Data Science | Machinelearning [ru]

​​🧙Предсказать ошибку. Как методы оценки неопределенности помогают повышать качество seq2seq-моделей В этой статье я хочу подробно рассказать об используемых методах и результатах, которые мы получили. Читать...

​​😼Анализ данных по метеорологическим станциям с помощью Pandas В этой статье будет рассмотрено решение задачи анализа открытых метеорологических данных сервиса. Читать...

Мечтаешь о работе в престижной IT-компании? 🤔 Мы — динамично развивающаяся, современная команда экспертов в области защиты информационной безопасности, любим новые вызовы, решаем сложные задачи и смотрим на мир под другим углом. Компания «Кросс технолоджис» ищет единомышленника, который станет частью нашей команды! Ждём именно тебя! 😎 Реклама. Рекламодатель АО "Кросс технолоджис", ИНН 7707756806, erid: LdtCK2v1V

​​🫥Решение задачи определения RUL трансформаторов с помощью машинного обучения на python В данной статье рассмотрен распространенный подход решения задачи определения RUL силовых трансформаторов на основе моделей регрессии, так как у нас есть диагностические данные (временные ряды, сигналы) и разметка в виде значений длительности оборудования до отказа. Читать...

Как начать развиваться в профессии дата-инженера? 👨‍💻Освойте лучшие практики работы с данными на онлайн-курсе «Data Engineer» от OTUS. ➡За 4 месяца вы научитесь собирать данные, разрабатывать архитектуру данных в компании и создавать сервисы для обработки данных больших объемов. Одна из фишек курса — метод кейсов. На занятиях разбираем примеры внедрений, использования инструментов, оптимизации производительности, а также возможные проблемы и ошибки. 💣 Пройдете тест и получите: ✔️ Живое общение с экспертами ✔️ Лучшие открытые уроки прошлых наборов курса ✔️ Продвинутые темы и практика на «боевых» задачах уровня Middle+ ✔️ Скидку на прохождение онлайн курса «Data Engineer» 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ Приобрести курс возможно в рассрочку. Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: LjN8KSDkT

​​👥Запускаем локальный ML-процесс в облаке с помощью DataSphere Jobs В этой статье я покажу, как устроен и как работает один из таких инструментов, созданный нами для пользователей облака, — DataSphere Jobs. Читать...

⚠️  С чего начать, если хотите работать в ML? С бесплатного практического урока «Кластерный анализ данных» от OTUS. Спикер Мария Тихонова – Senior Data Scientist в «SberDevices» и преподаватель ВШЭ. • В результате вебинара вы узнаете общие принципы кластеризации данных в ML  • Изучите ряд алгоритмов, в том числе k-means и примените их на практике Встречаемся 7 февраля в 18:00 мск в рамках курса «Machine Learning. Professional». Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить список вопросов и ответов для прохождения интервью 👉Регистрация https://otus.pw/k6ZC/?erid=LjN8KHDhp Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

​​🤓Изучаем SQL в 2024 году В этой статье я расскажу вам о пошаговой дорожной карте изучения SQL для Data Science в 2024 году с помощью бесплатных ресурсов. Читать...

Какими инструментами нужно владеть для работы с высоконагруженной архитектурой? Расскажем на бесплатном практическом уроке «Роль Tarantool в высоконагруженной архитектуре» от OTUS. На вебинаре разберём: - особенности, функционал и преимущества Tarantool; - архитектурные шаблоны и примеры его применения; - итоги и вопросы. Урок будет полезен для разработчиков, сисадминов и архитекторов, интересующихся высоконагруженными системами. Занятие пройдёт 31 января в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Highload Architect». Доступна рассрочка на обучение! Пройдите короткое тестирование прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке: https://clck.ru/38LWaq Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: LjN8KHSwq

​​🤔Как мы с помощью ML вылечили проблему, не дававшую перейти на автомаршрутизацию курьеров В этой статье расскажу, как мы с помощью ML решили проблему, не дававшую нашей компании перейти на автоматическую маршрутизацию курьеров. Читать...

​​⭐️Обучение с подкреплением. Q-обучение. Понятное объяснение В данной статье я попытаюсь максимально понятно и подробно объяснить, каким образом работает Q-обучение. Читать...

​​⭐️Уникальные стили визуализации данных в Python: от Cyberpunk до элегантности В этой статье, я делюсь своим опытом использования уникальных библиотек Python для визуализации данных, которые могут добавить креативности и эффективности в вашу работу с данными. Читать...

​​👨‍💻Профессия Data Scientist и 20 вопросов на собеседовании В этой статье автор расскажет, что такое анализ основных причин, который включает в себя профессия Data Scientist, и почему профессия Data Scientist неразрывно связана с анализом и тестированием, а также вы узнаете почему цель кросс-проверки заключается в определении набора данных для тестирования модели на этапе обучения. Читать...

Новый год — старт для ваших новых карьерных возможностей 🎄 6 февраля приглашаем на Зимнюю ярмарку вакансий, которая пройдёт офлайн и онлайн. Это классная возможность стать частью IT-сообщества Яндекса и познакомиться с теми, кто создаёт сервисы с многомиллионной аудиторией. Что вас ждёт 🔸 Вакансии для стажёров Узнаете о новых вакансиях и задачах, а также сможете лично пообщаться с командами и подать заявку туда, где понравится больше всего. 🔸 Полезные лекции Узнаете о технологиях и кейсах из практики от экспертов Яндекса. Лекции пройдут по основным направлениям стажировки: бэкенд, фронтенд, мобильная разработка, аналитика и машинное обучение. 🔸 Нетворкинг со стажёрами Яндекса Узнаете, как они проходили отбор, как готовились и чем планируют заниматься дальше. Сейчас в Яндексе одновременно стажируются более 600 человек — им есть что рассказать. Как попасть на Зимнюю ярмарку вакансий Чтобы попасть на ярмарку, нужно пройти предварительный отбор — решить задачи на Яндекс Контесте до 31 января включительно. Мы проверим решения, оценим анкеты и позовём лучших на день стажёра в Москве. Приглашения придут до 2 февраля включительно. 🍭 Закрытое шоу Тех, кто решит все задачи из Контеста, мы пригласим на вечернее закрытое шоу «Всё в плюсе». Это соревнование между различными бизнес-группами Яндекса, в которых примут участие и стажёры, и топовые разработчики. Знакомство с различными сервисами, нетворкинг с действующими стажёрами, вечеринка с кавер-группой и диджеем — это то, что ждёт вас на шоу. Узнать подробности и подать заявку — https://yandex.ru/yaintern/intern-day

​​😶‍🌫Использование On-Logon триггеров в СУБД Postgres Pro Enterprise В данной статье я расскажу о функциональности PostgreSQL, аналогичной тому, что предоставляет Oracle On Logon Trigger. Читать...

🖥 Подкаст «Техно.Логично»: Data Science и машинное обучение Как рассказать бабушке о своей работе, чтобы она поняла и не испугалась? Как отбиться от офферов крупных компаний, если твоя профессия считается одной из самых модных и востребованных в современном мире? Вечные вопросы, над которыми ломают голову поколения дата-сайентистов. Чтобы найти ответы, мы пригласили в новую студию подкаста «Техно.Логично» коллег из Департамента анализа данных и моделирования Газпромбанка: управляющего директора Андрея Анисимова и главного аналитика-исследователя Ирину Скорынину. Ребята рассказали: 🔹Где в Газпромбанке применяются математические модели 🔹Сможет ли ИИ заменить людей в машинном обучении 🔹Почему работать в Data Science стало так престижно – и всем ли туда нужно стремиться 🔹Если вы решили, что вам нужно – то как выбрать подходящий онлайн-курс по машинному обучению Посмотреть и послушать: 🖤YouTube 📱Apple Podcasts 🎵Яндекс Музыка 🎁 Бонус – конкурс в конце выпуска В подкасте обновилась не только студия, но и приз за победу в конкурсе – теперь это Яндекс Станция с голосовым помощником! Условия конкурса к выпуску о Data Science: у Газпромбанка есть очень большая витрина с данными клиентов, которую используют для обучения математических моделей. Предположите в комментариях к видео, сколько столбцов у этой витрины? Автор наиболее точного ответа получит колонку с Алисой 🥹 Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497, erid:2VtzqvsR5YA

🖥 Подкаст «Техно.Логично»: Data Science и машинное обучение Как рассказать бабушке о своей работе, чтобы она поняла и не испугалась? Как отбиться от офферов крупных компаний, если твоя профессия считается одной из самых модных и востребованных в современном мире? Вечные вопросы, над которыми ломают голову поколения дата-сайентистов. Чтобы найти ответы, мы пригласили в новую студию подкаста «Техно.Логично» коллег из Департамента анализа данных и моделирования Газпромбанка: управляющего директора Андрея Анисимова и главного аналитика-исследователя Ирину Скорынину. Ребята рассказали: 🔹Где в Газпромбанке применяются математические модели 🔹Сможет ли ИИ заменить людей в машинном обучении 🔹Почему работать в Data Science стало так престижно – и всем ли туда нужно стремиться 🔹Если вы решили, что вам нужно – то как выбрать подходящий онлайн-курс по машинному обучению Посмотреть и послушать: 🖤YouTube 📱Apple Podcasts 🎵Яндекс Музыка 🎁 Бонус – конкурс в конце выпуска В подкасте обновилась не только студия, но и приз за победу в конкурсе – теперь это Яндекс Станция с голосовым помощником! Условия конкурса к выпуску о Data Science: у Газпромбанка есть очень большая витрина с данными клиентов, которую используют для обучения математических моделей. Предположите в комментариях к видео, сколько столбцов у этой витрины? Автор наиболее точного ответа получит колонку с Алисой 🥹 Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497, erid:2VtzqvsR5YA

​​🛠Почему инструменты MLOps должны быть с открытым исходным кодом? В этой статье вы узнаете, что такое MLOps, зачем вам нужны MLOps для ваших проектов машинного обучения, почему MLOps должен быть open source и примеры существующих инструментов MLOps. Читать...

🖥 Подкаст «Техно.Логично»: Data Science и машинное обучение Как рассказать бабушке о своей работе, чтобы она поняла и не испугалась? Как отбиться от офферов крупных компаний, если твоя профессия считается одной из самых модных и востребованных в современном мире? Вечные вопросы, над которыми ломают голову поколения дата-сайентистов. Чтобы найти ответы, мы пригласили в новую студию подкаста «Техно.Логично» коллег из Департамента анализа данных и моделирования Газпромбанка: управляющего директора Андрея Анисимова и главного аналитика-исследователя Ирину Скорынину. Ребята рассказали: 🔹Где в Газпромбанке применяются математические модели 🔹Сможет ли ИИ заменить людей в машинном обучении 🔹Почему работать в Data Science стало так престижно – и всем ли туда нужно стремиться 🔹Если вы решили, что вам нужно – то как выбрать подходящий онлайн-курс по машинному обучению Посмотреть и послушать: 🖤YouTube 📱Apple Podcasts 🎵Яндекс Музыка 🎁 Бонус – конкурс в конце выпуска В подкасте обновилась не только студия, но и приз за победу в конкурсе – теперь это Яндекс Станция с голосовым помощником! Условия конкурса к выпуску о Data Science: у Газпромбанка есть очень большая витрина с данными клиентов, которую используют для обучения математических моделей. Предположите в комментариях к видео, сколько столбцов у этой витрины? Автор наиболее точного ответа получит колонку с Алисой 🥹 Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497, erid:2VtzqvsR5YA

​​⚡️Парсинг для взрослых или Инфраструктура для промышленного парсинга В этой статье описан шаблон веб-приложения, который использую для создания парсеров. Читать...