497
订阅者
无数据24 小时
无数据7 天
无数据30 天
吸引订阅者
四月 '23
四月 '23
+1
在0个频道中
三月 '230
在0个频道中
Get PRO
二月 '230
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+2
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+1
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+428
在0个频道中
Get PRO
十月 '220
在0个频道中
Get PRO
九月 '220
在0个频道中
Get PRO
八月 '220
在0个频道中
Get PRO
七月 '220
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+16
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+28
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+32
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+379
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 08 四月 | 0 | |||
| 07 四月 | 0 | |||
| 06 四月 | 0 | |||
| 05 四月 | +1 | |||
| 04 四月 | 0 | |||
| 03 四月 | 0 | |||
| 02 四月 | 0 | |||
| 01 四月 | 0 |
频道帖子
| 2 | Что интерпретатор выведет на месте знаков вопроса? | 93 |
| 3 |  Python Community | 91 |
| 4 | ❓Хотите научиться визуализировать метрики и данные с помощью BI-инструментов?
Приходите 20 декабря в 20:00 на открытый урок «BI решения на основе open-sourse: Python Dash».
⚡️На занятии онлайн-курса «BI-аналитика» OTUS вы узнаете о возможностях конструирования custom дашбордов при помощи нативного Python и библиотек Plotly и Dash.
Сейчас действуют новогодние скидки -23% на все курсы.
Урок будет полезен аналитикам данных, продуктовым и маркетинговым аналитикам, Data Scientist’ам, дата инженерам, Product Owner’ам, Project Manager’ам и BI-аналитикам, которые хотят углубиться в тему создания и развёртывания Business Intelligence моделей и решений.
✨В результате мы построим небольшой дашборд из тестовых данных, узнаем базовые сущности и объекты, используемые в Python Dash.
Спикер: преподаватель Роман Козлов, ведущий аналитик ГКУ “Новые технологии управления“. Не упустите шанс протестировать курс и познакомиться с преподавателем.
Пройдите вступительный тест, чтобы записаться на урок: https://otus.pw/xZSHa | 88 |
| 5 | 没有文字... | 72 |
| 6 | 🟢 Как работать с большими данными? Сделайте первые шаги в изучении Big Data!
📊 Приходите 6 декабря в 20:00 на открытый урок «Использование коннекторов для Spark» в OTUS. А после вебинара сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Spark Developer».
🚀 На занятии вы узнаете, какие коннекторы используются Spark из коробки, какие подключаются из библиотек, а какие и когда надо писать самому.
🔥 Кому будет полезен урок?
- IT-специалистам, которые хотят перейти в Big Data
- Начинающим дата-инженерам, желающим углубиться в профессию
- Тем, кто самостоятельно изучает технологии Big Data
🦾 Лектор: Вадим Опольский, Scala Big Data разработчик в Luxoft DXC Technology.
✅ Пройдите вступительный тест для регистрации на урок
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru | 105 |
| 7 | 📔 Title: Machine Learning for Beginners
#Book #ML #EN
🌐 Lang.: English
🧔 Author: Ethem Mining
🕘 Year: 2019
📑 Pages: 177
#️⃣ ISBN: -
📝 Description: Машинное обучение используется в здравоохранении, сельском хозяйстве, кибербезопасности, распознавании лиц, таргетинге и ретаргетинге клиентов в онлайн-рекламе, рекомендации продуктов, видео, текстах и т. д., беспилотных автомобилях, ценообразовании в реальном времени, прогнозировании поведения человека и многом другом. Данная книга написана для тех, кто хочет начать развиваться в сфере машинного обучения.
@bzd_channel | 154 |
| 8 | Вряд ли найдется человек, который ни разу не слышал про нейросети или не встречал системы, которые рекомендуют музыку, фильмы или книги.
❓Хотите узнать, как устроены такие алгоритмы?
Приглашаем на бесплатный вебинар «Что скрывают деревья решений?».
👉 На занятии мы разберем, как устроен популярный алгоритм машинного обучения — дерево решений — и применим его на практике для решения задачи классификации.
Дерево решений — тип контролируемого машинного обучения, который в основном используется в задачах классификации. Дерево решений само по себе — это в основном жадное, нисходящее, рекурсивное разбиение. «Жадное», потому что на каждом шагу выбирается лучшее разбиение. «Нисходящее» — потому что мы начинаем с корневого узла, который содержит все записи, а затем делается разбиение.
🔥Спикер: Мария Тихонова, Senior Data Scientist в SberDevices и руководитель онлайн-курсов по ML в OTUS.
🎚 Для участия зарегистрируйтесь https://otus.pw/C0YF/
👨💻Продолжить осваивать Machine Learning и получить новую профессию вам поможет специализация «Machine Learning».
Преподаватели курса — практикующие Data Scientist’ы известных компаний. Они помогут вам выполнять полный pipeline работ: от подготовки датасета до анализа результатов и подготовки к production. После обучения у вас будет 2 выпускных проекта для портфолио, а преподаватели проведут занятие по трудоустройству в Data Science и дадут советы по прохождению собеседования. | 200 |
| 9 | Pramod_Singh_Deploy_Machine_Learning_Models_to_Production_With_Flask.pdf | 169 |
| 10 | #НейронныеСети
📔 Title: Deploy Machine Learning Models to Production
🌐 Lang.: English
🧔 Author: Pramod Singh
🕘 Year: 2021
📑 Pages: 161
#️⃣ ISBN: 978-1-4842-6545-1
📝 Description: ---
This book helps upcoming data scientists who have never deployed any machine learning model. Most data scientists spend a lot of time analyzing data and building models in Jupyter Notebooks but have never gotten an opportunity to take them to the next level where those ML models are exposed as APIs. This book helps those people in particular who want to deploy these ML models in production and use the power of these models in the background of a running application.
---
@bzd_channel | 173 |
| 11 | 🚀OTUS открывает набор на онлайн-курс «Аналитик данных» и проводит два бесплатных открытых вебинара по следующим темам:
– Основы статистики
– Основы визуализации данных и информационного дизайна
Готовы сразу записаться на курс?
👉Пройдите тест по аналитике данных
На курсе научат:
– работать в области анализа данных;
– предобрабатывать и исследовать сырые данные;
– статистически описывать данные и готовить их к дальнейшему анализу;
– писать SQL и Python код для целей анализа и визуализации данных;
– использовать платформы для базовой и продвинутой визуализации данных;
– создавать дашборды и дата-стори.
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru | 684 |
| 12 | 🔥 Хардкорный тест по Machine Learning
🚀 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе -
«Machine Learning Professional» от OTUS и его партнера — Сбера.
🔶 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА
Сильное портфолио, которое позволит вам претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist.
Время прохождения теста ограниченно 20 минут
🟣 Хотите протестировать учебный процесс заранее? Начните полное погружение в работу на бесплатном открытом уроке — 23 мая в 18:00
https://otus.pw/T1bS/
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ
https://otus.pw/IQE5/ | 184 |
| 13 | 📔 Title: Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem
#book #ML #En
🌐 Lang.: English
🧔 Author: Abhishek Thakur
🕘 Year: 2020
📑 Pages: 300
#️⃣ ISBN: -
📝 Description: Эта книга предназначена для людей, обладающих теоретическими знаниями в области машинного обучения и глубокого обучения и желающих погрузиться в прикладное машинное обучение. Книга не объясняет алгоритмы, она больше ориентирована на то, как и что вы должны использовать для решения задач с помощью машинного обучения.
@bzd_channel | 670 |
| 14 | Прикладной_анализ_текстовых_данных.pdf | 889 |
| 15 | #Python #MachineLearning #Spark
[Russian]
Title: Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка
Author: Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда
Year: 2019
Pages: 368
ISBN: 978-5-4461-1153-4
Screenshot: https://t.me/bzd_screenshots/3787
@bzd_channel | 708 |
| 16 | Когда не знаете, что будет завтра — вкладывайте в себя. Поступите на онлайн-курс «Профессия Data Scientist». Курс предназначен для всех желающих освоить перспективную и высокооплачиваемую профессию за 13 месяцев. Пройдите тест и узнайте, готовы ли вы к обучению!
👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ ПО DATA SCIENCE ДЛЯ НОВИЧКОВ: https://otus.pw/Mv36/
📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Регистрируйтесь на бесплатное демо-занятие — «Как начать свой путь в профессии Data Science»: https://otus.pw/NKRa/ | 479 |
| 17 | Software Architecture: The Hard Parts: Modern Trade-Off Analyses for Distributed Architectures
There are no easy decisions in software architecture. Instead, there are many hard parts--difficult problems or issues with no best practices--that force you to choose among various compromises. With this book, you'll learn how to think critically about the trade-offs involved with distributed architectures.
Architecture veterans and practicing consultants Neal Ford, Mark Richards, Pramod Sadalage, and Zhamak Dehghani discuss strategies for choosing an appropriate architecture. By interweaving a story about a fictional group of technology professionals--the Sysops Squad--they examine everything from how to determine service granularity, manage workflows and orchestration, manage and decouple contracts, and manage distributed transactions to how to optimize operational characteristics, such as scalability, elasticity, and performance. | 632 |
| 18 | Modern X86 Assembly Language Programming: Covers x86 64-bit, AVX, AVX2, and AVX-512 2nd Edition, Kindle Edition
Gain the fundamentals of x86 64-bit assembly language programming and focus on
the updated aspects of the x86 instruction set that are most relevant to application
software development. This book covers topics including x86 64-bit programming and
Advanced Vector Extensions (AVX) programming.
The focus in this second edition is exclusively on 64-bit base programming architecture
and AVX programming. Modern X86 Assembly Language Programming’s structure and
sample code are designed to help you quickly understand x86 assembly language
programming and the computational capabilities of the x86 platform. After reading
and using this book, you’ll be able to code performance-enhancing functions and
algorithms using x86 64-bit assembly language and the AVX, AVX2 and AVX-512
instruction set extensions. | 574 |
| 19 | Основы искусственного интеллекта. Нетехническое введение
Книга представляет собой увлекательное, нетехническое введение в такие важные понятия искусственного интеллекта (ИИ), как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, робототехника и многое другое. Проведено знакомство с историей и основными понятиями ИИ. Раскрыто значение данных как «топлива» для ИИ. Рассмотрены традиционные и продвинутые статистические методы машинного обучения, алгоритмы нейронных сетей для глубокого обучения, сферы применения разговорных роботов (чат-ботов), методы роботизации производственных процессов, технологии обработки естественного языка. Рассказано о применении языка Python и платформ TensorFlow и PyTorch при внедрении проектов ИИ. Освещены современные тренды ИИ: автономное вождение, милитаризация, технологическая безработица, изыскание новых лекарственных препаратов и другие. | 644 |
| 20 | Machine Learning for High-Risk Applications
It's an ambitious undertaking that requires a diverse set of talents, experiences, and perspectives. Data scientists and nontechnical oversight folks alike need to be recruited and empowered to audit and evaluate high-impact AI/ML systems. Author Patrick Hall created this guide for a new generation of auditors and assessors who want to make AI systems better for organizations, consumers, and the public at large. | 551 |
