Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
18.7K subscribers
2.25K photos
113 videos
64 files
4.66K 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
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Привет, друзья! 👋

Мы готовим статью о том, что делать, если вы наврали в резюме, и нам нужна ваша помощь! 🤔 Поделитесь своим опытом и мнением, а самые интересные и полезные советы мы обязательно включим в нашу статью.

Сталкивались ли вы когда-нибудь с ситуацией, когда пришлось преувеличить свои навыки в резюме? Как вы с этим справились?
Какой, по вашему мнению, самый эффективный способ исправить ситуацию, если вы немного приукрасили свое резюме?
Как вы думаете, какая «ложь» в резюме может быть простительной, а какая — абсолютно недопустимой?

Не стесняйтесь делиться своими историями и мнениями в комментариях! 💬 Ваш опыт может помочь другим избежать подобных ситуаций или найти выход, если они уже в них оказались. Спасибо за участие!
😁2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
👀 Scikit-Learn can do THAT?!

Первая вещь, которая, скорее всего, приходит вам в голову при упоминании scikit-learn — это pipeline.fit().predict()

Однако в библиотеке сокрыто куда больше интересного. Об этом Vincent D. Warmerdam рассказывает в своей лекции.

🔗 Смотреть лекцию на YouTube
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍72
🧠⬇️ Есть мнение: уровень знаний айтишников снизился

В последнее время тревожные мнения о снижении уровня знаний среди IT-специалистов все чаще звучат в профессиональном сообществе и СМИ. В этой статье мы выясним, так ли это на самом деле, рассмотрев конкретные примеры и факторы, влияющие на уровень знаний IT-специалистов.

Не согласен, что знания убывают — тогда забирай курс по Алгоритмам от базы до эксперт уровня:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

🔗 Ссылка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏21😁1
👆Из-за блокировки YouTube можно не переживать👆

#memes
😁25👍1
☀️ Как нейросети научились давать более точный локальный прогноз

В новой статье команда Яндекса рассказала, как работала над нейросетевой технологией OmniCast и как она устроена. Благодаря OmniCast Яндекс Погода стала в 36 раз чаще получать данные о температуре и давать более точный прогноз для каждого городского квартала размером 500 на 500 метров.

🔗 Читать статью на Хабре
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
🎨 ТОП-7 библиотек визуализации данных в 2024 году: обзор и сравнение

Подробный обзор 7 популярных библиотек для визуализации данных. Сравниваем функциональность, производительность и удобство использования Latitude, D3.js, Chart.js, Apache ECharts, Nivo, Plotly и Victory.

👉 Читать статью
👉 Зеркало
😁5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚗 Пайплайн распознавания транспортных средств: как это работает

Руководитель исследовательских проектов в области транспорта в VisionLabs в новой статье на «Хабре» рассказала, как устроен пайплайн распознавания автомобилей.

Вот основные шаги:

🔘Детекция и трекинг
🔘Распознавание атрибутов
🔘Агрегация результатов

🔗 Читать статью целиком
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5
🐍📈 Бэктест на Python: оцениваем торговую стратегию

Бэктестинг — это метод, который используется в трейдинге и инвестировании для оценки эффективности торговой стратегии (или инвестиционного подхода) с помощью исторических рыночных данных.

Проще говоря, это процесс проверки того, как стратегия работала бы в прошлом, если бы её применяли к реальным данным.

👉 В новой статье разбираемся, как реализовать бэктестинг на Python
4
🧑‍💻 Обзор скиллов, которые работодатели хотят видеть у дата-сайентиста

Реддитор собрал данные сотен объявлений с LinkedIn и создал отчёт с распределением требуемых навыков. Можно посмотреть информацию по вакансиям как для начинающих дата-сайентистов, так и для мидлов и сеньоров.

🔗 Ссылка на отчёт
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11🥱5
👀 Андрей Карпаты создал генератор комментариев к коммитам

На это его вдохновил мем, который он увидел в X. В результате Карпаты написал небольшую утилиту, которая генерирует сообщения к коммитам на базе изменений (diff) в пулл-реквесте.

Нужно просто ввести gcm (сокращение для git commit -m), чтобы получить готовый комментарий. Его можно редактировать.

🔗 Ссылка на утилиту на GitHub Gist
👍12🥱3🥰2
🤗 Hugging Face выпустила Deep Learning Containers для Google Cloud

Это набор Docker-образов для обучения и развёртывания различных моделей (в том числе, конечно же, Transformers) на платформах Google Cloud Vertex AI и Google Kubernetes Engine (GKE).

В репозитории представлены примеры, демонстрирующие, как использовать эти контейнеры для задач обучения и инференса на Google Cloud.
👏1
🤖 6 основных алгоритмов машинного обучения: руководство для начинающих

В новой статье мы расскажем о шести основных алгоритмах машинного обучения и их практическом применении в различных отраслях.

Вот алгоритмы, которые мы рассмотрим:

🔹линейная регрессия;
🔹SVM;
🔹дерево решений;
🔹случайный лес;
🔹наивный байес;
🔹логистическая регрессия.

🔗 Читать статью
👍92🔥1
💬 А у вас есть платные подписки? Сколько сервисов в месяц оплачиваете?

👍 — один
❤️ — два/три
🔥 — больше трёх

👇Расскажите в комментариях, что это за сервисы👇
🔥1614👍4🥱3
🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.
2
🐍🔍 7 малоизвестных возможностей стандартной библиотеки Python

Стандартная библиотека Python — это кладезь возможностей. Мы представляем семь недооценённых модулей, которые помогут вам улучшить организацию данных, оптимизировать производительность и упростить распространение ваших программ.

🔗 Читать обо всём в статье
👍41