Первые принципы компьютерного зрения.

https://proglib.io/w/f0dac7fd

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<<

Как ускорить работу Pandas с помощью Modin.

https://proglib.io/w/609d2ba7

Зачем нужна математика?

Из лекции аспиранта ВМК МГУ вы узнаете основные кейсы применения математики в индустриальных задачах.

https://proglib.io/w/ae566036

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

lucid-sonic-dreams: синхронизируем визуальные эффекты, созданные GAN, с музыкой.

https://proglib.io/w/5f2ee730

Цикл туториалов по прикладному машинному обучению.

https://proglib.io/w/14a26954

Наука о данных для оптимизации маркетинга - примеры из Airbnb, Lyft, DoorDash.

https://proglib.io/w/4fa4f313

3 must-have проекта для вашего портфолио в области науки о данных.

https://proglib.io/w/fcfdb76d

Глубокое обучение в классификации спутниковых изображений земли с использованием Python.

https://proglib.io/w/5c0c3cbc

Какую цветовую шкалу использовать при визуализации данных?

https://proglib.io/w/871e3fca

Вино и математика: сочетание моделей.

https://proglib.io/w/42d2d4e2

Чтобы получить работу в Data Science, не идите за стадом.

https://proglib.io/w/ab42c589

🗺 Работа с геоданными в Python и Jupyter

Строим карту бесплатных точек доступа Wi-Fi в Москве, прокладываем маршрут московского марафона, создаем интерактивную карту регионов РФ и хороплет-карту штатов США по COVID-19 с помощью блокнотов Jupyter, библиотек pandas, gmaps, ipyleaflet и folium.

https://proglib.io/sh/XGOtPw1bfi

Ошибки в резюме Data Science, которых следует избегать.

https://proglib.io/w/5ed1ae30

Hyperactive: набор инструментов для оптимизации гиперпараметров и сбора данных.

https://proglib.io/w/4ddc7ef8

Будь готов! Мы запускаем Telegram-канал «Карьера в Сбере»!

Прямо здесь ты будешь получать только самую свежую информацию:

⚡️ актуальные вакансии для IT-специалистов и Data-people
🎙 свежие новости о технологиях
☝️ рекомендации и советы от HR-экспертов Сбера
🤩 реальные истории IT-специалистов Сбера
🗓 анонсы важных событий и обучающих курсов

🖖 Присоединяйся к каналу «Карьера в Сбере» и будь в курсе!