🗣️ Лучшие Python-библиотеки для машинного обучения

Собрали самые популярные и полезные библиотеки машинного обучения для Python.

TensorFlow — бэкенд-библиотека для разработки, обучения и развёртывания моделей глубокого обучения.

Keras — библиотека высокого уровня, которая работает поверх TensorFlow и других бэкендов, таких как Theano или Microsoft Cognitive Toolkit. Удобный интерфейс Keras позволяет разрабатывать и обучать модели глубокого обучения без ущерба для производительности.

Scikit-learn — одна из самых популярных библиотек машинного обучения в Python, потому что она предоставляет полный набор инструментов для предварительной обработки данных, выбора функций, обучения и оценки моделей.

NumPy — одна из универсальных библиотек для работы с массивами или большими коллекциями однородных данных.

Pandas — пакет, основанный на NumPy (поэтому для работы должны быть установлены оба пакета), но расширяющий его для одновременной работы с разными типами размеченных данных.

PyTorch — библиотека общего назначения для машинного обучения.

SciPy — библиотека для научных вычислений, которая содержит пакеты и модули для линейной алгебры, оптимизации изображений, интеграционной интерполяции, обработки сигналов и изображений, решения обыкновенных дифференциальных уравнений и других вычислительных задач.

Забирайте курс по Machine Learning:
🔵 Базовые модели ML и приложения

❓ ШАД — кому это нужно

ШАД – полноценное обучение с нагрузкой по 30 часов в неделю. Обучение бесплатное, но сначала требуется пройти онлайн-тестирование, затем экзамен и собеседование в филиалах ШАД.

— Кому это нужно?

Во-первых, выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке. Во-вторых, любовь к Data Science и желание глубоко-глубоко нырнуть в эту отрасль. При этом если вас интересует чистая научная теория, то место найдётся – регулярные семинары и различные исследовательские проекты.

В целом, целевую аудиторию можно описать так: хочется попасть в сферу Data Science, сделать это максимально эффективно и интересно. К тому же обучение проходит по вечерам.

ШАД подходит вам? Тогда забирайте наш курс по математике для Data Science:
🔵 Математика для Data Science

📊 Как начинающий Data Scientist может заработать на фрилансе?

Хотите начать карьерный путь в Data Science в качестве фрилансера? В нашей статье подготовили для вас 8 простых шагов: от регистрации на платформе до обустройства рабочего места.

Для любого Data Scientist'а важно умение программировать, забирайте наш курс:
🔵 Основы программирования на Python

🔗 Статья

🌐 Самое главное в современном обучении: вебинар

Вебинар — это онлайн-трансляция, основной целью которой является образование.

Процесс выстроен так:

— Эксперт, какой-либо области готов поделиться полезным материалом

— Он структурирует информацию

— Трансляция этих знаний аудитории

Посещение вебинара полезно для перепрофилирования, освоения новых знаний, повышения квалификации. ⚠️

Смотри наши вебинары на сайте:
🔵 Proglib.academy

📌 Шпаргалка MATLAB и Simulink для дата-сайентистов

Список полезных ресурсов для дата-сайентистов, изучающих MATLAB и Simulink. Список включает советы и рекомендации, учебные пособия, видео, шпаргалки и возможности для изучения MATLAB и Simulink

📎 Шпаргалка

😮 Какие знания в области математики требуются специалистам в Machine Learning и Data Science

Именно об этом говорили на одном из прошлых вебинаров.

Также на вебинаре сооснователь и CPO Wale. ai рассказывал о своем карьерном пути, о том, как развивать математическое мышление и как улучшать качество продукта с помощью математических методов

Что было на вебинаре:
⚡️ Математика как основа ИИ: почему без математики невозможна эффективная работа в области AI

⚡️ На что обращают внимание при найме ML/AI разработчиков: нужно ли фундаментальное образование

⚡️ Примеры математических методов, применяемых в AI / Data science

⚡️ Принципы: Как математические методы используются для оптимизации процессов и улучшения качества продуктов

🔗 Ссылка на вебинар

📌 Простая истина от подписчика: Как стать программистом, за несколько этапов

«1. Выбираем понравившийся язык программирования

2. Изучаем самостоятельно основы языка по видео на youtube или статьям, углубляем знания с помощью курсов

3. Создаем простенький pet-проект, используя основные технологии (например, коннект к БД, внешние АПИ), соблюдая архитектуру

4. Выкладываем проект на Github и красиво оформляем README

5. Пишем качественное резюме (на youtube есть рекомендации) и проходим собесы во все возможные компании. Вопросы собесов записываем и изучаем

6. Устраиваемся в согласившуюся компанию, не особо глядя на зарплату, чисто ради коммерческого опыта

7. Работаем там 1-2 года, приобретаем знания, и уже с опытом ищем нормальную работу за нормальную зарплату».