Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
18.4K subscribers
2.4K photos
119 videos
64 files
4.84K links
Все самое полезное для дата сайентиста в одном канале.

По рекламе: @proglib_adv

Курс по ML: https://clc.to/4hNluQ

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5b03124c8ba6dcaa121c9
Download Telegram
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!
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
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
Learn TensorFlow Enterprise (2020)
Автор: KC Tung
Количество страниц: 314

TensorFlow из библиотеки машинного обучения превратилась в готовую к работе экосистему. В этой книге для начинающих используются практические примеры, позволяющие создавать и развертывать модели TensorFlow с использованием оптимальных настроек, обеспечивающих долгосрочную поддержку, не беспокоясь об устаревании библиотеки или отставании, когда дело доходит до исправления багов.

Скачать книгу
Qlib - это платформа для инвестиций, ориентированная на ИИ, которая направлена на реализацию потенциала, расширение возможностей исследований и создание ценности технологий ИИ в количественных инвестициях.

https://proglib.io/w/ad8798b4
📈 Обучение Data Science: основы науки о данных за 10 минут

Если вы обучаетесь профессии из сферы Data Science с нуля, в море публикаций по теме легко потеряться. Мы собрали короткие ответы на основные вопросы новичков по науке о данных.

https://proglib.io/sh/5PFiguHyVo
Курс для middle- и senior-разработчиков, которые хотят стать тимлидами

Новичком быть просто: все новое и интересное, море информации, но как быть уже прокаченным девелоперам? Мы тоже задавали себе этот вопрос и просто точечно обучали наших разработчиков, делая их мощными тимлидами.
В нашем понимании тимлид — это не просто крутой программист, но и тот, кто умеет аккумулировать свои знания, обучать команду и выстраивать работу в ней, понимает продукт и работает от бизнес-целей. Тут важны и hard, и soft skills, и эмоциональный интеллект. Поэтому мы собрали весь свой 14-летний опыт работы над сложными сервисами и высоконагруженными сайтами и создали 6-ти месячный курс именно тех, кто хочет вырасти и систематизировать свои знания. Договорились с Geekbrains, и теперь именно там можно пройти обучение. Второй поток стартует уже совсем скоро — 24 декабря, а тут должен быть призыв к действию, поэтому просто записывайтесь на курс: https://proglib.io/w/809eaea7

На связи была команда AGIMA!