Applying Math with Python (2020)
Автор: Sam Morley
Количество страниц: 358

Python, один из самых популярных языков программирования в мире, имеет ряд мощных пакетов, которые позволяют решать сложные математические задачи простым и эффективным способом. Эти пакеты помогают специалистам в машинном обучении и науке о данных использовать свои знания в области вычислительной математики. Книга научит вас решать задачи, возникающие в самых разных областях математики, включая математический анализ, теорию вероятностей, статистику и науку о данных, теорию графов, оптимизацию и геометрию. К концу чтения у вас будет арсенал практических решений, которые можно использовать и модифицировать для решения широкого круга практических задач.

Скачать книгу

Interactive Data Visualization with Python (2020)
Авторы: Abha Belorkar, Sharath Chandra Guntuku, Shubhangi Hora, Anshu Kumar
Количество страниц: 364

Поскольку постоянно генерируются новые данные, программисты, способные представить данные в виде красивых и интересных визуализаций, всегда будут востребованы. В своей книге авторы рассказывают все, что нужно знать о визуализации данных на Python. К концу книги у вас будет новый набор навыков, который поможет вам превратить визуализации в увлекательные и интересные истории.

Скачать книгу

📈 Искусственный интеллект для фондового рынка

Изучаем на практических примерах, как методы машинного обучения помогают анализировать финансовые отчёты и покупать акции.

https://proglib.io/sh/xqyfpr0Ja7

Научные вычисления на Python: введение в NumPy и Matplotlib.

https://proglib.io/w/e5b06af4

​Курс математики для анализа данных от Proglib и МГУ

Мы предлагаем без отрыва от работы освоить математику для анализа данных.
✅ онлайн-встречи с преподавателями из МГУ в Zoom
✅ подойдет всем, кто хочет вспомнить высшую математику или подготовиться к школе анализа данных Яндекса
🕗 длительность 5 месяцев, по 2 раза в неделю
💸 от 5 350 руб. в месяц.

Мы дарим промокод на скидку 10% до 6 октября — DSPROGLIB
Подробнее о курсе — тут
Программа курса — тут

10 вопросов специалисту по машинному обучению.

https://proglib.io/w/069a0fba

Реализация эффекта Моны Лизы с помощью tensorflow.

https://proglib.io/w/69039121

👨🏼‍💻💼5 возможных причин провала проектов в Data Science

Рассказываем о самых частых проблемах в реализации проектов с большими данными, которые могут привести к провалу.

https://proglib.io/sh/7ZdX1tzxUv

🥇 Осваиваем Python и машинное обучение с помощью Kaggle

Kaggle – это среда ML и сообщество специалистов по Data Science, предлагающее соревнования, датасеты, облачные инструменты и доступ к базе знаний.

https://proglib.io/sh/Hl2MyezX1N

Могут ли виртуальные помощники получить реальный интеллект?

Небольшая новозеландская лаборатория пытается создать «цифровых людей», которые могут учиться, чувствовать и даже помнить нас.

https://proglib.io/w/8c30003a

Выводы и примечательные статьи с RecSys (Recommender Systems Conference) 2020.

https://proglib.io/w/bbe648fc

GeekBrains проводит набор на курсы руководителей команды разработки

Программа обучения онлайн-университета GeekBrains рассчитана на middle- и senior-разработчиков. В течение 6 месяцев слушатели освоят технологии автоматизации разработки, а также методы управления командами, проектами и высоконагруженными системами. Курс разбит на четверти, каждая из которых посвящена одной из ключевых для будущего руководителя компетенций. Практикующие тимлиды с опытом в крупных проектах будут проводить занятия в формате видеолекций с выполнением заданий и разбором персональных кейсов.

Получить дополнительную информацию и записаться можно на сайте: https://proglib.io/w/43ef4477

Hands-On Machine Learning with C++ (2020)
Автор: Kirill Kolodiazhnyi
Количество страниц: 530

C++ может заставить ваши модели машинного обучения работать быстрее и эффективнее. Это удобное руководство поможет вам изучить основы машинного обучения и покажет, как использовать библиотеки C++ для получения максимальной отдачи от ваших данных. Автор упрощает эту сложную тему, демонстрируя понятные примеры кода, реализующие обучение с подкреплением и без учителя.

Скачать книгу

DevOps-инженер объединяет в себе несколько профессий: системного администратора, разработчика, тестировщика и менеджера. Он устанавливает связь между всеми этапами работы над продуктом. Такие специалисты сейчас востребованы во многих IT-компаниях.

Узнайте больше о DevOps здесь, на онлайн-интенсиве: 👉 https://clc.am/NPhg7A

⚙️ Познакомим с методологией DevOps.
⚙️ На примере игры «‎Тетрис» разберём все операции, необходимые для запуска приложения в облаке.
⚙️ Проведём ревью работ и наградим победителей.

🎁 Всех, кто дойдёт до конца, ждёт подарок — электронная книга Кей Петерсон и Дэвида Колба «Век живи — век учись» от издательства «МИФ»!

Машины учатся ездить с помощью нейронной сети.

https://proglib.io/w/30e0ba62

👨‍🎓📊 7 мифов о профессии Data Scientist

Вокруг науки о данных возникло множество разнообразных заблуждений, мешающих освоить эту замечательную дисциплину. Развенчиваем наиболее распространенные мифы о профессии Data Scientist.

https://proglib.io/sh/sH7UzuRnPb

👨‍🎓Пишем нейросеть на Python с нуля

Нейронные сети не так уж сложно реализовать, если знать, как моделируется каждый нейрон, что такое функция потери и алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation). Статья также демонстрирует обучение нейронной сети.

https://proglib.io/sh/EIn9A3pFPd

Портфолио Data Science - с чего начать?

https://proglib.io/w/bdfa0a4e

📌 Первое занятие нашего курса по математике для Data Science доступно на YouTube

На вебинаре вы узнаете, как решать задачи по комбинаторике. Вы изучите основные формулы комбинаторики, правило суммы и правило произведения. Мы разберем, что такое выбор без возвращения, с возвращением, с учетом порядка, без учета порядка. Параллельно порешаем несколько задач на понимание теории.

https://www.youtube.com/watch?v=GxQGbhjVWWM

Присоединяйтесь к полному курсу по ссылке (набор до 10 октября): https://courses.proglib.io/?utm_source=dsproglib&utm_medium=webinar1&utm_campaign=had