​Можно ли за два месяца разобраться в Data Science?

Нет.

Но познакомиться с этой областью и понять, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning — вполне реально.

Ребята из ProductStar собрали мини-курс, который всего за 60 дней поможет вам:

— Выучить синтаксис Python,
— Узнать ключевые инструменты Machine Learning и научиться их применять,
— Изучить типы и задачи рекомендательных систем,
— Попрактиковаться в работе с Hadoop и разобрать подход MapReduce.

Спикеры курса:

— Николай Пекальн, Директор по аналитике, Vezet group,
— Ришат Исхатов, Head of BA, СберМаркет.

Обучение состоит из 11 лекций и 11 домашек с проверкой от практиков рынка.

По ходу курса ребята помогают лучшим студентам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям.

Для первых 20 студентов действует скидка в 20% — курс можно приобрести всего за 24500 рублей

Подробная программа курса и регистрация по ссылке 👉 https://bit.ly/33Gi8Ho

Курс глубокого обучения Яна Лекуна в Center for Data Science
теперь полностью онлайн и доступен для всех.

https://proglib.io/w/24b87fb6

Deep Learning with JavaScript (2020)
Авторы: Shanqing Cai, Stan Bileschi, Eric Nielsen
Количество страниц: 560

Глубокое обучение изменило области компьютерного зрения, обработки изображений и приложений естественного языка. Теперь благодаря TensorFlow.js JavaScript-разработчики могут создавать приложения с глубоким обучением, не полагаясь на Python или R. Данная книга показывает программистам, как они могут работать с Deep Learning прямо в браузере. Она написана авторами библиотеки TensorFlow, которые предоставили качественные примеры использования и подробные инструкции для приложений глубокого обучения на JavaScript в вашем браузере или на Node.

Скачать книгу

Imaginaire - это библиотека pytorch, которая содержит оптимизированную реализацию нескольких методов синтеза изображений и видео, разработанных в NVIDIA.

https://proglib.io/w/b59973e0

Руководство по максимально эффективному изучению науки о данных.

https://proglib.io/w/525feaad

🤔 Ищешь первую работу или стажировку? В этом тебе поможет бот Энди! У него всегда есть инфа об адекватных вакансиях и стажировках, где тебя не будут эксплуатировать за печеньки.

Сейчас Энди проводит онлайн-ярмарку вакансий trANDY career 2.0, которая будет длиться до 18 октября! Эта неделя посвящена IT-индустрии и соответствующим вакансиям 🔥

Тебя ждут встречи с представителями IT-отделов крупных компаний, новые конкурсы, топовые IT-вакансии и многое другое. Так что следи за новостями чтобы не пропустить анонсы и мероприятия! 🤩

И да, все вакансии уже есть в чат-боте! Переходи по ссылке, заходи в диалог с сообществом, жми на кнопку Участвовать в trANDY career и выбирай, куда отправить свое резюме (можно сразу на все!) 😉
👉🏻 https://vk.com/andy_for_you

Реализация рекуррентной нейронной сети с использованием Numpy

Подробное руководство о том, как реализовать рекуррентные нейронные сети с помощью Numpy.

https://proglib.io/w/8739aee3

Конференция по Data Engineering #SmartData 2020 уже 9–12 декабря, Online.

4 дня дата-инженеры со всего мира будут рассказывать о СУБД, архитектуре DWH, работе с потоками, оркестрации, MLOps, технологиях построения EML. Только свежая информация и решения, которые можно применять в работе.

Вы либо уже работаете с данными, либо рано или поздно начнете, поэтому точно найдете на конференции полезное для себя.

Подробности и билеты со скидкой по промокоду proglib2020JRGpc : https://bit.ly/2GI9qjg

Статья о загрузке больших наборов данных в Pandas.

https://proglib.io/w/463a004d

🛠 8 лучших инструментов для BigData в 2020 году

Необработанные данные не имеют никакой ценности. Для преобразования и анализа BigData необходимы инструменты, придающие объему информации полезную структуру.

https://proglib.io/sh/gDMq9jJ5wr

Введение в сверточные нейронные сети.

https://proglib.io/w/02c6b954

​Стать ближе к сфере кибербезопасности и получить первые знания и навыки вы сможете уже 20 октября на интенсиве «Старт в кибербезопасности: Level 0».

За 4 дня практических занятий с экспертом вы научитесь:

— Устанавливать и настраивать Linux-системы на виртуальные машины
— Устанавливать и настраивать сеть на Linux-системах
— Детально понимать взаимодействие между виртуальной и физической машиной
— Осуществлять ряд сетевых и связанных с уязвимостью ОС атак, и разрабатывать защиту от них
— Анализировать безопасность ОС

Что это вам даст?

— Получите необходимые знания о профессии, чтобы оценить свои силы и перспективы
— Детально разберетесь с чего начинается эффективная система информационной безопасности.
— Поймете принципы осуществления кибератак и получите реальный опыт
— Подготовитесь к поступлению на профессиональную программу «Специалист по информационной безопасности»

Эксперт интенсива — Ильдар Садыков, действующий руководитель отдела ИБ Федерального бюро МСЭ Министерство труда и социальной защиты РФ. Управляет 2 000 системами в 85 регионах РФ.

Примите участие в интенсиве и обеспечьте себе уверенный старт на пути к востребованной профессии!

Записаться на интенсив: https://is.gd/wYORYn

Object detection от 9 до 650 кадров в секунду в шести шагах.

https://proglib.io/w/3aa8183d

Анонс серии семинаров по МО в Стэнфорде.

https://proglib.io/w/405d09b6

#вопросы_с_собеседований
1. Что такое тензоры?
2. Что такое ограниченная машина Больцмана?

Тензоры - это многомерные массивы, которые позволяют представлять данные более высоких размерностей. Часто приходится иметь дело с многомерными данными, где измерения относятся к определенным признакам.

Ограниченная машина Больцмана (restricted Boltzmann machine) — вид генеративной стохастической нейронной сети, которая определяет распределение вероятности на входных образцах данных. Особенностью ограниченных машин Больцмана является возможность проходить обучение без учителя, но в определённых приложениях ограниченные машины Больцмана обучаются с учителем. Скрытый слой машины представляет собой глубокие признаки в данных, которые выявляются в процессе обучения. Ограниченные машины Больцмана имеют широкий спектр применений — это задачи снижения размерности данных, задачи классификации, коллаборативная фильтрация, выделение признаков и тематическое моделирование.

Programming Machine Learning: From Coding to Deep Learning (2020)
Автор: Paolo Perrotta
Количество страниц: 475

Вы решили заняться машинным обучением - потому что вы ищете работу, начинаете новый проект или просто думаете, что беспилотные автомобили - это круто. Но с чего начать? Даже разработчика программного обеспечения легко запугать непонятными математическими формулами. Хорошая новость состоит в том, что это не должно быть так сложно. Осваивайте машинное обучение, создавая код по одной строке за раз, от простых обучающих программ до настоящей системы глубокого обучения. Решайте сложные задачи, разбивая их на части, чтобы их было легче понять, и повышайте свой уровень, занимаясь практикой. Примеры в этой книге написаны на Python, но не волнуйтесь, если вы не знаете этот язык: вы очень быстро освоите ту его часть, которая вам нужна.

Скачать книгу

👨🏼‍💻 Хакатоны, конференции и митапы по Big Data, которые помогут карьере

Мы собрали для вас все ближайшие мероприятия для карьерного роста и получения новых знаний в сфере Big Data. На фоне пандемии коронавируса многие из них проходят в онлайн-формате.

https://proglib.io/sh/S7E1UxKBwt

⚔️ Анализ взаимосвязей в «Игре престолов» с помощью NetworkX, Gephi и Nebula Graph (часть первая)

В этой статье мы получим доступ к графической БД Nebula Graph с помощью NetworkX и визуализируем на Gephi сложные связи персонажей в Игре престолов.

https://proglib.io/sh/EQqLHAVnx6

GeekBrains запускает курс «Python для решения бизнес-задач»

Обучение начнется 23 октября и продлится 2,5 месяца. Курс рассчитан на далеких от программирования слушателей: маркетологов, продакт-менеджеров и предпринимателей. В формате видеоуроков и практических вебинаров они научатся автоматизировать рутинные задачи и процессы. Опытные преподаватели расскажут, как создавать ботов Telegram, собирать, обрабатывать и визуализировать данные о клиентах, а также обрабатывать файлы и проверять правильность заполнения форм. Python позволяет написать программу один раз и запускать ее по потребности — это экономит рабочее время.

Получить дополнительную информацию и записаться в группу можно на сайте: https://proglib.io/w/d7c199a8