Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
18.4K subscribers
2.41K photos
121 videos
64 files
4.86K 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
🌐 Что такое API и CRUD простыми словами

Сегодня мы поговорим о том, что такое API и для чего предназначены API и CRUD.

https://proglib.io/sh/TsAE8eRnjF
Forwarded from Библиотека программиста | программирование, кодинг, разработка
Простой алгоритм использования SOLID на практике

Зачем нужны SOLID принципы? Что нужно сделать с множеством сущностей, чтобы код удовлетворял DIP?

Рассказывает Евгений Тюменцев, профессионально занимающийся разработкой многопоточных кросс-платформенных приложений на С++, Директор компании по разработке программного обеспечения «Hello World! Technologies».

https://youtu.be/H2Lk3SQWhnc
🍺📊 Какая связь между пивом и t-распределением? Рассказывает Кирилл Дубовиков из компании «Синимекс»

Что общего у пива Guinness и t-распределением вероятности? Об этом вы узнаете в нашей статье.

https://proglib.io/sh/5CZ3eAXB6t
Как стать Data Scientist?

Область Data Science энергично развивается. Наука о данных – это не только нейросети, но и классические алгоритмы машинного обучения, да и вообще всё, что связано с вопросами анализа, обработки и представления информации в цифровой форме.

👨‍💻 Специалист по анализу данных работает на пересечении нескольких областей: математики, программирования и бизнес-задач.

26 января в 19.00 МСК Артур Сапрыкин, один из дата сайентистов, разрабатывавших в Мегафон программы, анализирующие речь в форме текстов и аудио, расскажет, чем занимается Data Scientist, и какие основные навыки требуются от специалиста по анализу данных.

Регистрация на сайте.
Что нужно уметь специалисту по анализу данных?

Область Data Science энергично развивается. Наука о данных – это не только нейросети, но и классические алгоритмы машинного обучения, да и вообще всё, что связано с вопросами анализа, обработки и представления информации в цифровой форме.

👨‍💻Data Scientist работает на пересечении нескольких областей: математики, программирования и бизнес-задач.

26 января в 19.00 МСК Артур Сапрыкин, один из дата сайентистов, разрабатывавших в Мегафон программы, анализирующие речь в форме текстов и аудио, расскажет, чем занимается Data Scientist, и какие основные навыки требуются от специалиста по анализу данных.

На бесплатном вебинаре вы:

– Получите представление о профессии и поймете, как двигаться дальше.
– Узнаете про рабочий день специалиста по анализу данных, и с какими задачами он сталкивается ежедневно.

Регистрация на сайте.
«Коллеги, вы вообще это тестили?»

Лучшие специалисты Big Data X5 научат каждого проводить тестирования так, чтобы такие письма от команды или клиента остались в самом страшном сне!
27 января в 18.00 пройдет первый в новом календарном году онлайн #Х5meetup по data-driven подходу. Топовые тестировщики на реальных кейсах расскажут об особенностях дизайн-эксперимента, методе кластеризации, причинах полюбить матанализ и последних Big Data разработках от X5.

Кроме выступлений спикеров, каждый желающий также сможет вступить с ними в небольшую дискуссию и задать любые интересующие вопросы.Трансляция пройдет на YouTube и Facebook X5 Tech.

Переходите по ссылке и будьте в курсе самых актуальных практик АБ-тестирования: https://x5-retail-group-event.timepad.ru/event/1902186/
Вакансия в компанию Big3 на проект для топ-10 российского банка

Ищем Data Scientist на построение/обновление моделей и стратегий сбора задолженности
💢ЗП: от 220 тыс.

💢 Задачи: оценить имеющиеся модели оценки просроченной задолженности

💢Требуемые компетенции:
✔️Data Scientist
✔️Знание Python
✔️Опыт работы в банке в отделе collections (сбора задолженности)

💢Дата старта проекта: Февраль

💢Продолжительность проекта: 6 месяцев + продолжение на 6 месяцев

💢Результат работы:
Модели оценки просроченной задолженности
Стратегии сбора просроченной задолжености (push-уведомления, смс-сообщения, звонки, коллекторская служба)

💢Команда на проекте и бэкграунд: работа в команде клиента
💢Загрузка и ее особенности: full-time
💢Формат работы: офис/удалённо

💢Присылайте ваши резюме или рекомендации: [email protected] или в телеграм @tatiana_gfg
Business Data Science (2019)
Автор: Matt Taddy
Количество страниц: 352

Мэтт Тэдди, создатель учебной программы по Big Data в Школе бизнеса им. Бута Чикагского университета, сделал карьеру в обучении студентов использованию экономических принципов для связи бизнес-решений с массивными данными. Данная книга - это полезный учебник для тех, кто хочет использовать машинное обучение, чтобы влиять на направление своего бизнеса.

Скачать книгу
Что объединяет журналиста, маркетолога и разработчика игр?

Возможность улучшить свою работу, используя данные. Хотите узнать как это сделать — приходите в Нетологию на бесплатный день открытых дверей «Как начать в аналитике и Data Science». 

Вы узнаете, кому стоит учиться и работать в сфере аналитики. Поймёте, кто такие Data Scientist, продуктовый аналитик, игровой аналитик, дата-журналист, маркетолог-аналитик, инженер данных, аналитик BI, — и где они нужны. А ещё — увидите перспективы развития в аналитике, сможете выбрать направление по душе и получите пошаговый план развития карьеры → https://netolo.gy/hAS
Создание фильтра Pandoc на Python, который превращает данные CSV в форматированные таблицы.

https://proglib.io/w/bbf1c115
Митап «Основы работы с PostGIS, Hadoop и Spark»

Компания «Синимекс» приглашает принять участие в онлайн-митапе, где эксперты компании поделятся своим опытом применения современных инструментов в разработке.

В рамках митапа выступят:

- Александр Мещеряков, специалист отдела по анализу данных, с темой «PostGIS: Как обрабатывать и хранить геоданные». В ходе выступления будут рассмотрены основные функции PostGIS в теории и на практике.

- Александр Сайков, разработчик отдела по анализу данных, с темой «Hadoop и Spark». В рамках доклада будет продемонстрировано как работают самые популярные инструменты для обработки и хранения больших данных.

Когда: 2 февраля 2022 в 16:00. Подключайтесь онлайн и участвуйте в обсуждении.

Регистрация по ссылке.