«Библиотека программиста» приглашает разбирающихся в ИТ авторов присоединиться к проекту. Мы предлагаем удаленную работу, интересные темы и 💰гонорары с выплатой 📅2 раза в месяц.

Прошедшие отбор соискателям сразу даем тему статьи и гонорар, если текст будет качественным. Оплата составляет 500 рублей за 1000 знаков (объем — до 10 тысяч знаков). Если материал больше/сложнее — 10 000 рублей (оговаривается заранее).

Напишите несколько слов о себе на адрес [email protected]. Ссылки на публикации будут плюсом.

🐼 Сюжет с пандами: визуализация данных на Python для начинающих

Даже если ваше путешествие вместе с Python и Pandas только началось, стоит разобраться, как plot может быть полезен на пути к визуализации данных.

https://proglib.io/sh/o4OPUuHWRJ

🔬 Научные статьи по ИИ, которые стоит прочитать в 2020 году

Чтобы не отставать от последних и классических прорывов в ИИ и Data Science, необходимо читать научные публикации. Специалисту по анализу данных крайне важно иметь представление об актуальных и перспективных трендах отрасли.

https://proglib.io/sh/niAjrE1QWu

Необоснованная эффективность синтетических данных (подкаст).

https://proglib.io/w/58da89b2

Автор постарался собрать в репозитории статьи, в которых были разработаны важные методы машинного обучения.

https://proglib.io/w/77a5a00a

📈 Четыре примера работы аналитиков: кейсы IT-компаний

Аналитики крупных компаний рассказали корреспонденту Proglib о самых интересных кейсах, над которыми им приходилось работать.

https://proglib.io/sh/IxSjkM6qpV

🎥 Как искусственный интеллект меняет киноиндустрию

Производство современных блокбастеров обходится недешево, а соберет фильм кассу или нет – еще вопрос. Технологии искусственного интеллекта помогают снижать риски и принимать решения о финансировании проектов в киноиндустрии.

https://proglib.io/sh/orW5X1E9hd

👨‍🎓 Кто есть кто в команде data science: путеводитель по профессии

О data scientist часто говорят, будто это одна профессия, хотя в науке о данных существуют и другие специализации. Расскажем, из каких направлений можно выбирать и что потребуется для их изучения.

https://proglib.io/sh/13FI85Crda

Thinking in Pandas (2020)
Автор: Hannah Stepanek
Количество страниц: 197

Уже работаете с pandas, и хотите укрепить свои знания? С помощью этой книги вы научитесь понимать и внедрять решения для анализа больших данных в pandas с упором на производительность. Эта книга укрепит ваши знания в работе с pandas за счет изучения ее базовой реализации и структур данных.

Скачать книгу

Лямбда-выражения Python в науке о данных.

https://proglib.io/w/07ad50f0

🎛🐍 Преобразования Фурье для обработки сигналов с помощью Python

Простой практический пример использования преобразования Фурье для восстановления зашумленного аудиосигнала с помощью Python и библиотеки SciPy.

https://proglib.io/sh/1DKn7CfvLQ

Большой туториал по Scikit-Learn.

https://proglib.io/w/e72c7756

Этого там точно не было!

Все известные миру сюжетные повороты уже точно были в сериале Симпсоны — ещё бы, за 30-то лет.

А на бесплатном марафоне по Data Science от Нетологии вы сможете создать совершенно новый, невиданный до этого сюжетный поворот и даже целый сценарий при помощи искусственного интеллекта.

В программе марафона — 3 эпизода, каждый из которых приблизит вас к созданию своего варианта культового сериала с помощью SQL, Python и Machine Learning.

Запишитесь на марафон и научите машину творчеству ↓
https://netolo.gy/fWI

Курс по нейросетям и ИИ.

https://proglib.io/w/c19c3980

Всем привет, меня зовут Артем, я CEO Proglib и ищу специалиста под тренировку нейросети на текстах Моргенштерна и написания статьи по теме

https://freelance.habr.com/tasks/331663

Кто хотел бы поучаствовать, пожалуйста, напишите в личку @theasder. Спасибо.

📖 Как следовать за Big Data: обзор книг и блогов по большим данным

Даже опытным специалистам по Big Data приходится постоянно учиться, а новичкам в профессии нужно стараться гораздо тщательней. В нашей подборке вы найдете все необходимые для этого ресурсы.

https://proglib.io/sh/gqTa9HE4rW

Подписывайтесь на наш основной канал @proglibrary, чтобы не пропускать новые статьи и квизы!

Подкаст об обнаружении фейковых новостей.

https://proglib.io/w/6ede1ab0

Сравнение инструментов контроля версий данных.

https://proglib.io/w/4424afea

Deep Learning with PyTorch (2020)
Авторы: Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann
Количество страниц: 520

Каждый день мы слышим о новых способах эффективного использования глубокого обучения: улучшенных медицинских изображениях, точном обнаружении мошенничества с кредитными картами, долгосрочном прогнозировании погоды и многом другом. Данная книга научит вас создавать системы глубокого обучения и нейронные сети с PyTorch. Изучив основы, вы познакомитесь с передовыми практиками для всего конвейера глубокого обучения, берясь за сложные проекты по мере того улучшения навыков. Все образцы кода легко изучить в загружаемых блокнотах Jupyter.

Скачать книгу

Последние разработки в архитектуре графовых нейронных сетей (pdf).

https://proglib.io/w/cae52c3e