Сборник с описаниями 130 проектов по машинному обучению.

https://proglib.io/w/a61dbf2f

Портфолио Data Science более ценно, чем резюме

Изучение трех платформ для создания портфолио: Github, LinkedIn и Medium.

https://proglib.io/w/83ce2fec

Raspberry Pi Computer Vision Programming (2020)
Автор: Ashwin Pajankar
Количество страниц: 306

Raspberry Pi - один из самых популярных одноплатных компьютеров поколения. Все основные алгоритмы и операции обработки изображений и компьютерного зрения могут быть легко реализованы с помощью OpenCV на Raspberry Pi. Данное обновленное издание наполнено передовыми примерами и новыми темами и охватывает последние версии ключевых технологий, таких как Python 3, Raspberry Pi и OpenCV. Книга вооружит вас навыками, необходимыми для успешного проектирования и реализации ваших собственных проектов компьютерного зрения на основе OpenCV, Raspberry Pi и Python.

Скачать книгу

👨‍🎓📈Как выбрать специализацию и начать обучение Data Science

Рассказываем об этапах обучения, которые необходимо пройти новичку для начала карьеры в Data Science. Путь от выбора специализации до выработки практических навыков будет непростым.

https://proglib.io/sh/ugSNAv8y7x

Machine Learning Engineering (2020)
Автор: Andriy Burkov
Количество страниц: 274

Эта новая книга от автора бестселлера, опубликованного на одиннадцати языках «The Hundred-Page Machine Learning Book», является наиболее полной книгой по прикладному искусственному интеллекту. Она наполнена передовыми практиками и шаблонами проектирования для создания надежных масштабируемых решений с машинным обучением. Автор имеет докторскую степень в области искусственного интеллекта и является руководителем группы машинного обучения в Gartner. Эта книга основана на собственном 15-летнем опыте Андрея в решении задач с ИИ, а также на опыте лидеров отрасли.

Скачать книгу

Мы рады анонсировать Workshop “Data Science: Расти в экспертность или управление?” Акселератора Data Science от Skillfactory PRO 26 ноября (четверг) в 20:00

Участие бесплатно, необходима регистрация 👉 skillfactory.ru/dsexpert-workshop2611?utm_source=channel

Какой путь роста выбрать продвинутому специалисту Data Science: управлять командой или реализовывать проекты? В прямом эфире вы можете подробнее узнать об обоих вариантах, изучить опыт продвинутых экспертов и задать свои вопросы.

Эксперты:

- Иван Ямщиков, исследователь ИИ и когнитивных наук в Институте Макса Планка.
Cооснователь Creaited Labs, евангелист искусственного интеллекта в компании ABBYY

- Полина Полунина, ex-руководитель Data Science направлений HR, финансов и видеоаналитики в группе «М.Видео — Эльдорадо».
Победительница международных чемпионатов по анализу данных, основала с нуля 3 Data Science направления (HR, Финансы, Видео-аналитика)

Также в прямом эфире разработаем траекторию для ML-инженера, О. получил степень бакалавра в Московском техническом университете, затем продолжил обучение и получил степень магистра в инновационном ВУЗе по направлению “Data Science”, также активно проходит дополнительные курсы по Machine Learning и Data Science. Опыт работы О. в сфере Data Science уже насчитывает более 3-х лет, включая работу в России и за рубежом. На данный момент занимает должность “ML Engineer” в крупной международной компании.

Он хотел бы сейчас двигаться в сторону экспертности, но при этом быть универсальным специалистом, знать обо всём, а через 2-3 года начать делать управленческие шаги. Насколько это возможно и реализуемо? Нет ли в этом противоречий? Что на самом деле ему стоит предпринять? Ответы на все эти вопросы мы узнаем на нашем воркшопе, не пропустите!

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

🤖💬 Автодополнение длиной в тысячу слов. Что известно о нейросетевой модели GPT-3

О том, что умеет (и чего не может) языковая модель GPT-3, которую называют прорывом в задачах обработки естественного языка.

https://proglib.io/sh/HaA0S6ZfWT

💥 «Аналитикон» уже близко! В этом году конференция ИТ-аналитиков пройдет в онлайн-формате. Главные аналитики Ростелекома, а также аналитики из Райфайзен банк, SAP и МТС, обсудят самые горячие темы этого года: коммуникации, взаимодействие в команде, выстраивание процессов и, конечно, ошибки, проблемы и пути их решения. Узнать о том, как сделать сложное возможным, вы сможете 1 декабря с 16:00 (МСК), зарегистрировавшись по ссылке: https://clck.ru/Ryp5r
Не пропустите, будет интересно!

Руководство по подготовке к собеседованиям в сфере Data Science.

https://proglib.io/w/0f4a73d3

😛❌😷👍Учим Raspberry Pi распознавать маску на лице

Расскажем, как на базе Raspberry Pi настроить систему распознавания маски на лице с активацией зуммера. Во время пандемии коронавируса это бюджетное решение может пригодиться небольшим магазинам.

https://proglib.io/sh/qBucVQJg9E

📌 Линейная алгебра для начинающих с примерами. Лекция преподавателя МГУ

Линейная алгебра: матрицы и операции над ними. Системы линейных уравнений — исследование и решение, метод Гаусса, геометрический подход.

https://youtu.be/ojJG1Kjy8tM

Присоединяйтесь к полному курсу по ссылке.

Synthetic Data Vault (SDV): библиотека Python для моделирования наборов данных.

https://proglib.io/w/d73a0199

Хочешь попробовать свои силы в Data Science? Пройди трёхдневный онлайн-интенсив по обработке и анализу данных с 30 ноября по 2 декабря в 19:00 по московскому времени!

Участвуй в бесплатном интенсиве 👉 https://clc.to/9OJViQ.

Что тебя ждёт?
🔥 Изучишь основы языка Python и научишься использовать его для data-аналитики.
🔥 Поработаешь с библиотеками Pandas и Matplotlib.
🔥 Научишься разным техникам исследования данных.
🔥 Попрактикуешься с опытным специалистом по программированию, ведущим исследователем данных Сбербанка Анастасией Борневой.

🎁 Все, кто дойдёт до конца занятий, получат электронную книгу Кей Петерсон и Дэвида Колба «Век живи — век учись».

💲 Авторы трёх лучших проектов получат сертификаты на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

Из этой статьи вы узнаете, почему важно разделять набор данных в машинном обучении с учителем и как это делать с помощью traintestsplit() из scikit-learn.

https://proglib.io/w/a11a1252

Как оставаться мотивированным при изучении науки о данных

О том, как оставаться сосредоточенным на достижении конечной цели.

https://proglib.io/w/f0de010e

5 лучших курсов по математике и статистике для программистов, занимающихся наукой о данных и машинным обучением.

https://proglib.io/w/8f8307b7

Повышение производительности TensorFlow на Mac

Новый форк TensorFlow 2.4 от Apple, оптимизированный для Mac, позволяет ускорить обучение, в результате чего производительность на платформах с новым чипом M1 повышается до 7 раз!

https://proglib.io/w/da28241c

🐍 Линейное программирование. Практика решения задач оптимизации на Python

Рассмотрим на примере максимизации прибыли характерные особенности задач линейного программирования. В качестве высокоуровневых инструментов – Python, библиотеки SciPy и PuLP.

https://proglib.io/sh/T90VYvCdJU

📈 Почему Big data так быстро развивается?

Чтобы пройти обучение и получить высокооплачиваемую профессию, необходимо понять тенденции развития отрасли. Рассказываем о Big Data – одном из самых перспективных направлений в сфере ИТ.

https://proglib.io/sh/3b5RTvA9ci