pymc3: байесовское моделирование и вероятностное машинное обучение с помощью Aesara.

https://proglib.io/w/55eed6dd

Прямо сейчас - первая технологическая конференция SmartDev от Сбера!

В течение дня участников ждут выступления топовых спикеров: Марка Хамильтона - CTO NVIDIA, Билла Ропера - создателя игр Warcraft и Diablo, Раджи Кодури - главного архитектора Intel, а также IT-лидеров Сбера.

Новые инструменты разработки, APIs/SDKs, облачная и блокчейн платформы, Machine Learning, AR/VR - об этом и многом другом поговорим в формате демо и live coding сессий и круглых столов.

Подключайтесь бесплатно прямо сейчас!
Прямой эфир на сайте конференции!

Новая байесовская система автоматически очищает беспорядочные таблицы данных.

https://proglib.io/w/2c54dd70

dagster-io / dagster: оркестратор данных для машинного обучения, аналитики и ETL.

https://proglib.io/w/913cc2b8

Делимся занимательной подборкой новостей из мира Data Science от Нетологии.

Свежее исследование от Стэндфордского университета, интервью со знаменитыми учеными, а также карта инноваций от журналистов The New York Times — по ссылке: https://netolo.gy/gzC

Делимся знаниями об алгоритме обрезки изображений.

https://proglib.io/w/9781e6fc

Применение обучения с подкреплением: недавние примеры из крупных американских компаний.

https://proglib.io/w/73c36961

#proglib_contest

Моем датасет: руководство по очистке данных в Python

Прежде чем передать набор данных ML-модели, его нужно очистить: обработать пропуски, дубликаты, выбросы. Как это сделать, не потеряв важную информацию, – в этом посте.

https://proglib.io/w/068ed8df

#proglib_contest

Подходит к концу эпический конкурс на самый интересный контент в телеграм-каналах Библиотеки программиста. Посты собирают всё больше откликов — спасибо за ваши старания!

У всех, кто хотел поучаствовать, остался последний шанс побороться за 20 000 ₽ в каждом из каналов: @progbook, @proglibrary, @pyproglib, @frontendproglib, @javaproglib, @dsproglib, @phpproglib, @cppproglib, @mobileproglib, @goproglib, @csharpproglib, @devopsslib, @testerlib, @hackproglib. Общий призовой фонд 280 000 ₽.

До полуночи примем последние посты — в некоторых каналах шансы на победу всё ещё высокие. Лайфхак: эти каналы нетрудно вычислить по хэштегу #proglib_contest 😉.

Напоминаем, как участвовать: пишем анонс до 700 знаков к любой актуальной айтишной статье 2020-21 годов или рецензию книги для @progbook. Отправляем получившийся текст и название канала боту @proglib_contest_bot. Чей пост в канале наберёт больше откликов, тот и выиграл.

Через три дня подведем итоги и огласим список победителей. Юридическая информация: https://proglib.io/best-post-contest.

3 библиотеки по визуализации данных, которые вы обязаны знать как Data Scientist

В реальной жизни предварительная обработка данных - действительно боль для многих. Но с помощью библиотек визуализации данных играть с ними может быть действительно весело.

https://proglib.io/w/0ea39ef9

Deep Learning Techniques for Music Generation (2020)
Автор: Jean-Pierre Briot
Количество страниц: 312

Эта книга представляет собой обзор и анализ того, как глубокое обучение можно использовать для создания музыкального контента. Автор предлагает исчерпывающее изложение основ методов глубокого обучения для создания музыки. Он также разбирает концептуальный фреймворк, используемый для классификации и анализа различных типов архитектуры, моделей кодирования, стратегий генерации и способов управления генерацией.

Скачать книгу

Ищите всё, что связано с разработкой, в сообществе @selectelnews →



https://t.iss.one/SelectelNews/1281

Будущее машинного обучения заключается в лучших абстракциях.

https://proglib.io/w/18e770af

Calculus Made Easy (1998)
Авторы: Silvanus P. Thompson, Martin Gardner
Количество страниц: 336

Целью редактора книги было сделать математический анализ еще более понятным для читателей всех уровней. Благодаря новому введению, трем новым главам, модернизированному языку и методам, а также приложению сложных и приятных практических задач, Calculus Made Easy был полностью обновлен для современного читателя. Первое издание было выпущено в 1910 году.

Скачать книгу

Data Quality Engineer

Формат: удаленка/офис - Санкт-Петербург,Малоохтинский пр-т
Компания: контакты через агентство Smart Hiring Pro
ЗП от 200 т.р. на руки по итогам собеседования

‼️Международная продуктовая IT-компания, разрабатывающая софт для индустрии трейдинга и инвестиций приглашает вас в команду Data Platform!

🧰Предстоит:
заниматься покрытием автоматизированными тестами финансовых отчетов, создавать модуль по самописному компоненту мониторинга данных.

Используемый стек технологий: Python, Java, Scala, SQL

✅Мы ожидаем:
-навыки программирования на Python и Scala/Java, чтобы создавать компоненты для автоматизации тестирования;
-понимание принципов построения DWH системы (дизайн, реализация);
-отличные знания SQL;
-опыт тестирования больших объемов данных и выявления аномалий;
-знания английского языка на уровне B2,
-аналитический склад ума,
- внимание к деталям.

🍩Что мы предлагаем:
-регулярные корпоративные тренинги с внутренними и внешними спикерами;
-коллектив крутых разработчиков и развитую систему обмена опытом внутри компании;
-интересные проекты и сложные задачи;
-необходимость нетривиального подхода и работу над нестандартными решениями;
-прозрачная система роста внутри компании;
-курсы английского языка.

🤗Мы заботимся о наших сотрудниках:

-соблюдаем все требования ТК РФ;
-полностью белая зарплата;
-ДМС (включая стоматологию);
-оплачиваем корпоративный спортзал с личным тренером и спортивные секции (футбол, баскетбол, волейбол)
-релокационный пакет

☎️С удовольствием расскажу подробности: @mariyakostina, [email protected].

О профессии инженера-аналитика.

https://proglib.io/w/80075a96

«Могу ли я устроиться на работу в области науки о данных без предварительного опыта?»

https://proglib.io/w/f1d38443

5 важных функций и навыков программирования на Python, которые вы должны освоить как data scientist.

https://proglib.io/w/9554d7f7

Spektral - это библиотека Python для глубокого обучения на графах, основанная на API Keras и TensorFlow 2.

https://proglib.io/w/7de2ce8f

При изучении data science у начинающих часто возникает вопрос с чего начать и как построить свой план обучения чтобы стать junior.

Александр с канала "Data science и программирование" сделал road map, состоящий полностью из бесплатных ресурсов как с полного нуля можно стать junior data scientist.

https://youtu.be/7sa3l1Ximgc

Так же на канале есть практические туториалы и советы по карьере.

Подписывайтесь на каналы Александра 🔥

YouTube: https://www.youtube.com/c/AlexanderErshov

Telegram: https://t.iss.one/ershovds