Анализ данных (Data analysis)

Хочешь получить востребованную профессию в ИТ?👍 Сейчас все больше компаний принимают решения на основе данных и используют искусственный интеллект для автоматизации процессов. Поэтому навыки AI-разработчика всегда востребованы - об этом говорят зарплаты специалистов по нейросетям: ▫️Junior специалист - от 70 000 ₽ ▫️Middle специалист - от 150 000 ₽ ▫️Senior специалист - от 300 000 ₽ Мы проводим бесплатный🔥 3-х дневный практикум, на котором познакомим тебя с миром AI - это идеальный формат, который поможет тебе принять решение о дальнейшем обучении и, возможно, смене профессии.💪 👌Будет полезно всем, кто хочет разобраться в карьерных перспективах сферы работы c нейросетями. Регистрация по ссылке 👈

16 февраля ребята из Авито приглашают на Avito Analytics meetup #9. Кто в гостях: 🗣 Людмила Кучина, старший аналитик в Авито Недвижимости. 🗣 Иван Еремеев, руководитель аналитики контента в VK (Дзен). 🗣 Егор Сёмин, аналитик EXPF. Что в программе: 1. Этапы построения репутационной системы. 2. Создание инструмента для мониторинга метрик. 3. Методы сокращения дисперсии и работа с VWE. Встреча пройдёт онлайн на YouTube-канале AvitoTech. Зарегистрируйтесь, чтобы получить напоминание. Реклама. ООО «Авито Тех». LdtCKU5eU

🔟 полезных инструментов визуализации данных Инструменты, доступные в бизнес-плане, помогут работать с теми данными, которые генерируют бизнес-процессы. В созданном рабочем пространстве можно без проблем визуализировать данные и изменять их. Инструменты визуализации данных также идеально подходят для создания графики о конкретных событиях, проектах, а также для создания аналитических и информационных сводок. Такие инструменты могут радикально отличаться друг от друга. Мы составили этот список, чтобы помочь вам выбрать лучший и самый подходящий именно для вас вариант. ▪Читать @data_analysis_ml

Для востребованности на рынке труда в постоянно меняющемся мире уже недостаточно одного классического образования – время изучать что-то новое. Скоро стартуют наши очные курсы! ⚡️Курс «Python для автоматизации и анализа данных» Подходит как начинающим, так и тем, у кого есть опыт в программировании. Познакомитесь с базовыми возможностями языка Python и начнёте применять его в повседневной работе. Старт: 7 февраля. Стоимость: 70 000₽. Оплату можно разделить на 2 взноса. ⚡️Профессия «Специалист по Data Science» В программу входит математика и программирование с нуля, а также машинное обучение, статистика, работа с Big Data и прикладное глубинное обучение. Старт: 14 февраля. Стоимость: 465 000₽. Оплату можно разделить на 8 взносов. ⚡️Курс «Машинное обучение» Курс для тех, кто имеет опыт работы на языке Python (достаточно прохождения курса), а также базовые знания высшей математики, и хочет освоить классические ML-алгоритмы. Старт: 15 февраля. Стоимость: 72 000₽. Оплату можно разделить на 2 взноса.

Прокачайте свои навыки в сфере IT и аналитики данных — примерьте роль Data Scientist! Участвуйте в бесплатном онлайн-интенсиве, который пройдёт с 9 по 11 февраля. Начало — в 19:00 по московскому времени. Записывайтесь: 👉 https://clc.to/gayj0w Сразу после регистрации отправим вам на почту материал по Data Science с полезными ресурсами и советами, где найти первые заказы для портфолио. За 3 дня вы научитесь: ⚡️ исследовать данные с помощью языка программирования Python; ⚡️ строить модели для реальных кейсов; ⚡️ находить аномалии в данных; ⚡️ автоматизировать решение бизнес-задач с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения. Спикер интенсива — руководитель направления исследования данных в Сбере с семилетним опытом в программировании Анастасия Борнева. 🎉 Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox. Присоединяйтесь!

🔟 Советов по улучшению работы с ChatGPT Список советов, которые помогут вам улучшить работу с ChatGPT. Список кратко: 1. ChatGPT имеет ограничение на вывод текста, но это можно легко обойти, воспользовавшись командой “continue”. 2. Иногда длинные, запутанные запросы могут иметь противоположный эффект, поэтому всегда полезно делать их конкретными и короткими. 3. Добавление ключевого слова “list” в вашу подсказку может изменить способ вывода ChatGPT. Список может оказаться более точным, чем обычный запрос. 4. ChatGPT может помочь вам в написании чёткой и сжатой документации для вашего кода, включая README.md файлы для проектов. 5. Вставляя фрагменты кода и запрашивая советы, ChatGPT может помочь с завершением кода. 6. Не отправляйте в Chatgpt запросы, содержащие личную информацию о вас, ваших коллегах или компании. 7. Вот несколько примеров запросов, которые помогут вам в ваших попытках упрощения кода и рефакторинга: Code alternative example input <yourcode> Simplify below code input <yourcode> Refactor this code input <yourcode> 8. Всегда перепроверяйте код от chatgpt или найдите эксперта , который сможет проверить сгенерированный код. 9. Chatgpt напишет за вас тесты высокого уровня. 10. Chatgpt отлично спарвляется с : - Созданием запросо SQL - CRUD код - Отправка электронных писем - Экспорт данных в CSV Excel - Создание форм ввода данных ▪Подробнее @data_analysis_ml

4.02 @data_analysis_ml ❓Хотите стать специалистом по компьютерному зрению? Сделайте первые шаги на открытом уроке онлайн-курса «Компьютерное зрение». 🔥9 февраля в 20:00 мск пройдет открытый урок «Kornia — убийца OpenCV?». На занятии мы обсудим дифференцируемую библиотеку Computer Vision — Kornia. Вы узнаете: - Почему Kornia применяется в обучении нейронных сетей и PyTorch, а OpenCV — нет - За счет чего Kornia работает в разы быстрее, чем OpenCV - Какие продвинутые функции потерь и алгоритмы для моделей CV предоставляет Kornia - Как написать алгоритм, которые автоматически сшивает несколько фотографий в панорамный снимок - Почему Kornia — это лучший инструмент для задач, связанных с геометрией изображений 🧑‍💻 Для участия пройдите вступительный тест: https://otus.pw/fnv7/

Теория вероятностей в машинном обучении. Часть 1: модель регрессии Продолжаем тему теории вероятностей в машинном обучении. В данной статье мы подробно рассмотрим вероятностную постановку задачи машинного обучения: что такое распределение данных, дискриминативная модель, i.i.d.-гипотеза и метод максимизации правдоподобия, что такое регрессия Пуассона и регрессия с оценкой уверенности, и как нормальное распределение связано с минимизацией среднеквадратичного отклонения. ▪Читать ▪Книга Байесовские модели ▪ Бесплатный курс от Сендфорда @data_analysis_ml

Интервью по System Design — это обязательный этап собеседований в большие технологические компании уровня FAANG, по результатам которого принимается финальное решение о найме. Но на русском языке почти нет материалов для комплексной подготовки! Поэтому Валерий Бабушкин, Vice President, Data Science в Blockchainꓸcom, и Евгений Нижибицкий, Lead Machine Learning Engineer в AliExpress, создали свой авторский курс, где вы научитесь выстраивать сложные и масштабируемые архитектуры программных систем. За 4 недели вы научитесь: - собирать требования и оценивать нагрузку - применять высокоуровневые схемы и модульный дизайн - масштабировать и повышать отзывчивость систем - создавать подсистемы для хранения данных, поиска и аналитики На курсе System Design вы получите готовый план идеального ответа на собеседовании, а также знания о системах, которые помогут выделиться среди других кандидатов. Записывайтесь на курс по ссылке до 6 февраля! Ждём вас!

🔬 Введение в Оптимизацию с ограничениями на SciPy. В этом посте мы делимся примером оптимизации с использованием SciPy, популярной библиотеки Python для научных вычислений. ▪Читать ▪Зеркало ▪Scipy @data_analysis_ml

Как не забывать теорию Deep Learning и учить новое? Можно подписаться на канал DeepSchool. В нем вы найдете - короткие посты с теорией; - разборы статей; - советы по обучению сетей; - вопросы с собеседований; - и обзоры фреймворков. Вот примеры полезных постов: 1. Обзор ключевых идей MobileNet — что делает эту архитектуру столь эффективной 2. Инструкция: как ускорить разметку изображений при помощи CVAT и FiftyOne 3. Что такое attention 4. Об асинхронности вычислений на GPU 5. Вопрос с собеседования на дообучение сегментационной модели Подписывайтесь, чтобы не забывать теорию Deep Learning и учить новое :)

🤖 Как создать прототип системы контроля доступа транспорта и людей на территорию? Практика с AI в облаке ⏰ Когда: 16 февраля, 17:00 MSK 📍 https://vk.company/ru/press/events/968/ На вебинаре разберем, как за 1 час создать прототип системы для автоматизации доступа людей и транспорта на территорию. Занятие пройдет с применением сервиса Vision от VK Cloud. Для того, чтобы выполнять задания, рекомендуем заранее подключить его в личном кабинете VK Cloud. В программе: ▪️ Обзор инструментов и моделей в сервисе Vision от VK Cloud. ▪️ Практика с Vision: разработка системы контроля доступа транспорта и людей на территорию. ▪️ QA-сессия. Спикер: 🔸 Димитрий Муштаков, Product Manager сервиса Vision в VK Cloud. Зарегистрироваться бесплатно