Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
18.6K subscribers
2.33K photos
117 videos
64 files
4.76K 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
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
📊 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
📊 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
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
Python Data Cleaning Cookbook (2020)
Автор: Michael Walker
Количество страниц: 436

Получение чистых данных имеет большое значение, поскольку непосредственный переход к анализу данных без надлежащей очистки данных может привести к неверным результатам. В этой книге показаны инструменты и методы, которые можно применить для очистки и обработки данных с помощью Python.

Скачать книгу
📊 Проверьте свои навыки: 26 вопросов и ответов с собеседований по Data Science

Если вы уже освоили основы профессии, стоит проверить свои шансы на трудоустройство. Публикуем 26 вопросов и ответов с реальных собеседований на позиции в Data Science.

https://proglib.io/sh/e1HRpSqmG2
📊 Проверьте свои навыки: еще 26 вопросов с собеседований по Data Science с ответами

Статья продолжает тему первой публикации («26 вопросов и ответов с собеседований») и предлагает 26 новых вопросов для проверки навыков в Data Science.

https://proglib.io/sh/oJdrODEFuK
Хотите в Data Science, но не знаете с чего начать, — начните с бесплатного тест-драйва курсов в Нетологии.

После регистрации на «Неделю пробных занятий в Data Science» вы получите временный доступ, чтобы присмотреться к преподавателям и формату онлайн-обучения. 7 дней — 7 занятий из разных курсов по аналитике и данным: от SQL и Python до A/B-тестирования и дата-журналистики.

Попробуйте, а там разберётесь ↓
https://netolo.gy/gaG
Automated Machine Learning (2020)
Авторы: Frank Hutter, Lars Kotthoff, Joaquin Vanschoren
Количество страниц: 333

В этой книге представлен исчерпывающий обзор общих методов автоматизированного машинного обучения, собраны описания существующих систем, основанных на этих методах, и обсуждается серия проблем, связанных с системами AutoML. Недавний успех коммерческих приложений машинного обучения и быстрый рост области создали высокий спрос на готовые методы машинного обучения, которые можно использовать легко и без экспертных знаний.

Скачать книгу