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
🍉 Подборка лучших статей «Библиотеки программиста» за август: сохраняй в заметки, чтобы не пропустить #самыйсок

🔢 Математика для Data Science: необходимый минимум
🐍 Python: универсальный язык программирования для начинающих и профессионалов
🛠️ 9 инструментов для бэкенд-разработчика: ИИ-ассистент DevOps-инженера и Regular Expression Tester
🤖🛠️ ТОП-25 опенсорсных инструментов для вашего ИИ-проекта
🧮🏭 Индустриальная математика: когда ∫f(x)dx равно миллиардам
🧪 Байесовское A/B-тестирование vs частотное: преимущества, недостатки и способ реализации на Python
🧠⬇️ Есть мнение: уровень знаний айтишников снизился
🎨 ТОП-7 библиотек визуализации данных в 2024 году: обзор и сравнение
🐍📈 Бэктест на Python: оцениваем торговую стратегию
🐍🔍 7 малоизвестных возможностей стандартной библиотеки Python
🤖 6 основных алгоритмов машинного обучения: руководство для начинающих
🤖🆓13 опенсорсных инструментов для ИИ-разработчиков
👍3
Самые полезные каналы для программистов в одной подборке!

Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾

🔥Для всех

Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы
Книги для программистов
IT-мемы
Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы
Азбука айтишника — здесь мы познаем азы из мира программирования

🤖Про нейросети
Библиотека робототехники и беспилотников | Роботы, ИИ, интернет вещей
Библиотека нейрозвука | Транскрибация, синтез речи, ИИ-музыка
Библиотека нейротекста | ChatGPT, Gemini, Bing
Библиотека нейровидео | Sora AI, Runway ML, дипфейки
Библиотека нейрокартинок | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion

#️⃣C#

Книги для шарпистов | C#, .NET, F#
Библиотека шарписта — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C#
Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel

☁️DevOps

Библиотека devops’а — полезные статьи, новости и обучающие материалы по DevOps
Вакансии по DevOps & SRE
Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования

🐘PHP

Библиотека пхпшника — полезные статьи, новости и обучающие материалы по PHP
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты

🐍Python

Библиотека питониста — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Python
Вакансии по питону, Django, Flask
Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты

Java

Книги для джавистов | Java
Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы
Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты
Вакансии для java-разработчиков

👾Data Science

Книги для дата сайентистов | Data Science
Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Data Science
Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты
Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

🦫Go

Книги для Go разработчиков
Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go
Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты
Вакансии по Go

🧠C++

Книги для C/C++ разработчиков
Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++
Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты
Вакансии по C++

💻Другие каналы

Библиотека фронтендера
Библиотека мобильного разработчика
Библиотека хакера
Библиотека тестировщика
Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue
Вакансии для мобильных разработчиков
Вакансии по QA тестированию
InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности
Библиотека разработчика игр | Gamedev, Unity, Unreal Engine

📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈

Также у нас есть боты:
Бот с IT-вакансиями
Бот с мероприятиями в сфере IT

Мы в других соцсетях:
🔸VK
🔸YouTube
🔸Дзен
🔸Facebook *
🔸Instagram *

* Организация Meta запрещена на территории РФ
1👍1
🥳 Сегодня День программиста! И это отличный повод подтянуть знания по программированию🦾

Помогут в этом следующие материалы:

✔️Учебник по Python от ods.ai;
✔️«Поколение Python»: курс для продвинутых
✔️Добрый, добрый C/C++ с Сергеем Балакиревым
✔️Приложение «Алгоритмы понятные и анимированные»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍2
😎 Программируем как профессионалы

#memes
🎉12🔥6👍41👾1
Привет, друзья! 👋

Готовим статью «Лучший ноутбук для программирования в 2024 году» и хотим узнать ваше мнение! 💻
👍5
Какой бюджет, по-вашему, оптимален для покупки ноутбука программисту в 2024 году? 💰
Anonymous Poll
5%
До 50 000 ₽
31%
50 000 — 100 000 ₽
40%
100 000 — 150 000 ₽
24%
Более 150 000 ₽
Поделитесь опытом: на каком ноутбуке вы сейчас работаете и почему он вам нравится (или не нравится)? 🌟

Ждем ваши ответы в комментариях! Самые полезные советы войдут в нашу статью. 📝💡

Спасибо за участие! 🙌
🔥 OpenAI представила новую модель — o1 (o_o)

Bloomberg не врал — компания действительно релизнула ту самую «клубнику», правда под другим названием.

🪅Итак, что сейчас известно про o1:

🔘Модель получили путём обучения с подкреплением. Целью было научить LLM рассуждать так, как это делает человек. Разработчики обнаружили, что производительность o1 улучшается по мере возрастания времени на «обдумывание» (то есть увеличения вычислительной мощности во время тестирования).
🔘Новинка значительно превосходит GPT-4o в большинстве задач, требующих рассуждений. Это, например, задачи на математику и программирование, а также сложные научные вопросы.
🔘Да, o1 использует chain of thought. Благодаря этому модель учится распознавать и исправлять свои ошибки, а также разбивать трудные задачи на несколько более простых. На сайте OpenAI можно посмотреть конкретные примеры.

🪅 o1 начнёт появляться у платных пользователей ChatGPT с сегодняшнего дня. Что касается доступа по API, то пока только для tier 5.

🔗 Прочесть обо всём в подробностях можно по этой ссылке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4👏3😁3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
30 лет истории языка R

Энтузиасты сделали отдельную страницу с таймлайном, посвящённым языку R. Это довольно интересно. Вот основные вехи:

🔹1993 год — язык разработали сотрудники статистического факультета Оклендского университета;
🔹1997 год — заработала CRAN, платформа для хранения и распространения пакетов R с системой контроля качества;
🔹2000 год — вышла первая стабильная версия языка R 1.0.0;
🔹2007 год — вышел пакет {ggplot2};
🔹2023 год — релиз WebR, благодаря которому можно зайти на веб-сайт и запускать код на языке R прямо в браузере.

🔗 Изучить всё в подробностях можно по этой ссылке
🔥81👍1
🪙 На днях Шнобелевскую премию дали группе учёных, которые доказали: честные монеты чаще падают той стороной, которой они были подброшены

Это означает, что если при подбрасывании монетка «смотрела» орлом вверх, то она и приземлится орлом вверх с чуть большей вероятностью.

Исследователи провели 350 757 испытаний, чтобы увидеть: монеты приземляются той стороной, которой их подбросили, чаще чем в 50% случаев. Такое произошло в 178 079 подбрасываниях. То есть вероятность выпадения одной и той же стороны составила 0.5077. Это удивительно близко к предсказанию математиков Диакониса, Холмс и Монтгомери в 51%.

Теперь вы знаете, как развлечь интервьюера на собеседовании

Прочесть статью полностью можно по этой ссылке 👈
😁18👍5🤩2
📩 Как реагировать, если вам написал рекрутер и предлагает работу

Объясняем, как извлечь максимальную пользу от общения с рекрутером, который самостоятельно нашел вас и предлагает работу.


Эта статья поможет разобраться, что делать, когда вам пишет рекрутер и предлагает работу, и как правильно ответить на его предложение. Мы разберем основные моменты, которые стоит учитывать, и дадим несколько полезных советов, которые помогут вам сделать правильный выбор.

👉 Ссылка на статью
👍4
✍️ SQL для Data Science: топ вопросов с собеседований для разных уровней

В материале собраны распространённые вопросы по SQL. Ниже несколько примеров👇

🔹 Для начинающих (0-2 года опыта):
▪️В чём заключается разница между WHERE и HAVING?
▪️Какие типы объединений (join) есть в SQL?

🔹 Для опытных (2-5 лет опыта):
▪️Напишите запрос, чтобы найти вторую по величине заработную плату в таблице.
▪️Что вы знаете об оконных функциях в SQL? Напишите пример использования ROW_NUMBER().

🔹 Для самых опытных (5+ лет опыта):
▪️Как бы вы оптимизировали запрос, который работает медленно?
▪️Что такое кластеризованные и некластеризованные индексы? В каких случаях какие лучше использовать?

🔗 Ссылка на материал
👍2🔥1
Поделитесь своим опытом: какой шрифт, на ваш взгляд, самый удобный для долгих сессий кодинга и почему? 💻🕰

Ждем ваши ответы в комментариях! Самые интересные и полезные советы войдут в нашу статью. 📝💡
Привет, друзья! 👋

Готовим статью «Лучшие шрифты для программирования» и хотим узнать ваше мнение! 🖥
🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта.

В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги

👉Подписаться👈
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👆Визуализация нейронной сети, обученной на MNIST👆

Сеть была написана с нуля на Odin и визуализирована с помощью Raylib.

Odin — это язык программирования, разработанный как альтернатива C.
👍106😁1
Это немного печально и сбивает с толку, что LLM (большие языковые модели) на самом деле мало связаны с языком — это просто исторически сложилось.


Андрей Карпаты снова высказал своё философское мнение по поводу состояния индустрии. Вот его цитата целиком:

По сути, они (прим. — LLM) являются универсальной технологией для статистического моделирования потоков токенов. Более подходящее название было бы, например, авторегрессионые трансформеры или что-то подобное.

Им не важно, что токены представляют собой фрагменты текста. Токенами могут быть также фрагменты изображений, аудио, выборы действий, молекулы или что угодно. Если вы можете свести свою задачу к моделированию потоков токенов (для любого произвольного словаря, состоящего из набора дискретных токенов), вы можете «накинуть LLM на неё».

На самом деле, по мере того как стек LLM становится всё более зрелым, мы можем увидеть, как множество задач сходятся к этой модели. То есть задача фиксируется как предсказание следующего токена с помощью LLM, но значение и использование этих токенов меняется в зависимости от области применения.

Если это действительно так, возможно, фреймворки глубокого обучения (например, PyTorch и аналогичные) слишком общие для того, как большинство задач будут выглядеть в будущем. Зачем нужны тысячи операций и слоёв, которые можно настраивать как угодно, если 80% задач просто могут использовать LLM?

Я не думаю, что это полностью верно, но полагаю, что это частично так.
👍141🥱1
🌐 Преимущества и недостатки работы в ИТ-аутсорсинговой компании

В этой статье мы разберемся, какие плюсы и минусы предполагает в себе работа в аутсорсинговой компании. Вы узнаете, чем привлекательна работа в этой сфере, с какими трудностями вам придется столкнуться и как сделать правильный выбор, чтобы аутсорсинг стал не ловушкой, а трамплином к успеху.

Получите основу для дальнейшего изучения более сложных нейронных сетей:
🔵 Базовые модели ML и приложения

🔗 Ссылка на статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2