​Хотите освоить сложную ИТ-специальность, но не знаете с чего начать? Начните с самого сложного!

4 марта с 19:00 до 20:30 «Библиотека программиста» проводит бесплатный вебинар «Зачем нужна математика?». Вы узнаете, почему математику называют царицей наук, чем дискретная математика отличается от непрерывной и с чем едят матанализ.

Аспирант факультета ВМК МГУ Дмитрий Емельянов расскажет вам о применении абстрактной науки в реальной жизни и в сфере высоких технологий, а потом ответит на вопросы участников.

Зарегистрироваться можно тут

Узнать больше о курсе “Высшая математика для Data Science” тут

🤖 Как устроены современные рекомендательные системы?

Сегодня мы глубоко погрузимся в особенности работы алгоритмов искусственного интеллекта, на которых построили бизнес Facebook, Google и другие ИТ-гиганты. Внимание: статья рассчитана на специалистов.

https://proglib.io/sh/k1HW3sRTEx

Теоретические основы графовых нейронных сетей. Выступление в компьютерной лаборатории кембриджского университета.

https://proglib.io/w/8ea4a2df

🚨ГОТОВЬТЕСЬ!🚨
И не говорите, что мы вас не предупреждали.

Уже 10 марта стартует флагманский онлайн-курс
"Data Engineer 8.0". Присоединяйтесь: https://clck.ru/TXLCe

🧑🏻‍💻Приглашаем дата инженеров, администраторов баз данных и менеджеров по развитию продуктов систематизировать свои знания и овладеть новыми востребованными навыками в области дата инжиниринга.

7-недельная образовательная программа по построению ETL-пайплайнов: Hadoop, Kafka, Spark, Airflow, ElasticSearch и пр:
✔️21 практическое занятие;
✔️10+ современных инструментов по обработке данных;
✔️6 лабораторий-суперачивок.

Обучают: Антон Пилипенко (Sbermarket), Николай Марков (Aligned Research Group), Андрей Титов (NVIDIA) и Егор Матешук (Qvant),

Преподаватели, не нуждающиеся в дополнительном представлении. Они поделятся с вами своим бесценным опытом, датасетами из реальной жизни и помогут обойти многие подводные камни.

Как я нашел свою первую работу в анализе данных.

https://proglib.io/w/aaed0903

Тенденции машинного обучения и данных: итоги 2020 года и взгляд на 2021 год и далее.

https://proglib.io/w/ff53b8e9

Practical Machine Learning in R (2020)
Авторы: Fred Nwanganga, Mike Chapple
Количество страниц: 464

Машинное обучение ― ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам улучшать свои результаты и изучать новые подходы без явных инструкций ― позволяет компаниям выявлять закономерности в своих данных и включать прогнозную аналитику в свой процесс принятия решений. Данная книга учит практическому подходу к решению бизнес-задач с помощью интеллектуальных самообучающихся компьютерных алгоритмов.

Скачать книгу

Очистка данных с помощью Python с использованием библиотеки Pandas.

https://proglib.io/w/03d75c20

Если вы ищете работу в IT-секторе, значит, вам нужно посмотреть вакансии «Лаборатории Касперского» ✔️
Ведь это компания, которая действительно вкладывается в своих сотрудников — чтобы им было максимально комфортно работать и создавать безопасное будущее:
Суммарные затраты на сотрудников компании — 18 миллиардов рублей в год.
Компания входит в топ-5 отрасли по уровню зарплат.
Мы заботимся о здоровье наших сотрудников и их детей: на его поддержку компания тратит 550 миллионов в год.
Поддерживаем сотрудников в стремлении получать новые знания, поэтому на обучение вкладываем более 240 миллионов.
Около 300 миллионов в год «Лаборатория Касперского» тратит на всевозможные праздники и страховки для детей сотрудников.
Еще один пункт расходов для заботы о сотрудниках — обустройство рабочих мест. На создание каждого уходит 900 тысяч рублей.

Самое важное: все эти преимущества доступны уже с первого дня работы в компании. Посмотрите открытые вакансии и найдите подходящий вариант для себя: https://bit.ly/3sRp0eB

5 главных качеств хорошего специалиста по данным.

https://proglib.io/w/2260386e

Базовая статистика, которую необходимо знать для старта в науке о данных.

https://proglib.io/w/d504305b

Как собрать регрессионную модель.

https://proglib.io/w/a253cc03

Стратегия на собеседовании, которая помогла мне найти мою первую работу в области науки о данных.

https://proglib.io/w/5d21e97d

Обучающее видео по NumPy для начинающих.

https://proglib.io/w/4c89db4c

Установка PyCharm вместе с TensorFlow 2.0.

https://proglib.io/w/e7a26b56

Введение в обнаружение объектов с помощью TensorFlow 2.

https://proglib.io/w/aa78f8b4

🤖 Классификация одежды из набора данных DeepFashion с помощью Fastai

Статья описывает мультиклассовую классификацию изображений на основе модели ResNet34 с помощью популярных библиотек PyTorch и Fastai. Автор начинает с ревизии зимней одежды и заканчивает нейросетями.

https://proglib.io/sh/leWP32NofD

​Glassford Global приглашает старших аналитиков и консультантов с навыками в data science на проект по построению макроэкономических моделей для банка.
Требуемые компетенции:
• опыт построения макроэкономических моделей;
• уверенный уровень владения python;
• образование экономическое/ финансовое будут существенным плюсом.
Дата старта проекта: 1 апреля
Продолжительность проекта: 5 месяцев
Загрузка: full-time, удаленно
Проект выполняется в составе команды крупной международной консалтинговой компании.
Если у Вас есть подходящая кандидатура и Вы готовы поделиться контактами, то у нас есть специальное предложение! За успешные референсы для Alumni Glassford Global действует программа бонусов и премирования 😉 Узнать подробнее можно по телефону +7 499 110 01 82 или [email protected] @glassford_global

Deep Learning for the Life Sciences (2019)
Автор: Bharath Ramsundar, Peter Eastman, Patrick Walters, Vijay Pande
Количество страниц: 238

Глубокое обучение уже достигло замечательных результатов во многих областях. Теперь оно влияет на науку в целом и на науки о жизни в особенной манере. Эта практическая книга учит разработчиков и ученых тому, как использовать глубокое обучение в геномике, химии, биофизике, медицинском анализе и других областях.

Скачать книгу