👨‍🎓 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

Гайд по изучению машинного обучения в 2020 с нуля.

https://proglib.io/w/42c19c54

7 качественных каналов по искусственному интеллекту.

https://proglib.io/w/d940c324

🔍 🎥 Распознавание объектов с помощью YOLO v3 на Tensorflow 2.0

Статья описывает распознавание объектов в изображениях с помощью популярной модели YOLO. Приводится подробное описание архитектуры модели и код, реализующий YOLO v3 на Tensorflow 2.0

https://proglib.io/sh/46OeuTBYJG

💻 30 лучших ноутбуков для программиста в 2020 году

Выбираем в разных ценовых диапазонах самые автономные, легкие, производительные и большие ноутбуки для кодинга. Спойлер: до 30 тысяч достойных кандидатов нет.

https://proglib.io/sh/UxDQ6z0Iqa

📈 🧠 💰 Станьте экспертом по машинному обучению с нуля и бесплатно!

Полное руководство, как освоить машинное обучение (ML) и технологии искусственного интеллекта (AI), не обладая каким-либо опытом в этой области.

https://proglib.io/sh/6TI0ngcqtr

Workshop Акселератора Data Science 15.11 (это воскресенье) в 13:00
“Построение траектории развития в Data Science для продвинутых специалистов” 👉 https://skillfactory.ru/dsexpert-workshop1511?utm_source=dsprog

Что?
В прямом эфире лучшие эксперты индустрии поделятся своим опытом и помогут вам понять, в какую сторону двигаться для достижения вашей цели:
- Проанализируют ваше резюме,
- Посоветуют, с каким проектами вам стоит поработать,
- Построят вашу траекторию развития

Как?
… уже работающему специалисту Data Science поддерживать свою ценность для своей компании, расти дальше и стать тем самым сотрудником, которого мечтают получить ведущие компании, предлагая самые интересные проекты, сильные команды и лучшие условия;
… из тысяч статей, уроков, вебинаров Computer Vision, Machine Learning, NLP и Reinforcement Learning выбрать самое ценное и составить свою траекторию развития.

Для кого?
Для профессионалов в области машинного обучения, анализа данных и data engineering.

Кто?
- Валентин Малых, Senior Research Scientist в Huawei.
Опубликовал исследовательскую работу на тему: «SumTitles: a Summarization Dataset with Low Extractiveness»
- Полунина Полина, Ex руководитель Data Science направлений HR, Финансы, Видеоаналитика в группе “М.Видео-Эльдорадо“.
Победительница международных чемпионатов по анализу данных, основала с нуля 3 Data Science направления (HR, Финансы, Видео-аналитика)
- Александр Кондрашкин, CTO & Co-Founder в loyaltylab.co, спикер Nvidia GTC.
Кратно улучшил рекомендации в offline ритейле

Как?
Онлайн! Микролекции от спикеров + воркшоп. Тайминг мероприятия 90 минут.

Когда?
15 ноября (вс) в 13:00 (по московскому времени)

Хотите посмотреть, какая траектория получится у вас? Пример возможной траектории 👉 https://joxi.ru/12MvZolcknlJ5A
Регистрируйтесь 👉 https://skillfactory.ru/dsexpert-workshop1511?utm_source=dsprog

"Какие курсы Coursera для изучения машинного обучения являются одними из лучших? Почему?"

https://proglib.io/w/e68a74f3