18 лучших практик машинного обучения.

https://proglib.io/w/6883842f

Делаем распечатанные ссылки интерактивными с помощью API обнаружения объектов TensorFlow 2.

https://proglib.io/w/297cba4b

12 вещей, которые я узнал за первый год работы инженером машинного обучения.

https://proglib.io/w/464d1326

Python Machine Learning By Example (2020)
Автор: Yuxi (Hayden) Liu
Количество страниц: 526

Данная книга поможет вам погрузиться в мир машинного обучения на Python. С помощью реалистичных примеров вы получите понимание механики методов машинного обучения в таких областях, как исследовательский анализ данных, разработка функций, классификация, регрессия, кластеризация и NLP. К концу этой книги вы получите общее представление об экосистеме ML и будете хорошо разбираться в передовых методах применения методов ML для решения задач.

Скачать книгу

Как успешно пройти собеседование на позицию аналитика.

https://proglib.io/w/7bc5fdf0

Как думать о корреляции? Это наклон регрессии после стандартизации x и y.

https://proglib.io/w/0bdf4448

Основы науки о данных - A/B-тестирование.

https://proglib.io/w/0171f3a8

Реализация вариационного автокодировщика с помощью PyTorch.

https://proglib.io/w/b311cd1f

Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics (2020)
Авторы: John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy
Количество страниц: 856

Машинное обучение часто используется для построения прогнозных моделей для извлечения шаблонов из больших наборов данных. Модели используются в анализе данных, например, в прогнозировании цен, оценке рисков, прогнозировании поведения клиентов и классификации документов. Данный учебник предлагает подробное и целенаправленное рассмотрение наиболее важных подходов машинного обучения, используемых в аналитике данных, охватывая как теоретические концепции, так и практические приложения. Технический и математический материал дополнен пояснительными рабочими примерами, а тематические исследования иллюстрируют применение этих моделей в более широком бизнес-контексте.

Скачать книгу

Используйте Kaggle, чтобы начать свой путь в машинном обучении / науке о данных - почему и как.

https://proglib.io/w/51fa050d

Куда пойти учиться?

Newprolab - лаборатория профессионального развития для дата-сайентистов, дата-инженеров и руководителей в области анализа больших данных объявляет программу курсов на 2021 год.
Интенсивные программы Big Data, Data Engineering, Deep Learning ориентированы на обучение на практике: самые актуальные инструменты и подходы, преподаватели-практики, кейсы и датасеты из реальной жизни.
🎄 До 31 декабря действует специальная цена, выбирайте траектории своего развития уже сейчас: https://clck.ru/SSwFt

🌎Готовы к выходу на европейский рынок?
Выпускники Newprolab работают в ведущих международных и российских компаниях в более, чем 20-ти странах мира.

Отдельное направление: корпоративное обучение - программы обучения под задачи любого бизнеса, требующего грамотных специалистов в области работы с данными.

∑ Пять вопросов в интервью по Data Science, на которые вы должны уметь отвечать

Чтобы начать карьеру в сфере науки о данных, требуются серьезные познания в математике и ИТ. Публикуем инсайдерское руководство по вопросам, которые задают кандидатам во время интервью при трудоустройстве в Amazon, Netflix и Google.

https://proglib.io/sh/x5MrecR3ub

2020 бросил вызов каждому человеку, бизнесу, государству. Впереди 2021 год и новые изменения. Как отбросить страх перед глобальными вызовами? Получить новый импульс? QIWI и Магнит объединились, чтобы напомнить о важной роли технологий в трансформации каждого из нас, а также в развитии бизнеса и общества.

17 декабря в 16:00 состоится бесплатный онлайн митап #MGNTQIWI «Новый мир: как технологии влияют на человека и общество» с участием Евгения Кузнецова – футуролога, руководителя московского отделения Университета Сингулярности, генерального директора ООО «Орбита Капитал Партнерз». Евгений расскажет, как оставаться на гребне цифровой волны, не отставать от трендов и справляться с вызовами технологической эпохи.

Регистрируйтесь по ссылке https://mgntqiwi.ru и присоединяйтесь к бесплатной лекции и Q&A сессии 17 декабря в 16:00.
ИЗМЕНЕНИЯ – вот о чем пойдет речь в рамках митапа. Трансформируется все, а значит, нужно и нам.
Давайте меняться вместе!

Выпущен PyTorch 1.7.1: обновленные двоичные файлы для Python 3.9.

https://proglib.io/w/f6ce69f9

The Data Science Design Manual (2017)
Автор: Steven S. Skiena
Количество страниц: 462

Этот увлекательный учебник представляет собой введение в быстро развивающуюся междисциплинарную область науки о данных. В нем основное внимание уделяется ключевым навыкам, необходимым для создания систем сбора, анализа и интерпретации данных. Этот легкий для чтения текст идеально подходит для студентов и аспирантов, приступающих к изучению курса «Введение в науку о данных». Практикующие в смежных областях сочтут эту книгу идеальной и для самостоятельного изучения.

Скачать книгу

Что такое инженерия данных и подходит ли она вам?

https://proglib.io/w/f5afb12e

Artificial Intelligence: A Modern Approach (2020)
Авторы: Stuart Russell, Peter Norvig
Количество страниц: 1136

Авторы в своей книге исследуют всю широту и глубину области искусственного интеллекта. 4-е издание знакомит читателей с новейшими технологиями, представляет концепции в более унифицированной форме и предоставляет расширенный охват машинного обучения, глубокого обучения, трансферного обучения, многоагентных систем, робототехники, обработки естественного языка, вероятностного программирования, конфиденциальности и безопасного ИИ.

Скачать книгу

Проверьте свои навыки: 26 вопросов и ответов с собеседований по Data Science.

https://proglib.io/w/c2b5ee64

Полный курс по глубокому обучению.

https://proglib.io/w/3e55de01

Моделирование пандемии в Python.

https://proglib.io/w/70d1c355

10 самых важных книг по науке о данных, которые нужно прочитать в 2021 году.

https://proglib.io/w/1efabbe3