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

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

Учебное пособие по NumPy: ваши первые шаги в науке о данных на Python.

https://proglib.io/w/fbb71d56

Самый простой способ переименовать столбец в pandas.

https://proglib.io/w/21d91680

Подкаст: создание команд машинного обучения и поиск рабочих мест в машинном обучении.

https://proglib.io/w/c2db5d0e

Медицинское компьютерное зрение с поддержкой глубокого обучения.

https://proglib.io/w/888e8918

Как стать Data Engineer.

https://proglib.io/w/283a0ed2

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

Разбор визуализаций продвинутого уровня в Matplotlib и Seaborn.

https://proglib.io/w/d0bce7b1

Иллюстрированное введение в NumPy и представление данных.

https://proglib.io/w/bdb3aa38

Думаете о самообразовании в области машинного обучения? Помните себе об этих шести вещах.

https://proglib.io/w/6da830ed

Введение в Git для Data Science.

https://proglib.io/w/d4901746

Разработка интерфейсов визуализации данных на Python с помощью Dash.

https://proglib.io/w/68ed0102

📊 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

caer - высокопроизводительная библиотека компьютерного зрения.

https://proglib.io/w/509ac225

Лучшие практики для оркестровки кода Python и R в проектах машинного обучения.

https://proglib.io/w/f2de1df7

Гайд по Scikit-Learn для начинающих.

https://proglib.io/w/6df7422b

Советы и приемы для изучения науки о данных.

https://proglib.io/w/1e7a3cb3