Data Science | Machinelearning [ru]

​​🖥Business Science vs Data Science: чем отличаются два направления науки о данных В этой статье автор расскажет, какие данные нужны бизнесу и какую специализацию сегодня стоит выбрать чтобы стать востребованным специалистом в компании любого направления, какие различия в Data Science и Business Science, и какими качествами и навыками должен обладать специалист Business Science чтобы быть хорошему бизнес-аналитику, а также вы узнаете как делать качественную аналитику для бизнеса. Читать...

​​🧑‍💻Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных В этой статье вы узнаете, почему для анализа данных и машинного обучения требуется много данных, где искать датасеты, и как их использовать в различных видах анализа и машинного обучения, а также вы узнаете какие есть датасеты для машинного обучения и как с помощью них можно сделать обработку естественного языка. Читать...

​​🤔Big Data: как устроены большие данные и где они сейчас применяются В этой статье автор расскажет, почему с недавнего времени компании стали понимать ценность Big Data и начали вкладываться в специалистов по Data Science, что такое Big Data, Как генерируются данные, как данные хранятся и обрабатываются, как использовать данные собранные от всех пользователей чтобы давать более логичные и ожидаемые ответы, а также вы узнаете что делает Data Engineer и Data Scientist. Читать...

5 вредных советов программистам: что делать, чтобы не расти в IT   1. Прокачивай только хард-скилы. Главное — взять побольше задач, тогда и зарплату поднимут. 2. Не слушай тимлида. Он боится, что ты вырастешь и займешь его место. 3. Доверяй только себе. Если достался чужой код — не спрашивай команду и переписывай не глядя. 4. Не изучай новые инструменты. Ты уже и так всё знаешь. 5. Не подписывайся на канал «Карьера в Ростелекоме». Там айтишники делятся инсайтами с проектов и становятся лучше каждый день. А если всё-таки хочешь вырасти до сеньора: послушай и сделай наоборот Реклама ПАО «Ростелеком» erid:Pb3XmBtzszFHdgANfiWTQU1d2K32RZy2h4ByzRt

​​🚀Как стать экспертом в Data Science: пошаговый план обучения В этой статье автор расскажет, почему сейчас в науке о данных используются два основных языка: Python и R, как быстро разобраться в теории языка R, что важно освоить в Python, какие в нем есть библиотеки, зачем нужно знать математику, а также вы узнаете почему быть программистом без знания алгоритмов страшно, а Data Scientist’ом — опасно. Читать...

​​⚡️Как специалисту по Data Science написать классификатор, если часть данных неверно размечена В этой статье автор расскажет, что такое неверная разметка и почему это происходит, как найти в выборке неверно размеченные объекты, как обучить алгоритм на той разметке которая есть, а также вы узнаете какой есть финальный метод классификации и как делать другой подход к переразметке выборки. Читать...

​​🤔Какие алгоритмы и структуры данных нужно освоить начинающему специалисту по Data Science В этой статье автор расскажет, какие алгоритмы более популярны и востребованы, и почему их нельзя разделять на то что пригодится а что не пригодиться, почему лучше всего выбрать любой курс/учебник/лекции по алгоритмам и посмотреть содержание, а также вы узнаете как начинающему data scientist’y определиться с ближайшей целью своего развития. Читать...

​​🧑‍💻Практика Data Science: где искать датасеты и что с ними делать В этой статье автор расскажет, почему в процессе изучения Data Science важна практика, где брать данные и что с ними делать, какие библиотеки Python содержат в себе наборы данных на которых можно практиковаться начинающим датасаентистам, какие базы данных используют для работы с изображениями, а также вы узнаете где найти подборки датасетов на самые разные узкоспециализированные тематики. Читать...

​​Чего ожидать мидл-разработчику, который хочет расти в профессии? Поговорим про это с Саматом Галимовым, ведущим подкаста «Запуск завтра», бывшим техническим директором Букмейта, RAWG и Pure. Вместе разберёмся, что технический директор ждёт от разработчиков, и как выстраивать работу в команде и с проектами. → Бесплатно, 19 апреля в 19:00 Мск Спикеры:  ◾️Самат Галимов, работал техническим директором Букмейта, RAWG, Pure. Сейчас — ведущий подкаста «Запуск завтра», а ещё проводит аудит, наводит порядок и запускает разработку. ◾️Влад Кяуне, методист Яндекс Практикума. Вы узнаете: — по каким принципам техдиректор набирает разработчиков в команду; — в чём разница между разработчиками уровня джуниор, мидл и синьор; — как работать с проектными задачами: определять стоимость и вгружаться в проект. В прямом эфире вы сможете задать эксперту вопросы и выяснить все интересующие детали. → Зарегистрироваться на вебинар

​​🖥Специалист по Data Science в 2023 году В этой статье вы узнаете, что же такое Data Science, как работать с графиками, функциями, формулами, почему в Big Data тоже есть своя специализация, насколько пакет MySql востребован Data Scientist, зачем Data Science бизнесу, а также вы узнаете что такое Data Mining и какие есть отдельные направления в Big Data. Читать...

​​🧠Базовые знания Data Science: что и где нужно изучить новичку В этой статье вы узнаете, где используется Data Science, что делают специалисты в этой сфере, что необходимо знать по минимуму для такой работы а также вы узнаете почему вам понадобиться минимум знаний на начальном этапе, но дальше все будет сложнее и нужно получать новые знания или углублять имеющиеся в конкретной области. Читать...

​​26 апреля X5 Tech проведет свой первый X5 Data science meetup   На нем поговорят про Data-спецназ X5 Tech, адаптацию ML-моделей под изменение поведение пользователя на примере умной колонки, как освободить сотрудников от классификации обращений на 1000+ классов, а также чем может заниматься математик в ритейле.   Спикеры:   🗣 Мария Шабалкова, владелец продукта «Платформа А/Б-тестирования», X5 Tech   🗣 Александр Сахнов, руководитель направления мультивариативного анализа, X5 Tech  🗣 Прохор Гладких, DS Team Lead, SberDevices 🗣 Андрей Сон, Junior DS, Alfa-Bank    Митап состоится онлайн.  26 апреля, 18:00 Ссылка на регистрацию

​​😲Ожидания vs. Реальность: чем отличается изучение Data Science и настоящая работа В этой статье автор вам расскажет, почему основная работа ведётся на удалённом сервере, что такое SQL, в связи с чем эксперимент и запуск продукта совершенно разные вещи, что такое A/B-тесты и почему они важнее обучения модели, а также вы узнаете зачем нужно общаться с людьми из разных сфер и почему настоящая работа Data Science-специалиста совершенно не похожа на создание любительских моделей машинного обучения для Kaggle. Читать...

​​👤Какое направление Big Data выбрать и какие перспективы у новичков В этой статье вы узнаете, какие есть направления в Big Data, какие задачи решают различные специалисты и как выбрать наиболее подходящее направление, а также вы узнаете стоит ли сейчас начинать карьеру в больших данных и насколько это востребованное направление. Читать...

​​❓ Как стать высокооплачиваемым специалистов в ML?  Совершенствуй мастерство ML в сообществе единомышленников. 25 апреля — старт продвинутого онлайн-курса «Machine Learning Advanced» от OTUS. Приглашаем на курс тех, кто хочет вырасти до позиции Middle или Senior уровня.  🧑‍💻 В программе: - Продвинутые ML-алгоритмы и кейсы решения нестандартных задач - Работа в production: настройка окружения, оптимизация кода, построение end-to-end пайплайнов и внедрение решений. - Уникальный исследовательский проект по машинному обучению ⚠️ Вебинары в формате Live coding, где преподаватель с «чистого листа» показывает решение актуальных задач ML. Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера. 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/PACT/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru

​​🤔Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений В этой статье автор расскажет, чем Python хорош для команды, в которой есть как разработчики, так и специалисты по Data Science, почему для разработчиков встроенный интерпретатор тоже может быть полезен,и почему этот язык быстро и интенсивно развивается, а также вы узнаете почему Python широко используется в области Big Data. Читать...

​​🚀7 советов для новичков в Data Science В этой статье вы узнаете, почему большая часть курсов и учебников по Data Science описывает базовые алгоритмы и навыки, которые нужны для успешного выполнения различных задач, но когда дело доходит до настоящих проектов, оказывается, что эти знания далеки от рабочих реалий, поэтому вы получите 7 советов которые помогут вам изучить эту сферу, а также вы узнаете как получить максимум практического опыта и подготовиться к работе Data Scientist’ом. Читать...

​​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. Теперь дни быстрого найма будут проходить регулярно. Чтобы вам было удобно следить за расписанием, собрали его на отдельной странице. Ближайшее мероприятие: • 24-28 апреля — Fast Track для аналитиков и разработчиков метрик. Офер за 5 дней в отдел аналитики и метрик Поиска. Зарегистрироваться

​​😵Основные инструменты Data Scientist В этой статье вы узнаете, почему основным языком программирования для Data Science является Python, какую среду разработки использовать, какие нужны библиотеки для анализа данных, какие библиотеки нужно применять в машинном обучении, а также вы узнаете как автоматизировать пайплайны для регулярного запуска, что такое DevOps и другие полезные практики. Читать...

​​Аналитики данных — настоящие супергерои и занимают 1 место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке труда до 2025 года (по данным Всемирного экономического форума). Как стать таким специалистом?   Приходите на бесплатный симулятор работы в аналитике данных с 18 по 20 апреля и вместе с дата-сайентистом Сбера Марией Жаровой будете решать бизнес-задачи с помощью анализа данных. 30 минут теории, час практики и домашнее задание — каждый день в 19:30 мск. Самые активные из вас получат полезные подарки. На интенсиве научитесь: -разбираться в понятиях и направлениях анализа данных; -оценивать результаты A/B-теста вручную; -анализировать данные с помощью Google Таблиц; -использовать язык программирования Python. И главное — поймете, подходит ли вам специальность и стоит ли начинать обучение. Регистрируйтесь: https://go.skillfactory.ru/WafMRg