Анализ данных (Data analysis)

🆕 Хотите начать писать приложения с использованием последних моделей lama? Разработчики Lama 3только что опубликовали серию пошаговых руководств, которые помогут вам начать работу с моделью на Linux, Windows, Mac и других системах. Смотрите видео здесь ➡️ https://www.youtube.com/playlist?list=PL86eLlsPNfygWBnJZ7AXSeHECJrpCdKtu @data_analysis_ml

🌟 Репозиторий с лучшими практиками в области создания рекомендательных систем Этот репозиторий — проект Linux Foundation по AI и данным, — создан с целью помочь ML-исследователям в создании прототипов, экспериментировании и внедрении в продакшен современных рекомендательных систем. 🖥 GitHub @data_analysis_ml

⚡️ Bend — высокоуровневое управление параллельными вычислениями вместо CUDA и Metal Опубликованы первые версии проекта Bend, развивающего высокоуровневый язык программирования для параллельных вычислений, который позиционируется как альтернатива низкоуровневыми языкам, таким как CUDA и Metal, обладающая выразительным синтаксисом и возможностями для повышения удобства разработки, свойственными таким языкам, как Python и Haskell. Из возможностей языка Bend отмечается быстрое распределение объектов, поддержка использования функций высшего порядка, замыканий, продолжений, неограниченной рекурсии, сопоставления с образцом, рекурсивных сопоставлений (fold) и циклов (bend), целочисленных, строковых и списочных типов. Поддерживается два варианта синтаксиса: в стиле Python и в стиле Haskell. В программах не требуется указание управляющих распаралелливанием аннотаций, явного создания потоков и выставления блокировок. Распараллеливание производится автоматически, например, при вычислении выражения "((1 + 2) + (3 + 4))", операции "1 + 2" и "3 + 4" будут выполнены параллельно. Программы на языке Bend могут выполняться на оборудовании, обеспечивающем массовый пареллелизм, например на GPU, демонстрируя практически линейный рост производительности в зависимости от числа вычислительных ядер. Код на языке Bend компилируется в низкоуровневое промежуточное представление HVM2 (Higher-order Virtual Machine 2), которое затем компилируется в представление на C и CUDA. 🖥 Код проекта написан на языке Rust и распространяется на GitHub под лицензией Apache 2.0. @data_analysis_ml

Блокчейн TON ищет талантливых разработчиков! Стартует масштабный хакатон “The Open League Hackathon” с призовым пулом $2,000,000 от команды блокчейна TON. В поддержку хакатона все Web3-энтузиасты приглашаются на трёхдневные оффлайн встречи для нетворкинга в 13 городах мира: 📍Прага, Берлин, Киев, Варшава, Тбилиси, Белград, Сеул, Тайбэй (Тайвань), Гуруграм (Индия), Гонг-Конг, Минск, Москва и Санкт-Петербург. Первые встречи начнутся уже 24 мая. Ищи свой город и регистрируйся здесь 👈 тык Что вас ждет: — 3 дня нетворка, лекций, конкурсов и работы над собственными проектами с поддержкой представителей TON Foundation и команд экосистемы TON — Призовые $5.000 для трех лучших проектов на каждом оффлайн ивенте + много мерча и других бонусов Не упусти возможность представить свое приложение 900 миллионам активных пользователей Telegram вместе с TON. Регистрируйся — https://society.ton.org/activities/open-league

⚡️ Выпущена Mistral v3! В базе расширен словарный запас до 32768. Instruct поддерживает вызов функций! Токены с 5 по 9 предназначены для вызова функций, остальные пусты. https://huggingface.co/mistralai @data_analysis_ml

⚡️ Your Guide to Generative AI Courses Лучший способ изучить генеративный ИИ - это создать собственный проект. Новый ресурс, который поможет вам погрузится в эту тему! Новое руководство от DeepLearningAI по созданию RAG приложения, с пошаговой схемой создания RAG и список кратких уроков, подготовленных кураторами, которые содержат как теоретические знания, так и практические примеры с кодом. https://deeplearning.ai/resources/generative-ai-courses-guide/ @ai_machinelearning_big_data

Data Analyst, Data Architect, Data Engineer… 🤓 Полезная подборка бюджетных и качественных онлайн-программ обучения начинающих IT-специалистов от Московского физико-технического института (МФТИ). Не затягивай с подачей заявки. Количество свободных мест ограничено 🔥 Кому подойдёт обучение? 🔹️ Начинающим IT специалистам; 🔹️ практикующим разработчикам; 🔹️ студентам технических специальностей. 💻 Ты получишь доступ  к материалам онлайн-курса, регулярным вебинарам и консультациям с практикующими экспертами ведущих вузов и IT-компаний. Решай реальные кейсы, чтобы применить полученные знания на практике. По окончании обучения — защита проекта и апгрейд портфолио 📝 Занятия начнутся уже 17 июня 📅 Стоимость обучения — 100 000 рублей, из них 76 000 оплачивает государство и только 24 000 слушатель. ✔️ Программы МФТИ прошли конкурсный отбор ДПО в области искусственного интеллекта.

🌟 Smile — система для работы с ML-моделями и не только Smile (Statistical Machine Intelligence and Learning Engine) — это быстрая и комплексная система ML, NLP, линейной алгебры, графов, интерполяции и визуализации. Написана Smile на Java и Scala, большой упор сделан на производительность. В дополнение ко всему вышеперечисленному, Smile хорошо документирована 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

Приходите на High SQL — митап ЮMoney о работе с базами данных 😎 Встречаемся 28 мая в 19:00 (мск). Можно прийти в наш офис в Петербурге или подключиться к онлайн-трансляции. На встрече эксперты ЮMoney и приглашённый спикер расскажут, как строят и развивают базы данных. Темы докладов ⤵️ 🟣SQL Agent Jobs As Code: подход ЮMoney к хранению и деплою заданий для Microsoft SQL Server. 🟣Декомпозиция монолита в DWH: когда делить базу на множество компонент. 🟣Телеметрия в реальном времени и в экстремальных условиях: всё про архитектуру отправки данных. Участие бесплатное. Чтобы попасть на митап, нужно зарегистрироваться. Все подробности — на сайте High SQL ❤️

⚡️ Neural Networks: Zero to Hero — блок из 8 лекций и практических занятий от Андрея Карпати Это курс по нейросетям от с самых азов, возможно лучший во всём интернете. Курс представляет собой серию видеороликов на YouTube, в которых Карпати показывает, как проектировать и обучать нейронные сети. Все эти результаты записаны в Jupyter-Notebook'ах, можно скачать их и экспериментировать ▶️ Neural Networks: Zero to Hero @data_analysis_ml

💻 Kafka БАЗА по Теории и Практике. https://www.youtube.com/watch?v=W7ZCXcxQxV8 @data_analysis_ml

🌟 hosseinmoein/DataFrame — для статистического, финансового и ML-анализа на современном C++ DataFrame — это аналитическая библиотека на C++, предназначенная для анализа данных, аналогичная библиотекам в Python и R. Её можно сравнить с Pandas, R data.frame или Polars. При помощи DataFrame можно организовывать данные различными способами; можно объединять, группировать данные. Можно запускать различные статистические, обобщающие, финансовые и ML-алгоритмы на данных. Можно легко добавлять свои собственные алгоритмы. 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

⚡️ Redka (Red is re-implemented with SQLite) Выпущена новая версии Redka 1.0. В ней реализованы строки, списки, сеты, хэши, отсортированные сеты, а также управление ключами и транзакциями. ▪Github @data_analysis_ml

Онлайн-день AvitoTech на Data Fest | 26 мая с 13:00 до 18:00 В программе: • Общение с рекрутерами и лидами Авито в Spatial Chat; • Участие в ML System Design Game с Михаилом Каменщиковым, руководителем команды рекомендаций в Авито. Воркшоп поможет получить опыт работы над крупными проектами и подготовиться к собеседованиям, а также развивать свои идеи в интерактивном формате. Регистрация на онлайн и офлайн-активности по ссылкам. И помните, 1 июня ожидается большой офлайн-день в московском офисе Авито. Подробности программы здесь.

🌟 R для не программистов — открытая книга по анализу данных в R от Daniel Dauber В этой свободно распространяемой книге описывается использование языка R для большого количество реальных кейсов; изложены важные концепции, с которыми сталкивается аналитик данных в своей работе 📎 Книга @data_analysis_ml

Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней. Ближайшее Fast Track мероприятия: • 8–9 июня — для дата-инженеров, офер за 2 дня в DWH команды Маркета. Зарегистрироваться

🔥 Model Explorer — обозреватель моделей от Google

pip install ai-edge-model-explorer
model-explorer

Model Explorer — это инструмент визуализации, который позволяет анализировать модели и графики машинного обучения, ускоряя развертывание на целевых устройствах. Можно запустить Model Explorer полностью локально в окне браузера. Ну и конечно же, Model Explorer хорошо работает в Colab, а это означает, что вы можете интегрировать его в существующий рабочий процесс разработки моделей. 🖥 GitHub @data_analysis_ml

🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов. ➡️ Делитесь с коллегами и сохраняйте себе, чтобы не потерять ⚡Машинное обучение Machine Learning - запускаем лучшие ИИ модели, пишем код, погружаемся в нейросети Ml Собеседование - подготовка к собесу по мл, алгоритмам, коду Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы Ml Jobs - вакансии ML ML Книги - актуальные бесплатные книги МО ML чат 🏆 Golang Golang Golang собеседование - разбор задач и вопросов с собесов Golang вакансии -работа для Go разработчика Golang книги библиотека книг Golang задачи и тесты Golang чат Golang news - новости из мира go Golang дайджест 💥 Linux /Этичный хакинг Linux Academy - гайды, секреты и лучшие материалы по Linux Kali linux - погрузись в мир этичного хакинга и кибербезопасности linux_kal - kali чат Информационная безопасность 🚀 Data Science Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста Data Jobs - ds вакансии Аналитик данных Data Science книги - актуальные бесплатные книги Big data 🛢Базы данных Sql базы данных - научим работе с базами данных профессионально Библиотека баз данных SQL чат Вакансии Sql аналитик данных #️⃣C# С# академия - лучший канал по c# С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c# С# задачи и тесты С# библиотека - актуальные бесплатные книги C# вакансии - работа 🐍 Python Python/django - самый крупный обучающий канал по Python Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы Python Jobs - вакансии Python Python чат Python книги ☕ Java Java академия - java от Senior разработчика Java вакансии Java чат Java вопросы с собеседований Java книги 💻 C++ C++ академия С++ книги C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам C++ вакансии ⚡️ Frontend Javascript академия - крупнейший js канал React - лучшие гайды и советы по работе с react Frontend - тутрориалы, уроки, гайды, код PHP Книги frontend Задачи frontend 🦀 Rust Rust программирование Rust чат Rust книги для программистов 📲 Мобильная разработка Android разработка Мобильный разработчик гайды и уроки 🇬🇧 Английский для программистов 🧠 Искусственный интеллект ИИ и технологии Neural - нейросети для работы и жизни Книги ИИ Artificial Intelligence 🔥 DevOPs Devops для программистов Книги Devops 🌟 Docker/Kubernets Docker Kubernets 📓 Книги Библиотеки Книг для программситов 💼 Папка с вакансиями: Папка Go разработчика: Папка Python разработчика: Папка Data Science Папка Java разработчика Папка C# Папка Frontend 💥 Бесплатный Chatgpt бот

🌟 DVC — open-source инструмент для управления версиями данных и многого другого, что может понадобиться при работе с AI — brew install dvc Позволяет управлять данными, используемыми при обучении ML-моделей, такими как изображения, аудио-, видео- и текстовые файлы Позволяет удобно организовывать воспроизводимые рабочие процессы, связанные с ML. 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

🖥 Запиливаем новый проект по машинному обучению. @data_analysis_ml