Чтение HTML-таблиц с помощью Pandas
Функция pandas read_html() может быстро собирать данные из таблиц HTML. Вы узнаете, как её использовать, а также познакомитесь с некоторыми методами очистки данных HTML.
https://proglib.io/w/656c7bb8
Функция pandas read_html() может быстро собирать данные из таблиц HTML. Вы узнаете, как её использовать, а также познакомитесь с некоторыми методами очистки данных HTML.
https://proglib.io/w/656c7bb8
Pbpython
Reading HTML tables with Pandas
This article describes how to read HTML tables from Wikipedia or other sites and convert them to a pandas DataFrames for further analysis.
💠 Как выбрать видеокарту для нейронных сетей и глубокого обучения
Выбираем видеокарту под разные задачи машинного обучения и обходим «подводные камни». Узнаем, какие карты не стоит покупать, из чего составить кластер и что делать при скромном бюджете.
https://proglib.io/sh/Sena6Eotqu
Выбираем видеокарту под разные задачи машинного обучения и обходим «подводные камни». Узнаем, какие карты не стоит покупать, из чего составить кластер и что делать при скромном бюджете.
https://proglib.io/sh/Sena6Eotqu
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems (2019)
Автор: Aurélien Géron
Количество страниц: 856
Благодаря недавней серии прорывов глубокое обучение расширило всю область машинного обучения в целом. Теперь программисты, которые почти ничего не знают о работе этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, обучающихся на данных. Книга показывает читателю, как это делается. Используя конкретные примеры, минимум теории и два фреймворка Python — Scikit-Learn и TensorFlow — автор поможет вам получить интуитивное понимание концепций и инструментов для построения интеллектуальных систем. Книга была обновлена после выхода TensorFlow 2.0.
Скачать книгу
Автор: Aurélien Géron
Количество страниц: 856
Благодаря недавней серии прорывов глубокое обучение расширило всю область машинного обучения в целом. Теперь программисты, которые почти ничего не знают о работе этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, обучающихся на данных. Книга показывает читателю, как это делается. Используя конкретные примеры, минимум теории и два фреймворка Python — Scikit-Learn и TensorFlow — автор поможет вам получить интуитивное понимание концепций и инструментов для построения интеллектуальных систем. Книга была обновлена после выхода TensorFlow 2.0.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems (2019)
Автор: Aurélien Géron
Автор: Aurélien Géron
👍1
🍃 В сентябре многие родители задумываются о будущем детей: хочется увлечь ребёнка тем, что пригодится в жизни. Таким ответственным родителям мы рекомендуем модульные курсы GeekSchool, где ученики тренируют логику, развивают творческое мышление, навыки решения практических задач и привычку работать на результат. Такой опыт пригодится в любой отрасли и на любой должности.
👩🏫 Занятия – это живые вебинары с преподавателями, в любой момент можно задать вопрос и получить ответ. После урока – практическое задание, преподаватель проверяет результат и даёт обратную связь. В конце каждого курса ученики создают финальный проект: например, готовый сайт или компьютерную игру.
За один учебный год можно освоить три направления и решить, что нравится больше. Все подробности здесь: https://proglib.io/w/0f7249d8
👩🏫 Занятия – это живые вебинары с преподавателями, в любой момент можно задать вопрос и получить ответ. После урока – практическое задание, преподаватель проверяет результат и даёт обратную связь. В конце каждого курса ученики создают финальный проект: например, готовый сайт или компьютерную игру.
За один учебный год можно освоить три направления и решить, что нравится больше. Все подробности здесь: https://proglib.io/w/0f7249d8
🎱 Сможет ли программа заменить Data Scientist: платформы для машинного обучения без программирования
Было бы здорово, если бы модель машинного обучения можно было просто перетащить иконкой в проект, drag-and-drop. Стоп… но ведь такое уже есть! Рассказываем о восьми сервисах автоматизации задач Data Science.
https://proglib.io/sh/a9nuG1hfkY
Было бы здорово, если бы модель машинного обучения можно было просто перетащить иконкой в проект, drag-and-drop. Стоп… но ведь такое уже есть! Рассказываем о восьми сервисах автоматизации задач Data Science.
https://proglib.io/sh/a9nuG1hfkY
Forwarded from Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту
#вакансия #Минск
Вакансия: Python Data Engineer в Tripledot Studios
Студия основана в 2017 году в Лондоне. В 2018 году компания привлекла 8 млн. долларов инвестиций и за короткий промежуток времени вышла на уровень самоокупаемости.
Мы - дружная команда профессионалов, в которой каждый наш коллега имеет возможность влиять на развитие команды, компании и продуктов. Мы ценим профессионализм, долгосрочные отношения, проявление инициативы, а также желание приобретать и делиться с коллегами новыми знаниями.
На данный момент мы расширяем Data Engineering команду и приглашаем Python Data Engineer, чтобы работать над следующими задачами:
Разработка и поддержка ETL (python/pandas);
Разработка и поддержка Data warehouse и Data Lake;
Разработка и поддержка платформы для machine learning;
Разработка и поддержка пайплайнов обработки данных.
Контакты: @Sir_Alejandro
➡️ Подробности - https://join.onthespotdev.com/tds-python-data-engineer
Вакансия: Python Data Engineer в Tripledot Studios
Студия основана в 2017 году в Лондоне. В 2018 году компания привлекла 8 млн. долларов инвестиций и за короткий промежуток времени вышла на уровень самоокупаемости.
Мы - дружная команда профессионалов, в которой каждый наш коллега имеет возможность влиять на развитие команды, компании и продуктов. Мы ценим профессионализм, долгосрочные отношения, проявление инициативы, а также желание приобретать и делиться с коллегами новыми знаниями.
На данный момент мы расширяем Data Engineering команду и приглашаем Python Data Engineer, чтобы работать над следующими задачами:
Разработка и поддержка ETL (python/pandas);
Разработка и поддержка Data warehouse и Data Lake;
Разработка и поддержка платформы для machine learning;
Разработка и поддержка пайплайнов обработки данных.
Контакты: @Sir_Alejandro
➡️ Подробности - https://join.onthespotdev.com/tds-python-data-engineer
🎲 40 вопросов по статистике с собеседований на должность Data Scientist
40 популярных вопросов, которые задавали на собеседованиях соискателям на должность Data Scientist. Приведены также и ответы – c рисунками, формулами и ссылками для самостоятельного изучения.
https://proglib.io/sh/q6rCD0Nca1
40 популярных вопросов, которые задавали на собеседованиях соискателям на должность Data Scientist. Приведены также и ответы – c рисунками, формулами и ссылками для самостоятельного изучения.
https://proglib.io/sh/q6rCD0Nca1
Data-Driven Science and Engineering (2019)
Авторы: Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz
Количество страниц: 492
Появление больших объемов новых данных меняет индустрии. В данной книге объединены машинное обучение, инженерная математика и математическая физика для интеграции моделирования и управления динамическими системами с современными методами науки о данных. Автор рассказывает о применениях Data Science в разных доменах от финансов до физики. Книга предназначена для студентов старших курсов и аспирантов.
Скачать книгу
Авторы: Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz
Количество страниц: 492
Появление больших объемов новых данных меняет индустрии. В данной книге объединены машинное обучение, инженерная математика и математическая физика для интеграции моделирования и управления динамическими системами с современными методами науки о данных. Автор рассказывает о применениях Data Science в разных доменах от финансов до физики. Книга предназначена для студентов старших курсов и аспирантов.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Data-Driven Science and Engineering (2019)
Авторы: Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz
Авторы: Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz