Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
18.6K subscribers
2.3K photos
116 videos
64 files
4.72K 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
Хотите сами разобраться в облачных базах данных вашего бизнеса и научиться работать с ними?

На тренинге «Основы работы с данными в Azure» эксперты расскажут об основных концепциях работы с облачными базами данных и покажут наиболее популярные подходы к работе с ними. А ещё у вас будет возможность подготовиться и пройти сертификационный экзамен DP-900.

Не упустите шанс >>ссылка<<
📌Подписывайтесь на наш Instagram и получайте полезные книги первыми: instagram.com/proglibrary
🤖📊 Как машинное обучение упорядочивает большие данные

Когда в работу с большими данными вступает машинное обучение, игра выходит на новый уровень. Рассказываем, как и зачем методы Machine Learning применяется в сфере Big Data.

https://proglib.io/sh/13LhDQMtPe
A Python Data Analyst’s Toolkit (2020)
Автор: Gayathri Rajagopalan
Количество страниц: 420

Изучите основы анализа данных и статистики с помощью тематических исследований с использованием Python. Автор покажет вам, как уверенно писать код на Python и использовать различные библиотеки и функции для анализа любого набора данных. Код представлен в ноутбуках Jupyter, которые можно в дальнейшем адаптировать и расширять.

Эта книга разделена на три части - программирование на Python, анализ и визуализация данных, статистика. Вы начнете с введения в Python - синтаксис, функции, условные операторы, типы данных и различные типы контейнеров. Затем вы изучите более сложные концепции, такие как регулярные выражения, обработка файлов и решение математических задач с помощью Python.

Скачать книгу
Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction (2021)
Автор: Ron Kneusel
Количество страниц: 448

Если вам интересно узнать о машинном обучении, но вы не знаете, с чего начать, то это книга, которую вы так долго ждали. Сосредоточившись на подразделе машинного обучения, известном как глубокое обучение, автор объясняет основные концепции и дает основу, необходимую для начала построения ваших собственных моделей. Вместо того, чтобы просто излагать варианты использования существующих наборов инструментов, книга поможет вам понять, зачем нужно глубокое обучение, и вдохновит вас на дальнейшие исследования.

Скачать книгу
Не знаете, как работают базы данных в облачной среде?

На тренинге 22 и 23 марта «Основы работы с данными в Azure» вы познакомитесь с основными концепциями работы в облачной среде Azure. На курсе среди прочего будут рассмотрены реляционные и нереляционные подходы к работе с данными, а главное — вы сможете сдать экзамен DP-900 и получить сертификат.

Отмечайте в календаре >>ссылка<<
Deep Learning Architectures (2020)
Автор: Ovidiu Calin
Количество страниц: 296

В этой книге описывается, как нейронные сети работают с математической точки зрения. Нейросети можно интерпретировать как универсальные апроксиматоры функций. Книга устраняет разрыв между идеями и концепциями, которые сегодня используются на интуитивном уровне, и точным современным математическим языком. Её можно использовать в аспирантуре по глубокому обучению, при этом первые несколько частей доступны для студентов старших курсов. Кроме того, она будет интересна исследователям машинного обучения, интересующимся теоретическим пониманием предмета.

Скачать книгу