Хотите начать путь в анализе данных, давно в школе изучали математику, и все забыли?
Мы запускаем марафон по школьной математике, который поможет наверстать упущенное. В режиме реального времени вы сможете послушать клевых спикеров, порешать задачки, задавать свои вопросы, посмотреть занятия в записи.
Подробности тут: https://proglib.io/w/e753f8c4
Специально для подписчиков промокод DSPROGLIB на 10% до 05.01 18:00
Мы запускаем марафон по школьной математике, который поможет наверстать упущенное. В режиме реального времени вы сможете послушать клевых спикеров, порешать задачки, задавать свои вопросы, посмотреть занятия в записи.
Подробности тут: https://proglib.io/w/e753f8c4
Специально для подписчиков промокод DSPROGLIB на 10% до 05.01 18:00
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение pinned «Хотите начать путь в анализе данных, давно в школе изучали математику, и все забыли? Мы запускаем марафон по школьной математике, который поможет наверстать упущенное. В режиме реального времени вы сможете послушать клевых спикеров, порешать задачки, задавать…»
📌 Последовательности и прогрессии
Первое занятие нашего интенсива по математике доступно онлайн! Мы рассмотрели основные понятия о последовательностях и прогрессиях и разобрали несколько ключевых примеров.
https://youtu.be/OjQ75pKKhIw
Пройти весь курс: https://proglib.io/w/4cd27315
Первое занятие нашего интенсива по математике доступно онлайн! Мы рассмотрели основные понятия о последовательностях и прогрессиях и разобрали несколько ключевых примеров.
https://youtu.be/OjQ75pKKhIw
Пройти весь курс: https://proglib.io/w/4cd27315
YouTube
Последовательности и прогрессии для начинающих
Сайт «Библиотеки программиста»: https://proglib.io
Оставить заявку на курс «Математика для Data Science» можно здесь – https://proglib.io/w/bb13962b
Промокод на скидку 20% – WEB20
Оставить заявку на курс «Математика для Data Science» можно здесь – https://proglib.io/w/bb13962b
Промокод на скидку 20% – WEB20
🧠 Исследуем архитектуры сверточных нейронных сетей с помощью fast.ai
Статья описывает наиболее популярные архитектуры сверточных нейронных сетей – ResNet, XResNet, EfficientNet и другие.
https://proglib.io/sh/vgqU1LX6Pm
Статья описывает наиболее популярные архитектуры сверточных нейронных сетей – ResNet, XResNet, EfficientNet и другие.
https://proglib.io/sh/vgqU1LX6Pm
5 распространенных задач на собеседовании по SQL для специалистов по данным.
https://proglib.io/w/4f75c9bd
https://proglib.io/w/4f75c9bd
Medium
5 Common SQL Interview Problems for Data Scientists
Helping you develop your SQL skills to ace any interview
🐍 Анимация градиентного спуска и ландшафта функции потерь на Python
Демонстрация работающих примеров визуализации ландшафта функции потерь и анимации процесса градиентного спуска.
https://proglib.io/sh/vaBLzkd4W9
Демонстрация работающих примеров визуализации ландшафта функции потерь и анимации процесса градиентного спуска.
https://proglib.io/sh/vaBLzkd4W9
📊 ТОП-10 необходимых для специалиста по Big Data навыков
Рассказываем о необходимом наборе технических и карьерных навыков для специалиста по Big Data.
https://proglib.io/sh/wQnkljYm9G
Рассказываем о необходимом наборе технических и карьерных навыков для специалиста по Big Data.
https://proglib.io/sh/wQnkljYm9G
Deep Learning Interviews (2020)
Автор: Shlomo Kashani, Amir Ivry
Данное руководство содержит сотни полностью решенных задач по широкому кругу ключевых тем в области ИИ. Она предназначена как для репетиций собеседований или экзаменов по конкретным темам, так и для получения степени магистра по машинному обучению. Задачи в книге достаточно сложны, чтобы хорошо поработать и значительно улучшить свои навыки, и они сформулированы в виде наводящих на размышления вопросов и увлекательных историй.
Скачать книгу
Автор: Shlomo Kashani, Amir Ivry
Данное руководство содержит сотни полностью решенных задач по широкому кругу ключевых тем в области ИИ. Она предназначена как для репетиций собеседований или экзаменов по конкретным темам, так и для получения степени магистра по машинному обучению. Задачи в книге достаточно сложны, чтобы хорошо поработать и значительно улучшить свои навыки, и они сформулированы в виде наводящих на размышления вопросов и увлекательных историй.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Deep Learning Interviews (2020)
Автор: Shlomo Kashani, Amir Ivry
Автор: Shlomo Kashani, Amir Ivry
Math for Programmers (2021)
Автор: Paul Orland
Количество страниц: 688
Чтобы получить работу в областях науки о данных, машинного обучения, компьютерной графики или криптографии, вам необходимо иметь сильные математические навыки. Автор учит математике, необходимой для карьеры, концентрируясь на том, что вам нужно знать как разработчику. Книга наполнена большим количеством полезных графиков и содержит более 300 упражнений и мини-проектов.
Скачать книгу
Автор: Paul Orland
Количество страниц: 688
Чтобы получить работу в областях науки о данных, машинного обучения, компьютерной графики или криптографии, вам необходимо иметь сильные математические навыки. Автор учит математике, необходимой для карьеры, концентрируясь на том, что вам нужно знать как разработчику. Книга наполнена большим количеством полезных графиков и содержит более 300 упражнений и мини-проектов.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Math for Programmers (2021)
Автор: Paul Orland
Автор: Paul Orland
📊 9 причин, по которым вы никогда не станете Data Scientist'ом
Откровенно о том, какие качества нужны настоящему специалисту по науке о данных.
https://proglib.io/sh/DaWMQqjr2e
Откровенно о том, какие качества нужны настоящему специалисту по науке о данных.
https://proglib.io/sh/DaWMQqjr2e
📊 Обучение Data Science: 11 необходимых специалисту по анализу данных концепций из статистики
Попробуем простыми словами объяснить ключевые для Data Scientist концепции из статистики, а также расскажем про книги, курсы и видеолекции, которые помогут их изучить.
https://proglib.io/sh/Jwxv38UQV2
Попробуем простыми словами объяснить ключевые для Data Scientist концепции из статистики, а также расскажем про книги, курсы и видеолекции, которые помогут их изучить.
https://proglib.io/sh/Jwxv38UQV2
Deepnote - это новый блокнот для анализа данных. Предоставляет совместимость с Jupyter для совместной работы в реальном времени и работу в облаке.
https://proglib.io/w/495dfdd0
https://proglib.io/w/495dfdd0
Deepnote
Deepnote: Analytics and data science notebook for teams.
Explore data with Python & SQL, work together with your team, and share insights that lead to action — all in one place with Deepnote.
Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance (2020)
Авторы: Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh
Количество страниц: 432
В течение следующих нескольких десятилетий машинное обучение и анализ данных изменят финансовую отрасль. С помощью этой практической книги аналитики, трейдеры, исследователи и разработчики могут узнать, как создавать алгоритмы машинного обучения, получившие огромное значение в отрасли. Вы изучите концепции машинного обучения и более 20 тематических исследований по контролируемому, неконтролируемому обучению и обучению с подкреплением, а также обработке естественного языка.
Скачать книгу
Авторы: Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh
Количество страниц: 432
В течение следующих нескольких десятилетий машинное обучение и анализ данных изменят финансовую отрасль. С помощью этой практической книги аналитики, трейдеры, исследователи и разработчики могут узнать, как создавать алгоритмы машинного обучения, получившие огромное значение в отрасли. Вы изучите концепции машинного обучения и более 20 тематических исследований по контролируемому, неконтролируемому обучению и обучению с подкреплением, а также обработке естественного языка.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance (2020)
Авторы: Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh
Авторы: Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh
Подкаст: создание команд машинного обучения и поиск рабочих мест в машинном обучении.
https://proglib.io/w/c2db5d0e
https://proglib.io/w/c2db5d0e
talkpython.fm
Building ML teams and finding ML jobs
Are you building or running an internal machine learning team? How about looking for a new ML position? On this episode, I talk with Chip Huyen from Snorkel AI about building ML teams, finding ML positions, and teach ML at Stanford.