Data Science | Machinelearning [ru]

​​​Всем привет! Мы создали для вас архив бесплатных курсов от самых известных школ. Ничего скачивать не надо - просто заходите и изучайте  Доступ к архиву по ссылке: https://t.me/+qt0vw2G57JA1MTcy Кстати, если вам что-то непонятно всегда можете спросить у автора курса в комментариях

​​Теория сильного ИИ В данной статье рассматриваются алгоритмы абстрактного мышления и механизм побуждения разума к действию. Это мышление - главная загадка современности и есть мнение, что компьютер не в силах ее решить, что только душа человека на это способна. Что сначала будет создана урезанная версия ИИ, а только потом будет создан сильный ИИ похожий на человеческий. Читать...

​​🚀Мало кто откажется от большей зарплаты, востребованности и возможности работать на удалёнке. OTUS начинает набор онлайн-курса «Аналитик данных» для тех, кто хочет большего!  👉ПРОЙТИ ТЕСТ НА КУРС ПО АНАЛИТИКЕ ДАННЫХ — Хотите протестировать процесс обучения и познакомиться с преподавателями заранее? Регистрируйтесь на бесплатные вебинары: — «Обзорная экскурсия по основам визуализации данных и информационного дизайна»: регистрация — «Основы статистики»: регистрация 🚀Регистрируйтесь сейчас — напомним перед вебинаром!

​​Клуб использованных техлидов Меня зовут Сергей. Я – использованный техлид. Долго думал, что я такой один – невезучий, потерявший всякий интерес к любимому делу, работающий от звонка до звонка. Оказалось, нет. Читать далее...

​​Не понимаете, чем анализ данных отличается от Data Science? Разберитесь во всём на вебинаре Яндекс Практикума и выберите направление по душе. → Бесплатно, 22 сентября в 19:00 Вести вебинар будут специалисты направления анализа данных Практикума. Вот что будем обсуждать: 1) Сходства и различия анализа данных и Data Science  О них расскажет Алексей Макаров, руководитель сопровождения, трудоустройства и фидбэка. ◾️ Чем похожи и отличаются задачи и навыки специалистов? ◾️ Какая база является общей для изучения DA и DS? ◾️ Можно ли перейти из одного направления в другое? ◾️ Какие вопросы стоит задать себе, чтобы выбрать направление? 2) Трудоустройство аналитика данных и специалиста по DS О нём расскажет Артем Исакин, руководитель команды трудоустройства. ◾️ Что происходит на рынке труда? ◾️ Кто находит работу быстрее — аналитики или специалисты по DS? ◾️ Какая разница в ЗП? ◾️ Какие есть барьеры и возможности для трудоустройства? 3) Обучение в Практикуме Об этом расскажет руководитель сервиса сопровождения Алла Устинова: чему учим, как поддерживаем и помогаем с поиском работы. В конце будет время, чтобы задать спикерам вопросы, которые вас волнуют. → Зарегистрироваться на вебинар

​​Руководство по Docker для аналитика даннных. Представьте, как вы устанавливаете программное обеспечение, требующее установку всех его зависимостей. Придется столкнуться со множеством ошибок, вручную выяснить и устранить все их причины. Каждый раз — попытки запустить всю систему заново, чтобы наконец-то правильно завершить установку… Именно в этот момент на помощь приходит Docker, пытаясь серьезно облегчить жизнь.  Читать...

​​💥 Реализовать вау-фичи и задрайвить рост проекта? Задействуем Machine Learning (ML).Сделать удобнее базовые элементы сервисов? Тоже ML. Технологии машинного обучения — это ответ на все вопросы и must have для тех, кто смотрит в будущее. При поддержке VK на Saint HighLoad++ представлен целый трек докладов на эту тему. Поговорим о том, как на базе ML создавать практичные решения, готовые к большим нагрузкам. Расскажем, как встраивать их в существующие пайплайны и эксплуатировать в продакшене. ✅ Программа ML-трека - https://bit.ly/3BJcODS 🖐 Встречаемся на Saint HighLoad++ 22 и 23 сентября.

​​6 типов собеседований. Как айтишнику не провалить отбор в иностранную компанию Существует 6 разных типов собеседований на английском языке со специфическими вопросами – что только эйчары не намудрят. Но у каждого job interview есть своя цель, и понимание этой цели поможет вам правильно подготовиться. Обсуждаем все этапы отбора: от первичного звонка с рекрутером – до финального технического интервью. Читать...

​​Как мы создали шаблон функциональных требований к разработке ПО Статья будет полезна тем, кто работает с фронтовым функционалом – системными и бизнес-аналитикам. Неважно, Junior вы или Lead, в большой работаете компании или в стартапе, – наш рассказ вас наверняка заинтересует. Поговорим не только о том, как мы докатились до такой жизни, приняли единый формат ФТ, но и том, какие именно артефакты аналитик готовит в ходе своей работы. А еще мы подробно расскажем про причины поиска подходящего формата, сложности перехода и составляющие наших ФТ.  Читать...

​​Участвуй в ТурбоХакатоне «Диагностика энергетического оборудования»! Это площадка по решению актуальных задач с треками по предиктивной аналитике состояния оборудования в электроэнергетике. Два трека: 🔸Соревнование по решению задач обработки данных (реальные датасеты генерирующего оборудования электростанций ПАО «Интер РАО»); 🔹Акселератор решений по диагностике, мониторингу и контролю технического состояния энергетического оборудования. Участие онлайн+офлайн, в командах от 1 до 5 человек. 💰Призовой фонд — 1 млн рублей.  Таймлайн: 🔸 До 30 сентября регистрация; 🔹 19 сентября - 7 октября – отбор участников для питча; 🔸 13 и 14 октября – проведение питча в Университете Иннополис; 🔹 17 октября - 17 ноября – команды решают задачи хакатона; 🔸 22 декабря – подведение итогов и объявление победителей. Регистрация здесь

​​RuLeanALBERT — крупнейшая BERT-like нейросеть в опенсорсе для русского языка Это разработка Yandex Research, исследовательской группы в Яндексе, которая занимается фундаментальным ML. Модель обучали на большой вычислительной платформе, но запустить её можно даже дома на мощном компьютере. RuLeanALBERT справляется с множеством NLP-задач, не требущих генерации, и показывает результаты, близкие к state-of-the-art (или даже более высокие — в зависимости от задачи). Читать…

​​Как базы данных «ключ-значение» обеспечивают производительность и масштабируемость без границ Команда VK Cloud перевела статью о базах «ключ-значение». Вы узнаете, в чем их преимущества перед другими БД, какие базы работают по этому принципу и чем они отличаются между собой. Читать...

​​Как обезличить персональные данные Для ML-моделей не нужны (и даже вредны) персональные данные. Но пригодятся данные, которые описывают не отдельных людей, а их группы, то есть обезличенные. Как их получить и как с ними работать? Как убедиться, что права того, чьи данные были взяты за основу, не нарушены? И где граница между персональными и анонимными данными? Читать...

​​Узнай уровень своей крутости! Специально ко Дню программиста Сбер запустил квест с реальными персонажами.   Презентация приложения для распознавания голосов птиц «Щебет» начнётся через 30 минут, а продукт ещё не до конца готов! Не теряй время – переходи по ссылке и выбирай, кто ты в команде, выполняй задания и получи возможность сделать игру реальностью!

​​Обработка естественного языка (NLP) методами машинного обучения в Python В данной статье хателось бы рассказать о том, как можно применить различные методы машинного обучения (ML) для обработки текста, чтобы можно было произвести его бинарную классифицию. Читать...

​​Долги, рекомендации и социальные сети: как нас проверяют при приёме на работу С проверками службы безопасности при трудоустройстве сталкивались 72% жителей России, а в ИТ-сфере — 74% кандидатов на вакансии. Это распространённая практика, но не все соискатели понимают, что конкретно ищут работодатели и зачем. Об этом мы расскажем в нашей статье. https://habr.com/en/company/netologyru/blog/687256/ #career

​​Не упустите возможность начать карьеру в одной из самых востребованных IT-профессий! На курсе «Профессия Data Scientist PRO» вы: ✅ Изучите одно из 3 востребованных направлений на выбор — дата-аналитику, дата-инженерию или машинное обучение. ✅ Освоите Python, библиотеки для анализа данных и машинного обучения, SQL, Git, научитесь работать с Power BI и другими актуальными для дата-сайентиста инструментами. ✅ Попрактикуетесь на задачах с реальными данными, примете участие в командных проектах и разберёте кейсы. ✅Сможете трудоустроится на позицию Junior во время обучения. ✅ Добавите до 9 проектов в портфолио. ✅ С вами будет работать личный наставник. Он не только укажет на ошибки, но и поможет разобраться в сложных темах и ответит на вопросы.  ✅В период обучения пользователи получают индивидуальную карьерную консультацию, помощь в оформлении резюме и портфолио. ✨ Оставьте заявку на курс сейчас и получите 6 месяцев бесплатного обучения: https://clc.to/3m-jFQ

​​ML.NET: можно ли доверять машинному обучению Microsoft? В 2018 году Microsoft разработали ML.NET – фреймворк машинного обучения для .NET разработчиков. За прошедшее время эта библиотека претерпела существенные изменения и обзавелась новыми функциями для выявления закономерностей в данных. Посмотрим, как это отразилось на качестве её исходного кода. Читать...

​​Обязан ли разработчик развиваться? Из каждого утюга раздаются возгласы, что разработчик должен развиваться день и ночь, ведь у нас такая профессия! Каждый должен обладать солидным профилем на гитхабе, для чего, придя домой после дня работы, обязан контрибутить в опенсорс-проекты. Впрочем, отдохнуть тоже можно — например, запустив в перерыве свой пет-проект и поучаствовав в хакатоне. Ночью можно совсем расслабиться и понабивать себе профиль в литкоде, а во время походов в туалет — прочитать пару статей. Но действительно ли всё это надо? Разработчик в самом деле обязан проводить всё своё свободное время за написанием кода? А обязан ли разработчик постоянно развиваться? Читать... #career

​​Сравнение различных способов редактирования Spark DataFrame При работе с распределенными базами данных чаще всего используют Spark и его собственные DataFrame. В данном посте разберём различные способы создания столбцов путем преобразования, вычислений, применения регулярных выражений и т.д. Также мы сравним длительность каждого способа и какой лучше где применить. Читать...