Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
18.4K subscribers
2.4K photos
119 videos
64 files
4.85K 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
​​TensorFlow умер. Да здравствует TensorFlow 2.0!
Вышло долгожданное обновление фреймворка машинного обучения – TensorFlow 2.0. Что же предлагают разработчики Google в альфа-версии?

#статьядня

https://prglb.ru/32sl8
​​6 советов, которые спасут специалиста Data Science
Устроиться на работу, связанную с анализом данных, – просто. Лучшие советы, которые спасут начинающего специалиста Data Science.

#статьядня

https://prglb.ru/5u37y
Знакомство с Neural ODE
Значительная доля процессов описывается дифференциальными уравнениями. Данные о таких процессах, как правило, последовательны и непрерывны, но есть и другой тип последовательных данных - дискретные данные обрабатываются рекуррентными сетями, несмотря на то, что они отличны по своей природе, и требуют различных подходов. Авторы статьи предлагают подход, который они назвали Нейронные Обыкновенные Дифференциальные Уравнения (Neural ODE).

#статьядня

https://prglb.ru/1llon
​​Только за последнюю неделю на HeadHunter открылось более 1500 вакансий аналитика, при этом владение инструментами аналитики нужны и для многих других позиций. Грамотный анализ информации нужен вне зависимости от индустрии.

В SkillFactory запустили специализацию «Аналитик данных», которая включает сквозной курс и тренажёры по инструментам для анализа данных.
В сквозном курсе 3 полноценных проекта разной длительности и 48 бизнес-задач.

Тренажёры, где суммарно более 1500 упражнений, помогут освоить SQL, Python, продвинутый Excel, различные BI-системы и познакомиться с основами математической статистики.

Вы не просто изучите алгоритмы, а научитесь использовать их в решении реальных бизнес-задач.
Ознакомьтесь с программой обучения → https://bit.ly/2IhtlUg
До 24 апреля скидка 20%.
Топ 10 алгоритмов в ML
Здесь представлено описание алгоритмов, обсуждение их влияния и обзор текущих и дальнейших исследований в данном направлении.

#полезностьдня

https://prglb.ru/5rnjq
▪️Data Analysts в Москве
от 150 000 ₽
высшее техническое/математическое/экономическое образование; желателен практический опыт работы аналитиком данных / Data Scientist / в управлении проектами big data; знание матчасти ML и умение работать с большими массивами качественных и количественных данных.

➡️ Подробности: https://telegra.ph/Data-Analysts-v-Departament-Finansov-Sberbanka-04-10
​​Data Science за 3 месяца: эффективный учебный план
Data Science за 3 месяца? В своем ли мы уме? Вполне. Расскажем, как стать аналитиком данных за 12 недель по курсам Microsoft и др.

#статьядня

https://prglb.ru/23qrk
Что такое преобразование Фурье? Иллюстрированное введение
Рассказ о преобразовании Фурье и кривых, наматывающихся на окружность.

#видеодня

https://prglb.ru/5o2of
​​Чек-лист для отладки нейронной сети: 5 шагов на пути к успеху

Список шагов для устранения проблем, связанных с обучением, обобщением и оптимизацией модели глубокого обучения и отладки нейронной сети.

#статьядня

https://prglb.ru/1txg3
Чтобы обеспечить потокобезопасное выполнение, потоки Python конкурируют за глобальную блокировку, необходимую для интерпретации команд Python.
Это проблематично для запуска нескольких процессов в рамках одного (например, процесс загрузки данных + многократное выполнение параллельного вычислительного графа) и может отрицательно повлиять на производительность. Чтобы обойти это, используется параллельная обучающая парадигма распределенных данных с 1 процессом Python на процессор, чтобы каждый вычислительный блок имел полный доступ к интерпретатору Python.

#полезностьдня

https://prglb.ru/21izs
Обзор алгоритмов оптимизации градиентного спуска
В данной статье рассказывается о том, сколько самых популярных алгоритмов оптимизации на самом деле работает на основе метода градиентного спуска.

#статьядня

https://prglb.ru/5y5yw
От новичка к мастеру, от хемометриста к Head of DS
Валерий рассказал, как он добился 118 места в мировом рейтинге Kaggle и стал грандмастером, а также про то, как участие в конкурсах помогло ему построить карьеру.

Speaker: Валерий Бабушкин

#видеодня

https://prglb.ru/2xdzb
Данный туториал по программированию на R для начинающих поможет вам понять основы R и создать прочную основу для R.

#видеодня

https://prglb.ru/14pxs
Исследование аудитории Telegram 2019

Друзья, команда TGStat проводит масштабное исследование аудитории мессенджера. Кто же он — пользователь Telegram 2019 года? Страдает ли он из-за блокировки, каково на сегодня распределение по полу, возрасту, интересам и десятку других параметров?

Исследование поможет удовлетворить не только научный интерес, и не только интерес брендов, но и интерес всего сообщества, противостоящего блокировкам.

Опрос займет всего 5 минут! Не поленитесь)
Ваше мнение очень важно!

Ссылка на опрос:
https://tgstat.ru/research
​​WEB SCRAPING с библиотекой SCRAPY
Библиотека Scrapy - это «среда с открытым исходным кодом и коллаборация для извлечения необходимых вам данных с веб-сайтов». В этой серии будут рассмотрены некоторые ключевые элементы веб-анализа, понимание HTML, CSS и веб-элементы, и показано, как интегрировать Anaconda в вашу среду разработки и другая полезная информация.

#youtubeдня

https://prglb.ru/2foiy
JavaScript для Machine Learning и TensorFlow.js
Python стал популярным из-за обилия доступных пакетов, но сообщество JS не сильно отстает. В этой статье вы создадите простой классификатор, который будет удобен и понятен начинающим.

#статьядня

https://prglb.ru/yrz4
Machine Learning Recipes with Josh Gordon
Англоязычный видеокурс от разработчиков Google, в котором разбираются основные принципы машинного обучения.

1. Hello World!
2. Визуализация дерева принятия решений.
3. Как выбрать правильный признак (feature)?
4. Пишем pipeline.
5. Пишем первый классификатор.
6. Обучаем классификатор изображений с помощью TensorFlow for Poets.
7. Классификатор прописных чисел с помощью TF.Learn

#youtubeдня

https://prglb.ru/2s62k