Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
18.5K subscribers
2.39K photos
119 videos
64 files
4.83K 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
Data Science at the Command Line (2021)
Автор: Jeroen Janssens
Количество страниц: 401

Это руководство демонстрирует, как гибкость командной строки может помочь вам стать более эффективным и продуктивным специалистом по данным. Вы узнаете, как комбинировать небольшие, но мощные инструменты командной строки для быстрого получения, очистки, исследования и моделирования ваших данных. Для начала автор предоставляет образ Docker, содержащий более 80 инструментов, которые пригодятся вам при работе с Windows, macOS или Linux.

Скачать книгу
Прояви свои таланты в «цифре» и стань частью цифрового будущего! 🚀

Регистрируйся на самый масштабный конкурс для IT-специалистов в России — «Цифровой Прорыв» 2021! ⚡️

В этом году мы приготовили для тебя: 8 крутых хакатонов, актуальные кейсы, топовых экспертов, атмосферную IT-тусовку и нетворкинг. Призовой фонд — 55 млн руб! 👨🏻‍💻

Участвовать могут новички, любители и профи из любой точки России!

🎯 Все подробности и регистрация в одном клике от тебя по ссылке: https://proglib.io/w/4f64a73d
Make Python Talk: Build Apps with Voice Control and Speech Recognition (2021)
Автор: Mark Liu
Количество страниц: 384

Эта практическая книга выведет ваши навыки работы с Python на новый уровень, поскольку вы научитесь создавать приложения с голосовым управлением для использования в повседневной жизни. Начав с некоторых знаний о Python и введения в функции распознавания речи / преобразования текста в речь, автор переходит к более сложным темам, таким как создание собственных модулей и создание рабочих приложений с голосовым управлением.

Скачать книгу
🤖 Практическое руководство по NLP: изучаем классификацию текстов с помощью библиотеки fastText

Рассматриваем практическое применение supervised NLP модели fastText для обнаружения сарказма в новостных заголовках.

https://proglib.io/sh/fvZJSqXcob
Всем привет!
Мы сделали анонимный сервис, который отбирает вакансии по вашим интересам.
Настройте личные фильтры: локация, точный технологический стек, и, конечно, не забудьте о деньгах.

Все самые подходящие предложения рынка – в @GetMeIT_bot
🤖 Машинное обучение для начинающих: основные понятия, задачи и сфера применения

Читайте в нашем обзоре детальное описание основных принципов, понятий и разновидностей машинного обучения.

https://proglib.io/sh/Hso3cD0i45
По результатам всемирного опроса Stack Overflow 2020 язык программирования Python входит в тройку самых любимых технологий в среде разработчиков. Так что если вы только собираетесь научиться кодить, Python отлично подходит на роль первого языка программирования.

Специально для новичков мы подготовили курс, в котором обучаем основам программирования на Python с нуля до уровня Junior за 30 занятий. Вы научитесь не только программировать, но и сделаете несколько практических проектов — в частности, ботов для Telegram и Instagram. Преподаватели лично проверят ваши домашние задания и дадут полезные советы, так что вы точно во всём разберётесь.

Старт потока 15 сентября. Эксклюзивный промокод подписчикам канала DSPROGLIB на скидку 15% только до 6 сентября.

Информация о преподавателях, полная учебная программа и запись на курс здесь
📊 С чего начать погружение в Big Data?

Как стать специалистом по Big Data? Какое направление выбрать: Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer? С чего начать изучение этого направления, разберем информацию для начинающих IT-шников.

https://proglib.io/sh/zobEXOhQMv
👍1
Представьте, что ваш знакомый/коллега/родственник попросил у вас совета, как стать программистом?

Поделитесь вашим мнением, что бы вы ему ответили:
https://forms.gle/7YZ2rxnyBWsnMqYD7

Лучшие ответы опубликуем в отдельной подборке!
📊 Путеводитель по Big Data для начинающих: методы и техники анализа больших данных

Методы и техники анализа Big Data: Machine Learning, Data mining, краудсорсинг, нейросети, предиктивный и статистический анализ, визуализация, смешение и интеграция данных, имитационные модели. Как разобраться во множестве названий и аббревиатур? Читайте наш путеводитель.

https://proglib.io/sh/B0XoxYVmb3