Сохранёнки программиста
7.57K subscribers
1.05K photos
40 videos
3 files
1.56K links
Бесплатные лекции, курсы, книги, подкасты по программированию

Разместить рекламу: @tproger_sales_bot

Правила общения: https://tprg.ru/rules

Другие каналы: @tproger_channels

Другие наши проекты: https://tprg.ru/media
Download Telegram
Книга: Data Science. Наука о данных с нуля

Автор: Джоэл Грас

Год издания: 2020

Описание:
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы k-ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приёмы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.

Скачать книгу

#книга #datascience #ru
Курс: Бесплатный курс по анализу данных на Python

Небольшой курс по основам анализа данных. Вы изучите несколько библиотек Python, такие как NumPy, Pandas, а также познакомитесь с SQL и не только.

Курс доступен тут.

#курс #python #datascience #ru
Книга: Data Science Bookcamp

Автор: Leonard Apeltsin
Год издания: 2021

Описание:
Data Science Bookcamp не ограничивается поверхностной теорией и игрушечными примерами. Работая над каждым проектом, вы узнаете, как устранять распространенные проблемы, такие как отсутствующие, нечёткие данные и алгоритмы, которые не совсем соответствуют модели, которую вы создаёте. Вы по достоинству оцените подробные инструкции по настройке и полностью объяснённые решения, в которых указаны распространенные точки отказа. В конце концов, вы будете уверены в своих навыках, потому что сможете увидеть результаты.

Скачать книгу

#книга #datascience #en
Книга: Data Science. Наука о данных с нуля

Автор: Джоэл Грас
Год издания: 2020

Описание:
Книга позволяет изучить науку о данных и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы k-ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приёмы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.

Скачать книгу

#книга #datascience #ru
Книга: Data Science. Инсайдерская информация для новичков

Автор: Кэти О'Нил, Рэйчел Шатт
Год издания: 2019

Описание:
Эта книга основана на вводном курсе по Data Science из Колумбийского университета, и начинающему специалисту-аналитику она необходима. Книга также содержит много примеров на языках Python и R.

Основные темы:
— Байесовские методы;
— Статистические алгоритмы;
— Финансовое моделирование;
— Рекомендательные движки;
— Визуализация данных;
— MapReduce.

#книга #ru #datascience
Курс: Numpy для начинающих

По мере прохождения этого курса вы приобретаете навыки работы с массивами данных, осуществления математических и статистических операций, а также понимания других концепций, которые будут полезны в различных областях, включая научные и инженерные вычисления, обработку данных и машинное обучение.

Ссылка на курс

#курс #datascience #numpy #python #ru
Курс: Python for Data Science — практика Numpy

Этот курс полезен как основной материал для изучения и дополненный источник практики для любого изучаемого или изученного курса. Обучение фокусируется на практическом применении базовых концепций NumPy.

Материал разбит на 3 модуля. В начале каждого урока идёт краткое описание темы и методов которые будут применяться в задачах урока.

Ссылка на курс

#курс #python #numpy #datascience #ru
Курс по Big Data и Data Science

Мир данных развивается с бешеной скоростью — сегодня уже мало просто уметь строить графики в Excel. Всё чаще на слуху Spark, Hadoop, нейронки и BI-системы — и неплохо бы понимать, о чём вообще речь.

В этом курсе собрали всё, что нужно для следующего шага в Data Science: от архитектуры MapReduce до практики в Jupyter с PySpark, плюс полезный бонус — блок по управлению проектами и soft skills. Так что если хочется системно подтянуть знания и не потеряться в мире Big Data — заглянуть в курс точно стоит.

#курс #bigdata #datascience #продолжающим #ru