🛠 Как построить карьеру в Data Science с помощью инструментов

Область Data Science энергично развивается. Но наука о данных — это не только нейросети, но и классические алгоритмы машинного обучения, да и вообще всё, что связано с вопросами анализа, обработки и представления информации в цифровой форме. Чтобы пользоваться знаниями, дата-сайентисты используют следующие инструменты:

🌸 Jupyter — инструмент понадобится для обмена результатами анализа данных, позволяет в одном документе соединять код, текст в разметке Markdown и формулы в LaTeX, средства тестирования и профилирования.

🌸 Git — научитесь пораньше пользоваться Git. В процессе работы вам придётся выбирать между множеством моделей и архитектурных решений — контроль версий здесь как нельзя кстати.

Python:

⭐NumPy — потребуется в Python для скоростной обработки массивов данных.

⭐Pandas — используется ля табличного представления данных.

⭐ Scikit-learn — готовые классы популярных моделей машинного обучения.

⭐ TensorFlow или PyTorch — для глубокого обучения необходимо познакомиться с этими фреймворками.

Изучайте инструменты для Data Science, также вы можете забрать наши курсы:
🔵 базовые модели ML и приложения
🔵 математика для Data Science

🌟 Коллеги, внимание!

Мы в самом разгаре работы над кучей новых фишек, но старые добрые каналы тоже заслуживают нашего внимания.

Расскажите нам в комментариях, какие апгрейды, фишки или обновления вы хотели бы видеть в нашей (внимание, умное слово) экосистеме? 🚀

Ждем ваших креативных идей и предложений! 🎉

⚡️Подборка YouTube каналов: AI, ML и DataScience

Мы собрали каналы для дата-сайентистов — весь образовательный контент рунета🔥

DataLearn / Канал по обучению Big Data, Data Engineering
AI Community / Сообщество людей, заинтересованных в коммерциализации AI
Computer Science Center / Видеозаписи лекций и докладов преподавателей
Dmitri Soshnikov / Выступления по искусственному интеллекту и машинному обучению
karpov.courses / Публикуются записи вебинаров и другой полезный и интересный контент
ODS AI Ru / Видео-канал сообщества Open Data Science
SmartData / Конференция по Data Engineering. У нас уже есть стек: выбирай инструмент, бери и делай

⚡Всего три слова: последний день распродажи

До конца дня вы можете воспользоваться скидкой 50% на один из наших флагманских курсов по вышмату и получить курс по ML В ПОДАРОК!

🗯️14 990 ₽ (вместо 29 990 ₽)🗯️

Для кого предназначен курс:
➡️для новичков и тех, кто хочет начать карьеру в IT;
➡️для опытных разработчиков, которые хотят буст в карьере.

Что ждёт вас на курсе:
⭐️полугодовая программа от преподавателей ВМК МГУ;
⭐️47 видеолекций и 150 практических заданий;
⭐️бессрочный доступ ко всем материалам курса;
⭐️развернутая обратная связь по всем домашним заданиям и ссылки на полезные дополнительные материалы.

Нужно ли хорошо знать математику, чтобы начать учиться?
Нет. В состав курса входит блок «Школьная математика», который позволит вам погрузиться в тему с основ.

Скорее за скидкой!

📈 Зарплаты айтишников продолжают расти в России

Средний размер оклада уже достиг 123 тысяч рублей, это на 12,5% больше, чем годом ранее, подсчитали аналитики Работы.ру. Больше всего платят в Москве — 217 тысяч рублей в среднем.

💬 Звучит ли правдоподобно?

💠 9 гифок, наглядно иллюстрирующих числовые последовательности

Наш преподаватель Алексей Никитин делится своими знаниями по мат. анализу, важнейший раздел: числовые последовательности. Алексей Никитин — Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Он приложил немало усилий в создании раздела по мат. анализу нашего курса:
🔵 Математика для Data Science

🔗 Ссылка на статью