаться на форуме:
❓Кратчайший путь к цифровой организации с помощью данных.
❓Как оценить уровень Data Excellence в организации.
❓Что важно учесть и не упустить при планировании и реализации Data Strategy.
❓Какие технологии необходимы, чтобы поддержать стратегию.
❓Как бизнес-пользователю сделать правильный заказ на данные.
❓«Я могу найти данные сам». Self-service для бизнес-пользователей, или как получить данные без обращения в ИТ.
❓Какие данные есть в системах и насколько они достоверны — инструменты оценки.
❓Классификация и терминология — сокращение времени на подготовку качественной отчетности.
❓Более точные прогнозы, более результативные предложения для клиентов.
❓Контроль доступа к данным — технологические возможности актуальны как никогда.
❓Как и где хранить данные («Аренадата»).
❓Бесперебойная работа ИТ.
❓Взгляд в будущее: roadmap цифровой организации.

Ключевые спикеры мероприятия:
👤 Олег Гиацинтов, технический директор, DIS Group.
👤 Павел Лихницкий, генеральный директор, DIS Group.
👤 Эмилио Вальдес (Emilio Valdes), вице-президент, регион EMEA, EE, MEA & LATAM, Informatica.
👤 Эндрю Джосс (Andrew Joss), директор индустриального консалтинга, Informatica.
👤 Иван Черницын, руководитель Центра аналитических решений Дирекции региональных продаж, «Газпром нефть».
👤 Сергей Золотарев, генеральный директор, Arenadata.
👤 Виктор Булгаков, руководитель службы развития систем управления данными, банк ВТБ.
👤 Фабио Скиера, банк «Монте дей Паски ди Сиена».
👤 Евгений Васильев, руководитель направления BMC Software, DIS Group.
👤 Василий Хасанов, ведущий эксперт по маскированию данных, DIS Group

Подробности и регистрация: https://bit.ly/2FH6SRy