Пять вопросов на собеседовании, которые помогут определить хорошего специалиста по данным.

https://proglib.io/w/bad47493

​📈 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!

The Deep Learning Workshop (2020)
Авторы: Mirza Rahim Baig, Thomas V. Joseph, Nipun Sadvilkar, Mohan Kumar Silaparasetty, Anthony So
Количество страниц: 474

Вы очарованы тем, как глубокое обучение позволяет своим приложениям в реальном мире, таким как беспилотные автомобили, виртуальные помощники, устройства распознавания лиц и чат-боты, обрабатывать данные и решать сложные задачи? Если вы знакомы с машинным обучением или являетесь новичком в этой области, данная книга поможет вам изучить глубокое обучение с помощью интересных примеров и упражнений.

Скачать книгу

PsychRNN: пакет для обучения моделей рекуррентных нейронных сетей когнитивным задачам.

https://proglib.io/w/324bf58c

📈 Обучение Data Science: какие знания по математике нужны специалисту по анализу данных?

Рассказываем про ключевые математические знания для Data Scientist, а также про книги, курсы и видеолекции в помощь обучающимся. Материал будет полезен не только осваивающим профессию с нуля новичкам, опытные специалисты также могут почерпнуть в нем что-то интересное.

https://proglib.io/sh/RKNBTerypS

40 лучших курсов по математике для программистов

Программистам нужно развивать логическое мышление и сообразительность, поэтому мы подобрали для вас 40 лучших курсов по математике.

https://proglib.io/p/best-math-courses

Гайд по NumPy с множеством качественных иллюстраций.

https://proglib.io/w/11f6ece6

28 декабря в 19:00 по мск проходит вводный урок "Базовая математика для Data Science" cовместно с Proglib

Начало карьеры в Data Science и программировании лежит в познаниях математики. В школе закладывается фундамент дальнейших знаний. Поэтому предлагаем начать карьеру Data Science с короткого марафона, позволяющего в сжатые сроки вспомнить базу школьной математики.

На бесплатном вводном занятии поговорим о числовой последовательности и регрессиях.

Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/a46a4d34
либо подпишитесь на telegram: https://t.iss.one/joinchat/AAAAAFNrJZHGP24KPuWw6w

Кто с нами?

Вводная статья о нейронных сетях.

https://proglib.io/w/d11ee805

Хотите развиваться в сфере IT и аналитики данных? Освойте перспективную профессию data scientist на бесплатном онлайн-интенсиве, который пройдёт с 28 по 30 декабря в 19:00 по московскому времени!
Регистрируйтесь: 🔜 https://clc.am/HY_xXA.

Что вас ждёт на занятиях?
⭐️ Попробуете себя в роли data scientist и поймёте, с чем они работают.
⭐️ Познакомитесь с основами Python.
⭐️ Поработаете с библиотеками Matplotlib и Pandas.
⭐️ Изучите техники исследования данных и разберёте реальные задачи.

👌 Преподаватель: ведущий исследователь данных Сбербанка с шестилетним опытом в программировании Анастасия Борнева.

🎁 Авторы трёх лучших проектов получат сертификаты на 30 000 рублей для поступления на любой курс онлайн-университета Skillbox!

Natural Language Processing with Spark NLP (2020)
Автор: Alex Thomas
Количество страниц: 366

Если вы хотите создать приложение высокого качества, использующее обработку естественного языка, но не знаете, с чего начать или какие инструменты использовать, это практическое руководство поможет вам начать работу. Алекс Томас, главный data scientist по обработке данных в Wisecube, показывает программистам и специалистам по обработке данных, как создавать приложения для масштабируемой обработки естественного языка с использованием глубокого обучения и библиотеки Apache Spark NLP.

Скачать книгу

📈 Инфлюенсеры в Big Data и Machine Learning: за кем следить в 2021 году?

Рассказываем о сообществах и лидерах мнений, имеющих влияние в сфере больших данных и машинного обучения. Если вы работаете в этой области или только собираетесь осваивать профессию, на них стоит обратить внимание.

https://proglib.io/sh/oVdtnX9xUb

Artificial Intelligence By Example (2020)
Автор: Denis Rothman
Количество страниц: 578

Искусственный интеллект имеет потенциал заменить людей во многих сферах. Второе издание данной книги служит отправной точкой для понимания того, как устроен ИИ, с помощью интригующих и захватывающих примеров. Она научит вас адаптивно мыслить и поможет применять знания в реальных сценариях.

Скачать книгу

Докер для data scientist-ов - Часть 1.

https://proglib.io/w/dbd87ea5

У рыбака есть удочка, у программиста — алгоритмы, у дата сайентиста — математика. Но не всем математика книг и курсов по Data Science даётся легко, приходится вспоминать школьные азы: логарифмы, прогрессии, тригонометрию.

Есть мнение, что всё машинное обучение сводится к fit-predict с настройками модели «из коробки». Но модели без математики — это не коробки, а чёрные ящики. Математика — та рентгеновская оптика, которая позволяет в эти ящики заглянуть и выбрать из них нужный. Без неё остаётся копировать чужой код и что-то в нём менять на свой страх и риск — не аналитик, а генератор случайных предсказаний.

Главное правило: никогда не поздно учиться. Даже самому простому. Даже тому, что все вокруг как будто бы понимают. Если сконцентрироваться на задаче, обязательно добьёшься успеха. Понимая это, мы запускаем онлайн-марафон «Базовая математика для Data Science». Этот интенсив поможет в сжатые сроки закрыть пробелы в школьных знаниях и начать свой путь в анализе данных.

https://proglib.io/w/fad35683

Этапы изучения науки о данных.

https://proglib.io/w/6e51c718

Реинжиниринг платформ глубокого обучения Facebook AI.

https://proglib.io/w/1ef5e4d9

Книги по науке о данных, которые стоит прочитать в 2021 году.

https://proglib.io/w/0232ad78

Через несколько часов в Москве пробьют праздничные куранты, а нам пора подвести итоги и поздравить читателей с наступающими праздниками.

Уходящий год был непростым, и это не дежурная фраза. Кто-то перенес болезнь легко, другим повезло меньше – 2020-й оказался богатым на печальные новости. Пандемия ввела экономику в ступор, но из-за локдаунов и перевода сотрудников на удаленку цифровые технологии востребованы как никогда. Развиваются интернет-торговля и облачные вычисления, бьет рекорды аудитория стриминговых сервисов… всего не перечислишь.

Потребность в кадрах растет, потому есть работа и для нас. В 2020 году «Библиотека программиста» опубликовала 386 статей, 445 мероприятий и 198 вакансий. По данным Яндекс.Метрики, на сайте побывало почти 4 миллиона читателей – мы довольны таким результатом.

Коллектив издания поздравляет читателей с Новым годом! Желаем вам здоровья, благополучия и успехов в освоении профессии. Чтобы вы не скучали на каникулах, с 5 января мы запускаем математический онлайн-марафон.

Удачи и оставайтесь с нами!