📊 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

Шесть техник из обработки естественного языка, которые должен знать каждый специалист по данным.

https://proglib.io/w/27f4dea9

Data Science for Beginners: 4 Books in 1 (2020)
Автор: Andrew Park
Количество страниц: 484

Если вы интересуетесь программированием и наукой о данных, вы должны изучить Python, чтобы добиться большего успеха в этих отраслях! В этой книге содержатся методы, концепции и важные практические примеры, которые помогут заложить основу для успеха в дисциплинах, во многом формирующих современность. Этот комплект идеально подходит для программистов, разработчиков программного обеспечения, руководителей проектов и тех, кто просто хочет идти в ногу с технологиями.

Скачать книгу

Hands-On Data Science for Marketing (2019)
Автор: Yoon Hyup Hwang
Количество страниц: 464

Независимо от размеров компании внедрение науки о данных и машинного обучения в маркетинг свидетельствует о экспоненциальном росте отрасли. Из этой книги вы научитесь применять методы науки о данных для определения факторов, стоящих за успехами и неудачами маркетинговых кампаний. С помощью этого руководства вы также сможете понимать и прогнозировать поведение клиентов и создавать более эффективные целевые и персонализированные маркетинговые стратегии.

Скачать книгу

Рецензия на книгу: Глубокое обучение с PyTorch.

https://proglib.io/w/932a1ddc

Объявляем об открытии регистрации для участия в хакатоне «Zakupki.Hack». Мы приглашаем Big Data-специалистов – как начинающих, так и опытных профессионалов – для разработки рекомендательной системы для электронных торгов.
Количество команд-участников не ограничено, не имеет значение и их местонахождение – «Zakupki.Hack» будет проходить одновременно в офлайн и онлайн форматах с возможностью участия из любой точки мира.
Когда: 5-7 февраля. Презентация кейса: 28 января.
Денежные призы для команд-победителей:
1 место - 200 тысяч,
2 место - 100 тысяч,
3 место - 50 тысяч рублей.
Подробности на сайте: https://www.roseltorg.ru/zakupkihack

Обзорная статья по теории машинного обучения.

https://proglib.io/w/bbcfff46

Подробное разделение по профессиям в области Data Science.

https://proglib.io/w/f28bd900

Интенсив по Docker для разработчиков без «капитанской теории». Отправляемся 25 февраля.

На 2 дня оставим за бортом всё то, о чём и так все знают и погрузимся в глубины крутейшей практики. Вы запустите сайт в контейнере, соберёте несколько контейнеров в рабочую систему, запустите готовый pipeline в Gitlab, рассмотрите подводные камни использования stateful и Docker и научитесь обходить ограничения DockerHub. Помимо этого расскажем об особенностях использования контейнеров с ruby, php, python, go, java, c#, c++ и работе Docker в облаках.

Интересно? А ведь это ещё не всё! Почитать всю программу (там много вкусного) и посмотреть реальные примеры практических заданий можно на сайте.

Йо-хо-хо, морские волки! На абордаж!

Архитектура EfficientDet в PyTorch.

https://proglib.io/w/a96d0954

Сверточные нейронные сети: основы, вычисления и новые приложения.

https://proglib.io/w/48e553b3

Различные алгоритмы оптимизации для обучения нейронной сети.

https://proglib.io/w/8eebf837

Написание распределенных приложений с PyTorch: реальный пример.

https://proglib.io/w/07c1a92c

Blueprints for Text Analytics Using Python (2020)
Автор: Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran, Christian Winkler
Количество страниц: 424

Превращение текста в ценную информацию очень важно для предприятий, стремящихся получить конкурентное преимущество. Благодаря недавним улучшениям в обработке естественного языка у пользователей теперь есть много возможностей для решения сложных задач. Но не всегда ясно, какие инструменты или библиотеки подойдут для нужд бизнеса или какие методы следует использовать и в каком порядке. Эта практическая книга предоставляет специалистам по обработке данных и разработчикам схемы передовых практических решений распространённых задач в области анализа текста и обработки естественного языка.

Скачать книгу

Введение в машинное обучение.

https://proglib.io/w/a1815afa