Мы всегда призываем к тому, что наши курсы не являются заменой бесплатным онлайн-программам. Напротив, онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно, у них есть свои плюсы. Поэтому собрали для вас подборку сайтов, которые помогут вам в изучении программирования 🖥
► Codecademy — https://www.codecademy.com/ — предлагают курсы от вводного программирования до более продвинутых языков. Здесь вы можете изучить HTML, PHP, Python, Ruby и другие языки.
► Code School — https://www.codeschool.com/ — интерактивная обучающая платформа, где вы выбираете свой образовательный путь, практикуете то, что узнали непосредственно онлайн, получаете обратную связь и набираете очки по мере завершения каждого курса.
► Codewars — https://www.codewars.com/ — задачи организованы по типу боевых искусств, каждая задача называется ката. Как только задание будет завершено, вы сможете увидеть решения других и сравнить их.
► Dash General Assembly — https://dash.generalassemb.ly/ — бесплатный курс программирования онлайн, который научит вас основам веб-разработки: HTML5, CSS3 и Javascript, и как эти языки работают вместе, чтобы создать красивый современный сайт.
► Hack.pledge () — https://hackpledge.org/ — сообщество опытных разработчиков, которые могут делиться своими знаниями и наставлять программистов следующего поколения. Перед началом обучения вы подписываете обещание, обязуясь овладеть мастерством в разработке программного обеспечения.
► edX — https://www.edx.org/course/subject/computer-science — это массовая платформа с открытым исходным кодом для получения высшего образовании. Для тех, кто учится программировать, наиболее полезной категорией будет «Компьютерные науки».
► The Odin Project — https://www.theodinproject.com/ — платформа для обучения веб-разработке с активным сообществом.
► Codecademy — https://www.codecademy.com/ — предлагают курсы от вводного программирования до более продвинутых языков. Здесь вы можете изучить HTML, PHP, Python, Ruby и другие языки.
► Code School — https://www.codeschool.com/ — интерактивная обучающая платформа, где вы выбираете свой образовательный путь, практикуете то, что узнали непосредственно онлайн, получаете обратную связь и набираете очки по мере завершения каждого курса.
► Codewars — https://www.codewars.com/ — задачи организованы по типу боевых искусств, каждая задача называется ката. Как только задание будет завершено, вы сможете увидеть решения других и сравнить их.
► Dash General Assembly — https://dash.generalassemb.ly/ — бесплатный курс программирования онлайн, который научит вас основам веб-разработки: HTML5, CSS3 и Javascript, и как эти языки работают вместе, чтобы создать красивый современный сайт.
► Hack.pledge () — https://hackpledge.org/ — сообщество опытных разработчиков, которые могут делиться своими знаниями и наставлять программистов следующего поколения. Перед началом обучения вы подписываете обещание, обязуясь овладеть мастерством в разработке программного обеспечения.
► edX — https://www.edx.org/course/subject/computer-science — это массовая платформа с открытым исходным кодом для получения высшего образовании. Для тех, кто учится программировать, наиболее полезной категорией будет «Компьютерные науки».
► The Odin Project — https://www.theodinproject.com/ — платформа для обучения веб-разработке с активным сообществом.
Ренат Шагабутдинов, преподаватель курса «Мастер Google-таблиц», составил подборку книг о том, как одолеть страх перед таблицами и научиться эффективной работе с ними.
📚 Евгений Намоконов и Ренат Шагабутдинов «Google Таблицы. Это просто»
Пока единственная русскоязычная книга, посвященная работе в Google-таблицах. В ней показывается удобство сервиса для совместной работы и аналитики, раскрываются его возможности и описывается работа с самыми полезными функциями.
📚 Bruce Mcpherson «Going GAS: From VBA to Google Apps Script»
Единственное пособие по скриптам Google, в том числе в Таблицах. Больше рассчитана на тех, кто переходит в Таблицы с Excel и умеет писать макросы на VBA, но и начинающим тоже пригодится.
📚 Matthew Guay «The Ultimate Guide to Google Sheets»
Англоязычное руководство по работе с Google-таблицами. Авторы проведут вас по пути от новичка до эксперта: вам покажут, как начать работу с электронными таблицами и как использовать их не только для внесения чисел, помогут создать мощные макросы для автоматизации вашей работы и многое другое.
📚 Barrie Roberts «Google Sheet Functions: A step-by-step guide»
В книге объясняется, как использовать самые полезные функции Google-таблиц: от формул до различных путей их применений.
📚 Евгений Намоконов и Ренат Шагабутдинов «Google Таблицы. Это просто»
Пока единственная русскоязычная книга, посвященная работе в Google-таблицах. В ней показывается удобство сервиса для совместной работы и аналитики, раскрываются его возможности и описывается работа с самыми полезными функциями.
📚 Bruce Mcpherson «Going GAS: From VBA to Google Apps Script»
Единственное пособие по скриптам Google, в том числе в Таблицах. Больше рассчитана на тех, кто переходит в Таблицы с Excel и умеет писать макросы на VBA, но и начинающим тоже пригодится.
📚 Matthew Guay «The Ultimate Guide to Google Sheets»
Англоязычное руководство по работе с Google-таблицами. Авторы проведут вас по пути от новичка до эксперта: вам покажут, как начать работу с электронными таблицами и как использовать их не только для внесения чисел, помогут создать мощные макросы для автоматизации вашей работы и многое другое.
📚 Barrie Roberts «Google Sheet Functions: A step-by-step guide»
В книге объясняется, как использовать самые полезные функции Google-таблиц: от формул до различных путей их применений.
❓ Откуда возникло слово «робот»?
❗️ Впервые слово «робот» появилось в пьесе «Р.У.Р.» («Россумские универсальные роботы») чешского автора Карла Чапека. Её персонажами были люди и их искусственные копии — роботы.
В чешском языке слово «robota» обозначает «тяжелый, принудительный труд». Именно от него произошло название человекоподобных механизмов. Один из героев пьесы описывает их так: «Роботы — это не люди. Они механически совершеннее нас, они обладают невероятно сильным интеллектом, но у них нет души».
Так впервые появилось новое понятие «робот», которое вскоре стало играть важную роль не только в фантастической литературе, но и в науке и технике.
❗️ Впервые слово «робот» появилось в пьесе «Р.У.Р.» («Россумские универсальные роботы») чешского автора Карла Чапека. Её персонажами были люди и их искусственные копии — роботы.
В чешском языке слово «robota» обозначает «тяжелый, принудительный труд». Именно от него произошло название человекоподобных механизмов. Один из героев пьесы описывает их так: «Роботы — это не люди. Они механически совершеннее нас, они обладают невероятно сильным интеллектом, но у них нет души».
Так впервые появилось новое понятие «робот», которое вскоре стало играть важную роль не только в фантастической литературе, но и в науке и технике.
Машинное обучение стремительно развивается, как и использование нами «умных» технологий. Так что если вы ищете востребованную профессию, то получение навыков работы с искусственным интеллектом — хорошее решение.
Вот восемь советов, которым вы можете следовать уже сейчас 👇
1. Поймите, что представляет из себя машинное обучение
Этот пункт может показаться очевидным, но очень важно иметь представление о том, что такое машинное обучение, понимать базовые математические основы.
2. Будьте любопытны
Машинное обучение и ИИ — вещи современные, и в будущем они будут продолжать развиваться. Поэтому наличие здорового чувства любопытства и любви к обучению важно для изучения новых технологий и того, что с ними происходит. Читайте актуальные статьи, записывайтесь на онлайн-курсы и пробуйте новое. Быть успешным = быть любопытным.
3. Переводите бизнес-задачи на математический язык
Машинное обучение — это профессия для тех, кто мыслит логически. Она сочетает в себе технологии, математику и бизнес-анализ. Конечно, вы должны сосредоточиться на первых двух пунктах, но вам не достичь успеха без понимания проблем бизнеса и умения перевести их на понятный вам язык математики.
4. Будьте командным игроком
Раньше машинное обучение ассоциировалось с образом одинокого программиста, окруженного компьютерами. Однако в наши дни над проектами работает не один человек, а целая команда. Если хотите достичь успеха, будьте готовы стать ее частью.
5. В идеале, нужно иметь опыт в анализе данных
Если вы аналитик данных, то следующий логичный шаг в вашей карьере — это машинное обучение. В этой сфере неотъемлемым является аналитическое мышление, то есть умение думать о причинах и последствиях, понимать, что работает хорошо, а что не очень.
6. Изучите Python и пользуйтесь библиотеками для машинного обучения
Всем начинающим настоятельно рекомендуем как можно скорее начать изучение Python и библиотек Scikit-learn и Tensor Flow.
7. Пройдите онлайн-курсы
На данном этапе ваша цель — получение практических навыков в машинном обучении. Запишитесь на онлайн-курсы, посвященные программированию и практике в машинном обучении.
8. Узнайте больше о сфере, в которой вы хотите работать
Машинное обучение, как и любая сфера, не существует в вакууме. Каждая ее отрасль уникальна. Так что чем больше вы сможете узнать о той отрасли, в которой мечтаете работать, тем лучше.
От смартфонов до чат-ботов — спрос на машинное обучение и специалистов по ИИ будет только расти, поэтому сейчас у вас есть идеальная возможность поймать волну и стать хорошим специалистом.
Вот восемь советов, которым вы можете следовать уже сейчас 👇
1. Поймите, что представляет из себя машинное обучение
Этот пункт может показаться очевидным, но очень важно иметь представление о том, что такое машинное обучение, понимать базовые математические основы.
2. Будьте любопытны
Машинное обучение и ИИ — вещи современные, и в будущем они будут продолжать развиваться. Поэтому наличие здорового чувства любопытства и любви к обучению важно для изучения новых технологий и того, что с ними происходит. Читайте актуальные статьи, записывайтесь на онлайн-курсы и пробуйте новое. Быть успешным = быть любопытным.
3. Переводите бизнес-задачи на математический язык
Машинное обучение — это профессия для тех, кто мыслит логически. Она сочетает в себе технологии, математику и бизнес-анализ. Конечно, вы должны сосредоточиться на первых двух пунктах, но вам не достичь успеха без понимания проблем бизнеса и умения перевести их на понятный вам язык математики.
4. Будьте командным игроком
Раньше машинное обучение ассоциировалось с образом одинокого программиста, окруженного компьютерами. Однако в наши дни над проектами работает не один человек, а целая команда. Если хотите достичь успеха, будьте готовы стать ее частью.
5. В идеале, нужно иметь опыт в анализе данных
Если вы аналитик данных, то следующий логичный шаг в вашей карьере — это машинное обучение. В этой сфере неотъемлемым является аналитическое мышление, то есть умение думать о причинах и последствиях, понимать, что работает хорошо, а что не очень.
6. Изучите Python и пользуйтесь библиотеками для машинного обучения
Всем начинающим настоятельно рекомендуем как можно скорее начать изучение Python и библиотек Scikit-learn и Tensor Flow.
7. Пройдите онлайн-курсы
На данном этапе ваша цель — получение практических навыков в машинном обучении. Запишитесь на онлайн-курсы, посвященные программированию и практике в машинном обучении.
8. Узнайте больше о сфере, в которой вы хотите работать
Машинное обучение, как и любая сфера, не существует в вакууме. Каждая ее отрасль уникальна. Так что чем больше вы сможете узнать о той отрасли, в которой мечтаете работать, тем лучше.
От смартфонов до чат-ботов — спрос на машинное обучение и специалистов по ИИ будет только расти, поэтому сейчас у вас есть идеальная возможность поймать волну и стать хорошим специалистом.
В Ватикане разработали этические принципы для искусственного интеллекта. Отмечается, что ИИ должен уважать неприкосновенность частной жизни, работать надежно и без предвзятости, учитывать «потребности всех» людей, а также действовать прозрачно — https://amp.gs/J4b1 🤖
Идея составить документ появилась после того, как в октябре прошлого года Папа Римский Франциск выразил опасение по поводу ИИ. Тогда глава католической церкви призвал разработчиков ответственно подойти к созданию новых технологий, чтобы они не навредили людям.
Ну вот, теперь точно никакого восстания машин.
Идея составить документ появилась после того, как в октябре прошлого года Папа Римский Франциск выразил опасение по поводу ИИ. Тогда глава католической церкви призвал разработчиков ответственно подойти к созданию новых технологий, чтобы они не навредили людям.
Ну вот, теперь точно никакого восстания машин.
Когда видишь заголовки новостей о машинном обучении, кажется, что человечество только что сделало важное открытие. На самом деле, эта технология почти так же стара, как и необходимость в вычислениях. Вкратце рассказываем, как зародилось и развивалось машинное обучение.
Врываемся в весну с новыми стартами: от аналитики до дизайна на курсах от наших партнеров из школы Contented 🔥
🔸 4 марта — курс «Python для анализа данных» — https://amp.gs/Jslf
🔸 5 марта — курс «UX-исследователь» — https://amp.gs/Jslk
🔸 6 марта — курс «Deep Learning и нейронные сети» — https://amp.gs/Jsl7
🔸 6 марта — специализация «Python
для веб-разработки» — https://amp.gs/Jslh
🔸 11 марта — специализация «Data Science» — https://amp.gs/Jslg
🔸 12 марта — курс «Data Engineering» — https://amp.gs/JslV
🔸 16 марта — специализация «Frontend-разработчик» — https://amp.gs/JslR
🔸 19 марта — курс «Анализ данных в BI» — https://amp.gs/Jsld
🔸 23 марта — специализация «Аналитик данных» — https://amp.gs/Jslr
🔸 23 марта — курс «Аналитика для руководителей и владельцев бизнеса» — https://amp.gs/JslN
🔸 23 марта — курс «Мастер Google таблиц» — https://amp.gs/Jsls
🔸 24 марта — курс «Машинное обучение» — https://amp.gs/Jsli
🔸 26 марта — курс «Big Data для менеджеров» — https://amp.gs/JslD
🔸 27 марта — курс «Математика для Data Science» — https://amp.gs/Jslu
🔸 30 марта — курс «Тренажер product-менеджера» — https://amp.gs/JslJ
🔸 4 марта — курс «Python для анализа данных» — https://amp.gs/Jslf
🔸 5 марта — курс «UX-исследователь» — https://amp.gs/Jslk
🔸 6 марта — курс «Deep Learning и нейронные сети» — https://amp.gs/Jsl7
🔸 6 марта — специализация «Python
для веб-разработки» — https://amp.gs/Jslh
🔸 11 марта — специализация «Data Science» — https://amp.gs/Jslg
🔸 12 марта — курс «Data Engineering» — https://amp.gs/JslV
🔸 16 марта — специализация «Frontend-разработчик» — https://amp.gs/JslR
🔸 19 марта — курс «Анализ данных в BI» — https://amp.gs/Jsld
🔸 23 марта — специализация «Аналитик данных» — https://amp.gs/Jslr
🔸 23 марта — курс «Аналитика для руководителей и владельцев бизнеса» — https://amp.gs/JslN
🔸 23 марта — курс «Мастер Google таблиц» — https://amp.gs/Jsls
🔸 24 марта — курс «Машинное обучение» — https://amp.gs/Jsli
🔸 26 марта — курс «Big Data для менеджеров» — https://amp.gs/JslD
🔸 27 марта — курс «Математика для Data Science» — https://amp.gs/Jslu
🔸 30 марта — курс «Тренажер product-менеджера» — https://amp.gs/JslJ
Внезапно, но в Data Science нет ничего сверхъестественного! Возможно, у вашей специализации даже есть с ней что-то общее.
Узнайте, какая профессия в Data Science вам ближе и чему вы можете научиться — https://amp.gs/Jsn1 👈
Узнайте, какая профессия в Data Science вам ближе и чему вы можете научиться — https://amp.gs/Jsn1 👈
Академические дискуссии вокруг нейронных сетей шли еще в 40-х годах прошлого века, реальная их жизнь началась в 2000-х с алгоритмами глубинного обучения.
Рассказываем о проектах, благодаря которым мир познакомился с технологиями машинного обучения.
👉 https://amp.gs/JHHW
Рассказываем о проектах, благодаря которым мир познакомился с технологиями машинного обучения.
👉 https://amp.gs/JHHW
VK
Выставка достижений машинного обучения: 10 знаковых ML-проектов
По данным аналитического агентства Gartner, шесть из десяти компаний сегодня ведут проекты в области искусственного интеллекта, а в следу..
Как аналитические системы помогают улучшить управление персоналом, попутно избавляя HR-специалистов от рутины и бумажной работы.
🙌 https://amp.gs/JbBg
🙌 https://amp.gs/JbBg
VK
Умные кадры: 3 крутые истории о том, как продвинутая аналитика меняет подходы HR
Найти лучших людей для компании, создать для них оптимальную атмосферу и превратить в ценный актив — от того, как HR-департамент справляе..