Мы не любим холивары — глупо спорить о том, какой продукт, язык программирования или технология лучше, если на рынке существуют несколько вариантов. Нужно понимать, что для одних задач A лучше Б, а для других — Б лучше А 💁♂️
⠀
Именно так обстоит дело с Python и PHP, которые нередко делят разработчиков на враждующие лагеря. Давайте сравним эти два популярных языка, чтобы иметь четкое представление об их преимуществах, уязвимостях и перспективах в 2020 году.
⠀
Именно так обстоит дело с Python и PHP, которые нередко делят разработчиков на враждующие лагеря. Давайте сравним эти два популярных языка, чтобы иметь четкое представление об их преимуществах, уязвимостях и перспективах в 2020 году.
Data Science — область, без сомнения, очень трендовая. Поэтому мы собрали полезные статьи, мастер-классы и онлайн-курсы, которые помогут вам самостоятельно разобраться в этой теме и составить о ней собственное впечатление.
🌐 Введение в Data Science и Big Data 🌐
● Статья «Специалист по большим данным: где учиться и куда пойти работать» — https://amp.gs/D8k4. Разбирается разница между Data Scientist и Data Engineer, дается подборка курсов и лайфхаков при поиске работы.
● Вебинар «Новая нефть. Как использовать Big Data, чтобы стать цифровым шейхом?» — https://amp.gs/D8kg. Обзор всех профессий, связанных с Big Data, и необходимые навыки.
● Видео с неформальных встреч DataTalks на Youtube — https://amp.gs/D8kh. Как зарабатывать на данных и машинном обучении.
● Лекция TED «Как данные изменят бизнес» — https://amp.gs/D8ky. Сжатое и яркое объяснение того, как данные полностью изменили бизнес-стратегию.
🧠 Введение в искусственный интеллект и машинное обучение 🧠
● Лекция «Кто и зачем создает искусственный интеллект?» — https://amp.gs/D8kP. Занимательное и наглядное описание того, как развивался искусственный интеллект.
● Лекция «Машинное обучение» — https://amp.gs/D8kV. Вторая лекция основателя App-in-the-Air и Empatika Байрама Аннакова о типах машинного обучения и методах создания искусственного интеллекта. Множество кейсов и практических советов.
● Лекция «Машинный интеллект и машинное обучение» — https://amp.gs/D8k9. Увлекательное введение Андрея Себранта, директора по маркетингу сервисов Яндекса, в тему с множеством ярких примеров
● Статья «Нейросети: доступно о сложном» — https://amp.gs/D8kE. Очень подробная и простая для понимания статья о том, как работают нейронные сети и Deep Learning.
👨🎓 Подборка хороших курсов по теме 👨🎓
● Онлайн-курс «Машинное обучение и анализ данных» — https://amp.gs/D8kR. Специализация Яндекса и МФТИ на Coursera на русском языке, полное введение в data science и машинное обучение на базе Python. Теорию можно смотреть бесплатно, задания и сертификат — платные.
● Dataquest — https://amp.gs/D8kd. Интерактивное пошаговое изучение Data Science с фокусом на Python, три направления на выбор: Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer.
● Datacamp — https://amp.gs/D8kO. Интерактивный онлайн-курс по Data Science с фокусом на R, 66 курсов по машинному обучению, анализу данных и статистике.
● Основы статистики — https://amp.gs/D8kU. Бесплатное и ясное введение в математическую статистику для всех.
● 10 онлайн-курсов по машинному обучению — https://amp.gs/D8kv. Подборка удаленных образовательных программ, составленная проектом «Теплица социальных технологий».
● Статистика и котики — https://amp.gs/D8kr. Любопытное введение в статистику на примере... котиков. Вы получите знания об основах описательной статистики, дисперсионном и корреляционном анализе. Фишка курса — наглядность (опять же, картинки с котиками).
🌐 Введение в Data Science и Big Data 🌐
● Статья «Специалист по большим данным: где учиться и куда пойти работать» — https://amp.gs/D8k4. Разбирается разница между Data Scientist и Data Engineer, дается подборка курсов и лайфхаков при поиске работы.
● Вебинар «Новая нефть. Как использовать Big Data, чтобы стать цифровым шейхом?» — https://amp.gs/D8kg. Обзор всех профессий, связанных с Big Data, и необходимые навыки.
● Видео с неформальных встреч DataTalks на Youtube — https://amp.gs/D8kh. Как зарабатывать на данных и машинном обучении.
● Лекция TED «Как данные изменят бизнес» — https://amp.gs/D8ky. Сжатое и яркое объяснение того, как данные полностью изменили бизнес-стратегию.
🧠 Введение в искусственный интеллект и машинное обучение 🧠
● Лекция «Кто и зачем создает искусственный интеллект?» — https://amp.gs/D8kP. Занимательное и наглядное описание того, как развивался искусственный интеллект.
● Лекция «Машинное обучение» — https://amp.gs/D8kV. Вторая лекция основателя App-in-the-Air и Empatika Байрама Аннакова о типах машинного обучения и методах создания искусственного интеллекта. Множество кейсов и практических советов.
● Лекция «Машинный интеллект и машинное обучение» — https://amp.gs/D8k9. Увлекательное введение Андрея Себранта, директора по маркетингу сервисов Яндекса, в тему с множеством ярких примеров
● Статья «Нейросети: доступно о сложном» — https://amp.gs/D8kE. Очень подробная и простая для понимания статья о том, как работают нейронные сети и Deep Learning.
👨🎓 Подборка хороших курсов по теме 👨🎓
● Онлайн-курс «Машинное обучение и анализ данных» — https://amp.gs/D8kR. Специализация Яндекса и МФТИ на Coursera на русском языке, полное введение в data science и машинное обучение на базе Python. Теорию можно смотреть бесплатно, задания и сертификат — платные.
● Dataquest — https://amp.gs/D8kd. Интерактивное пошаговое изучение Data Science с фокусом на Python, три направления на выбор: Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer.
● Datacamp — https://amp.gs/D8kO. Интерактивный онлайн-курс по Data Science с фокусом на R, 66 курсов по машинному обучению, анализу данных и статистике.
● Основы статистики — https://amp.gs/D8kU. Бесплатное и ясное введение в математическую статистику для всех.
● 10 онлайн-курсов по машинному обучению — https://amp.gs/D8kv. Подборка удаленных образовательных программ, составленная проектом «Теплица социальных технологий».
● Статистика и котики — https://amp.gs/D8kr. Любопытное введение в статистику на примере... котиков. Вы получите знания об основах описательной статистики, дисперсионном и корреляционном анализе. Фишка курса — наглядность (опять же, картинки с котиками).
