📘 ТОП-9 книг по программированию для начинающих дата сайентистов в 2024 году
Хотите начать свой путь в Data science?поехали!
Мы подготовили подборку из девяти лучших книг, которые помогут освоить это направление. Начните свой путь в IT вместе с нами!🔥
📌 Книги
Наш курс для Data science
➡️ Математика для Data science
Наши статьи
🔵 Где изучать Data Science в 2024 году?
🔵 Обучение Data science какие знания нужны по математике специалисту по анализу данных
🔵 Как выбрать специализацию и начать обучение Data Science
Хотите начать свой путь в Data science?
Мы подготовили подборку из девяти лучших книг, которые помогут освоить это направление. Начните свой путь в IT вместе с нами!
Наш курс для Data science
Наши статьи
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
❓ 20+ вопросов, которые стоит задать на собеседовании в стартап
Начать или продолжить свою карьеру вы можете в стартапе. Работа в стартапе всегда связана с рисками, поэтому мы подготовили несколько вопросов, которые помогут вам рассмотреть этот вариант и не упускать возможности
Стартап — это новая компания или проект, который стремится предложить инновационный продукт или услугу и быстро масштабироваться на рынке.
🔗 Ссылка на вопросы
А если вы выбираете курс, вот подборка из proglib.academy:
🔵 математика для Data Science
🔵 базовые модели ML и приложения
🔵 алгоритмы и структуры данных
🔵 основы программирования на Python
🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба
Начать или продолжить свою карьеру вы можете в стартапе. Работа в стартапе всегда связана с рисками, поэтому мы подготовили несколько вопросов, которые помогут вам рассмотреть этот вариант и не упускать возможности
Стартап — это новая компания или проект, который стремится предложить инновационный продукт или услугу и быстро масштабироваться на рынке.
🔗 Ссылка на вопросы
А если вы выбираете курс, вот подборка из proglib.academy:
🔵 математика для Data Science
🔵 базовые модели ML и приложения
🔵 алгоритмы и структуры данных
🔵 основы программирования на Python
🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба
👏2
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🏆👁️ Топовая задачка на Stack Overflow: как найти k пропущенных чисел в потоке данных
Это продолжение статьи про задачу, в которой нужно определить, какое число вынули из мешка со 100 уникальными числами. В новой части мы показываем решение с помощью алгоритма сверки множеств, симметрических функций и уравнения k-й степени.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Это продолжение статьи про задачу, в которой нужно определить, какое число вынули из мешка со 100 уникальными числами. В новой части мы показываем решение с помощью алгоритма сверки множеств, симметрических функций и уравнения k-й степени.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
🔥1
В Proglib.academy мы обучаем нескольким направлениям, Data Science, Программирование на Python, Frontend-разработчик (JavaScript, HTML, CSS). Почему именно эти языки программирования?
Python нужен для работы с данными, машинного обучения и тестирования. Обучение Data Science (наука о данных) как раз связано с этим языком программирования.
JavaScript открывает доступ к разработке веб-сайтов и приложений, у него огромная экосистема библиотек и фреймворков. В нашем курсе вы познакомитесь с фреймворком React.js
В последующих постах вы увидите: из чего состоит курс, как делаются домашки, какой конечный результат?
А если хотите подробнее узнать про каждое направление, переходите по ссылкам:➡️
🔵 математика для Data Science
🔵 основы программирования на Python
🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба
Python нужен для работы с данными, машинного обучения и тестирования. Обучение Data Science (наука о данных) как раз связано с этим языком программирования.
JavaScript открывает доступ к разработке веб-сайтов и приложений, у него огромная экосистема библиотек и фреймворков. В нашем курсе вы познакомитесь с фреймворком React.js
В последующих постах вы увидите: из чего состоит курс, как делаются домашки, какой конечный результат?
А если хотите подробнее узнать про каждое направление, переходите по ссылкам:
🔵 математика для Data Science
🔵 основы программирования на Python
🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩1
Что вы знаете про регрессию? Зачем она нужна в Data Science?
Регрессия — это один из основных методов анализа данных, широко используемый в Data Science. Она позволяет моделировать и анализировать отношения между переменными, что делает её незаменимым инструментом для предсказаний и интерпретаций данных.
Регрессия бывает различных видов, каждый из которых используется для решения специфических задач:
▪️Линейная регрессия: моделирует линейную зависимость между независимой переменной (предиктором) и зависимой переменной (ответом).
▪️Логистическая регрессия: используется для бинарных исходов, предсказывая вероятность принадлежности к одному из двух классов.
▪️Полиномиальная регрессии: моделирует нелинейные зависимости, позволяя учитывать криволинейные отношения между переменными.
Многие статистические методы предполагают или опираются на регрессию. К примеру, анализ дисперсии (ANOVA) эффективен только тогда, когда соблюдаются условия линейной регрессии. Кроме того, некоторые алгоритмы машинного обучения предполагают использование регрессионных моделей для предсказания и анализа данных.
#вопросы_с_собеседований
Регрессия — это один из основных методов анализа данных, широко используемый в Data Science. Она позволяет моделировать и анализировать отношения между переменными, что делает её незаменимым инструментом для предсказаний и интерпретаций данных.
Регрессия бывает различных видов, каждый из которых используется для решения специфических задач:
▪️Линейная регрессия: моделирует линейную зависимость между независимой переменной (предиктором) и зависимой переменной (ответом).
▪️Логистическая регрессия: используется для бинарных исходов, предсказывая вероятность принадлежности к одному из двух классов.
▪️Полиномиальная регрессии: моделирует нелинейные зависимости, позволяя учитывать криволинейные отношения между переменными.
Многие статистические методы предполагают или опираются на регрессию. К примеру, анализ дисперсии (ANOVA) эффективен только тогда, когда соблюдаются условия линейной регрессии. Кроме того, некоторые алгоритмы машинного обучения предполагают использование регрессионных моделей для предсказания и анализа данных.
#вопросы_с_собеседований
👾1
Forwarded from Книги для программистов
📖 ТОП-10 книг о том, как правильно построить карьеру в IT
Хотите преуспеть в IT? Ознакомьтесь с нашим списком лучших книг, которые помогут вам выстроить успешную карьеру в этой динамичной отрасли!
Читать статью, чтобы ознакомиться со всеми книгами 👉 https://proglib.io/sh/glq68BCSKj
Хотите преуспеть в IT? Ознакомьтесь с нашим списком лучших книг, которые помогут вам выстроить успешную карьеру в этой динамичной отрасли!
Читать статью, чтобы ознакомиться со всеми книгами 👉 https://proglib.io/sh/glq68BCSKj
🔥2