🤖 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

Чему бы вы хотели научиться?

Как data science определила самое жуткое слово в «Макбете».

https://proglib.io/w/333bdd63

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

Технологии инженерии данных 2021.

https://proglib.io/w/64c716c8

math.sqrt vs numpy.sqrt vs x ** 0.5: обсуждение производительности.

https://proglib.io/w/33ae7b25

Функции активации в глубоком обучении: от Softmax до Sparsemax - математическое доказательство.

https://proglib.io/w/edf6c48d

Оптимизация эластичного глубокого обучения с помощью AdaptDL для PyTorch.

https://proglib.io/w/5f98f512

📊 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

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

Принципы хорошего проектирования систем машинного обучения.

https://proglib.io/w/a55aab43

Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models (2021)
Авторы: Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn
Количество страниц: 408

Внедрение ваших моделей в производство - основная задача машинного обучения. MLOps предлагает набор проверенных принципов, направленных на надежное и автоматизированное решение этой задачи. Подробное руководство познакомит вас с тем, что такое MLOps (и чем оно отличается от DevOps), и покажет, как применить его на практике для реализации ваших моделей машинного обучения.

Скачать книгу

Ploomber: поддерживаемые и совместные конвейеры в Jupyter.

https://proglib.io/w/b29944ab

Behavioral Data Analysis with R and Python (2021)
Автор: Florent Buisson
Количество страниц: 360

Используйте всю мощь поведенческих данных в вашей компании с помощью инструментов, специально разработанных для анализа поведенческих данных. Общие алгоритмы обработки и анализа данных и инструменты прогнозной аналитики обрабатывают данные о поведении клиентов, такие как клики на веб-сайте или покупки в супермаркете, так же, как и любые другие данные, но это неправильно. В этом практическом руководстве представлены мощные методы, специально предназначенные для анализа поведенческих данных.

Скачать книгу

Это просто искусственный интеллект: история и современные приложения.

https://proglib.io/w/e9445f14

Вокруг поиска первой работы в IT много вопросов и проблем: большой конкурс на позицию junior, провалы на собеседованиях, глобальная незаинтересованность рынка в джунах, особенно если им больше 30. Мы, издание «Библиотека программиста», решили провести опрос среди всех, кто когда-либо искал первую работу в IT-сфере, чтобы понять кто, каким образом и с какой эффективностью (не) справляется с этой задачей. Опрос займет около 3 минут, результаты опубликуем на сайте proglib.io ориентировочно 19 сентября.

https://forms.gle/kuFeTtoHhKQW2Ekc8

Как освоить Python для науки о данных.

https://proglib.io/w/1698a9c1

Лучшие платформы AIOps - 2021.

https://proglib.io/w/7b5a8c41

Введение в создание графиков с помощью Python + matplotlib.

https://proglib.io/w/70174dc8

Как мы будем использовать искусственный интеллект через 20 лет?

https://proglib.io/w/83bcfc2a