Типичный программист
81.4K subscribers
2.66K photos
891 videos
8 files
7.44K links
Всё самое интересное по программированию

Разместить рекламу: @tproger_sales_bot

Правила общения: https://tprg.ru/rules

Другие каналы: @tproger_channels

Сайт: https://tprg.ru/site

VK: vk.com/tproger

Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/mJwo
Download Telegram
Сегодня новости о прорывах ИИ, нейросетей и машинного обучения появляются чуть ли не каждый день. И их стало уже столько много, что сложно выцепить главное. Чтобы вам было легче сориентировться, собрали топ-5 самых важных новостей из мира Data Science с комментариями эксперта: https://tproger.ru/articles/top-5-novostej-iz-mira-data-science-dajdzhest-mts/

Картинку, кстати, сгенерировала нейросеть ruDALL-E Malevich по запросу «Иллюстрация для поста Типичный программист» — писали о ней раньше.

#datascience #нейросети #ml #эксперты
Что почитать на выходных: «Data Science. Наука о данных с нуля», 2-е издание

Эта книга с очень увлекательной подачей позволяет познакомиться Data Science сразу на практике. Она содержит краткий курс языка Python и основ машинного обучения с элементами линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных и множеством других важных тем.

#datascience #python #sql #книги
Машинный перевод с двухсот языков, генерация бесконечных изображений от Microsoft и рефлексия нейросети о самой себе.

Подробнее о ярких новостях из мира Data Science можно прочитать в дайджесте от МТС Диджитал:
https://tprg.ru/kwAT

#datascience
Делимся крутой шпаргалкой по DataFrame

DataFrame — ключевая структура данных Python-библиотеки pandas. В шпаргалке есть всё про основные операции с DataFrame. Акцент сделан на Data Wrangling — этапе работы с данными, когда данные преобразовываются из «сырого» формата в пригодный для аналитики. Если вы инженер данных, аналитик или датасаентист — эта шпаргалка точно для вас.

А если нужно погрузиться в тему глубже, здесь вы найдёте версии в PDF и с дополнениями по Pandas, Numpy, SciPy и т.д.: https://www.utc.fr/~jlaforet/Suppl/python-cheatsheets.pdf

#python #datascience
Чего компании ждут от специалистов по Data Science в 2023 году

IT-рынок очень подвижен, а требования к джунам меняются регулярно. В статье проанализировали несколько десятков актуальных вакансий по Data Science, а также реальный опыт прохождения собеседований в последние месяцы. И на их примере показали, как к 2023 году изменились ожидания от начинающих дата-сайентистов:

https://tprg.ru/DYlX

#datascience
В чём разница между дата-аналитиком и ML-инженером?

Разбираем обязанности вместе с реальными специалистами: https://tprg.ru/KmMS

#datascience #ml
5 признаков, что вам пора в Data Science

Очевидные (и не очень) признаки, которые подскажут, нужно ли вам двигаться в науку о данных и какое направление Data Science выбрать: https://tprg.ru/7lZu

#datascience
Обновлённый роадмап по Data Science 2023

Если вы только подступились к Data Science, роадмап – хорошее средство сэкономить время. Так что представляю карту навыков Data Science глазами практикующего специалиста. На диаграмме Исикавы вы найдёте самые распространённые понятия и инструменты.

А подробнее — в статье: https://tproger.ru/articles/roadmap-data-science-2023/

#datascience
Обновили пошаговый план для тех, кто хочет вдумчиво подойти к изучению Data Science

Здесь главное быть готовым, что Data Science — раздел информатики на стыке статистики и программирования, поэтому знать надо много.

А чтобы было проще, структурировали информацию от выбора языка и библиотек до практики в машинном обучении: https://tproger.ru/curriculum/data-science-expert-plan

#datascience
​​Как войти в сотню лучших на Kaggle и стать востребованным дата-сайентистом

Это не так-то просто: нужно не только иметь мощный бэкграунд в математике и программировании, но и неугасаемый азарт, дающий мотивацию программировать 24/7.

Автор статьи — человек, занявший 68-е место в мировом рейтинге Kaggle, и в этом материале он делится своим опытом участия в соревнованиях, а также рассказывает, какие возможности открылись ему после.

#datascience #советы