ch
Feedback
Data Scientist | IT

Data Scientist | IT

前往频道在 Telegram

Добро пожаловать в клуб. Полезные материалы из мира DS & ML на регулярной основе. По всем вопросам: @godinmedia

显示更多
1 927
订阅者
无数据24 小时
+17
-1130
帖子存档
🔥 Бриллиантовая подборка книг по Agile, которую мы составили совместно с каналом @pm_lib — кликайте по ссылкам, забирайте себе и читайте! А еще — подписывайтесь на @pm_lib. Там регулярно выкладвают свежие книги по Project- и Product-менеджменту на русском языке! 💎 Чистый Agile. Основы гибкости (2020) — Роберт Мартин Роберт Мартин в своей книге объясняет основные принципы и практики Agile, которые помогают командам достичь гибкости и эффективности в разработке программного обеспечения. 💎 Agile-менеджмент. Лидерство и управление командами (2018) — Юрген Аппело Эта книга раскрывает принципы Agile-менеджмента, фокусируясь на лидерстве и эффективном управлении командами, чтобы повысить их продуктивность и мотивацию. 💎 Постигая Agile. Ценности, принципы, методологии (2018) — Эндрю Стеллман, Дженнифер Грин Книга охватывает ключевые аспекты Agile, включая его ценности, принципы и методологии, предлагая читателям глубокое понимание гибких подходов к управлению проектами. 💎 Agile для всех. Создание быстрой, гибкой, клиентоориентированной компании (2019) — Мэтт Лемей Мэтт Лемей делится стратегиями, как сделать компанию более гибкой и ориентированной на клиента, применяя Agile подходы во всех аспектах бизнеса. 💎 12 шагов к гибкому бизнесу (2019) — Гайдн Шонесси, Фин Голдинг Авторы предлагают пошаговое руководство по внедрению Agile в бизнес-процессы, чтобы компании могли быстрее адаптироваться к изменениям и повышать свою конкурентоспособность. 💎 Эпоха Agile. Как умные компании меняются и достигают результатов (2019) — Стивен Деннинг Стивен Деннинг исследует, как успешные компании применяют Agile принципы для достижения высоких результатов и устойчивого роста в условиях быстро меняющегося рынка.

Метрики оценки качества моделей и анализ ошибок в ML. Подробно #почитать Рассмотрены популярные метрики для задач классификац
Метрики оценки качества моделей и анализ ошибок в ML. Подробно #почитать Рассмотрены популярные метрики для задач классификации, регрессии и кластеризации, а также инструмент для анализа ошибки модели, известный как bias-variance decomposition. Помимо этого, для большей части метрик будут представлены ручные расчёты и реализация с нуля на Python, а в конце вы сможете найти дополнительные источники для более глубокого ознакомления. ⏱Читать

Как я стал специалистом по машинному обучению. Open AI и Dota 2 #почитать Инвестор и разработчик ПО, один из основателей и пр
Как я стал специалистом по машинному обучению. Open AI и Dota 2 #почитать Инвестор и разработчик ПО, один из основателей и президент компании OpenAI. Начал свою карьеру в компании Stripe в 2010 году и стал ее CTO в 2013 году. Покинул Stripe в 2015 году, чтобы стать соучредителем OpenAI. ⏱Читать

Можно ли научить нейросеть определять иронию (да, вполне) #почитать Акустический и паралингвистический анализ показал, что вс
Можно ли научить нейросеть определять иронию (да, вполне) #почитать
Акустический и паралингвистический анализ показал, что все хорошо распознанные иронические и неироничные высказывания в эксперименте с аудио были синхронизированы с одним из жестов. Направление жеста в 100% случаев соответствовало направлению движения тона как в ироничных, так и в неироничных высказываниях. Вершина жеста совпала с началом ядра (интонационного центра). Большинство правильно оцененных иронических высказываний сопровождались движением головы, примерно в трети случаев наблюдалась дополнительная огубленность. Например, при произнесении гласного «а» или «и» губы округлялись, как при произнесении «у», чуть реже с интонационным центром совпадали движения руками или глазами. Интересно, что подобное совпадение было характерно и для актерской речи без иронии. Главным же отличием иронической мимики и жестикуляции стала ее комплексность – т.е. одновременная реализация нескольких движений. В нейтральной речи такие совпадения наблюдались гораздо реже. Другим интересным фактом было то, что направление движения жестикулятора в большинстве исследованных отрывков, как ироничных, так и неироничных, совпадало с направлением движения тона – мелодической кривой. Например, актер или актриса одновременно с падением тона опускали руку вниз, опускали взгляд, делали кивок головой и т.д.
Читать

LLMops: что есть, кроме ChatGPT, и как это развернуть #почитать В статье вас ждёт: обзор LLM-моделей, техники работы с ними ч
LLMops: что есть, кроме ChatGPT, и как это развернуть #почитать В статье вас ждёт: обзор LLM-моделей, техники работы с ними через призму MLOps, разбор лицензий и требований к железу. А так же трюки с квантизацией и файн-тюнингом «на сладкое». ⏱Читать

Бизнес-аналитик — канал для тех, кто уже работает или хочет работать в бизнес-анализе. Если вам кажется, что ◾️бизнес-анализ это просто ◾️писать user stories просто ◾️клиент понимает, как устроена разработка подписывайтесь на канал и мы развеем эти мифы. Плюс ко всему, там вы найдете кучу полезных статей и видео по теме. Подписаться можно по ссылке: @business_analyst_ru

▫️ Advanced Colab - How to go Beyond the Basics #посмотреть Some of the more advanced features in Google Colab and to customi
▫️ Advanced Colab - How to go Beyond the Basics #посмотреть Some of the more advanced features in Google Colab and to customize it. Смотреть на YouTube ⏱15 минут

Пятничное. "Netflix знает о нас все" #почитать Одним из наиболее значительных достижений в рамках Netflix Prize стало широкое
Пятничное. "Netflix знает о нас все" #почитать Одним из наиболее значительных достижений в рамках Netflix Prize стало широкое использование методов матричной факторизации, а также машин Больцмана. Эти методы позволяли моделировать скрытые (латентные) факторы, которые определяют предпочтения пользователей и характеристики фильмов. Буквально, Netflix попыталась залезть в когнитивные привычки зрителей. ⏱Читать

Я тебя с вертухи сломаю, если ещё раз заговоришь об ИИ #почитать Лично я получил формальное образование дата-саентиста, даже
Я тебя с вертухи сломаю, если ещё раз заговоришь об ИИ #почитать
Лично я получил формальное образование дата-саентиста, даже выиграв в высококонкурентном конкурсе по машинному обучению в одном из лучших университетов Австралии и написав магистерскую, для которой создал в MATLAB с нуля собственные библиотеки. Я не гений в этой сфере, но, очевидно, лучше большинства конкурентов, то есть практиков вроде меня; я не могу, сидя в пещере, создавать собственные библиотеки на C, но умею читать учебники, реализовывать готовые решения на языках высокого уровня и использовать библиотеки, написанные элитными организациями. Поэтому с глубочайшим сожалением должен объявить, что следующий человек, который начнёт говорить мне о реализации ИИ, получит от меня сеанс живительных процедур над позвоночником; иными словами, я сломаю ему нафиг шею.
Читать

📚 Друзья, для тех, кто хочет ознакомиться с большим количеством книг по тестированию, есть отличный телеграм-канал — Библиотека QA Совместно с Библиотекой QA мы подготовили бриллиантовую 💎 подборку книг для обучения тестированию. Все эти книги можно бесплатно скачать у ребят на канале: 💎 "Тестирование программного обеспечения. Основы" Захаров В.В. Обзор базовых понятий и методик тестирования программного обеспечения, подходящий для студентов и начинающих специалистов в области ИТ. 💎 "Эффективное тестирование" на русском Maurício Aniche Практическое пособие по улучшению процессов тестирования с использованием различных техник, включая тестирование на основе данных и автоматизацию. 💎 "Тестирование DOT COM" Роман Савин Практическое руководство по тестированию веб-приложений, в котором автор делится своим опытом и методами выявления и устранения багов. 💎 «Тестирование программного обеспечения. Базовый курс» Святослав Куликов Введение в основы тестирования программного обеспечения, охватывающее ключевые концепции, методы и инструменты для начинающих тестировщиков. 💎 «Как тестируют в Google» Джефф Каролло, Джеймс Уиттакер, Джейсон Арбон Описание уникальных подходов и практик тестирования, применяемых в Google, с акцентом на автоматизацию, масштабируемость и инновации. 💎 "Сам себе тестировщик. Пошаговое руководство по тестированию ПО" Чхави Радж Досадж Пошаговое руководство, предназначенное для тех, кто хочет начать карьеру в тестировании программного обеспечения, с множеством примеров и практических советов. 🐞 Подписывайтесь на Библиотеку QA

Реактивно быстрое введение в машинное обучение для чайников #почитать Хорошая статья для первого знакомства с темой ⏱Читать
Реактивно быстрое введение в машинное обучение для чайников #почитать
Хорошая статья для первого знакомства с темой
Читать

Расширенные функции Apache Flink #почитать Что такое rich-функции в Apache Flink, зачем они нужны, чем отличаются от обыкнове
Расширенные функции Apache Flink #почитать Что такое rich-функции в Apache Flink, зачем они нужны, чем отличаются от обыкновенных UDF и как с ними работать: простой пример на PyFlink с запуском в Google Colab. ⏱Читать

Материалы для подготовки к собеседованию. Дизайн систем машинного обучения #почитать - Книги - Курсы - Шаблоны - Блоги ⏱Посмо
Материалы для подготовки к собеседованию. Дизайн систем машинного обучения #почитать - Книги - Курсы - Шаблоны - Блоги ⏱Посмотреть

Перспективы профессии Data Science: ликбез для джунов #почитать Дата-аналитики анализируют исторические данные. Результат их
Перспективы профессии Data Science: ликбез для джунов #почитать Дата-аналитики анализируют исторические данные. Результат их работы — выводы, отчёты, документация. В дата-анализе есть много направлений. Например, системные аналитики могут участвовать в построении инструментов для хранения данных, бизнес-аналитики общаются с заказчиками и формируют бизнес-требования, выстраивают бизнес-процессы. Часто аналитики решают аd-hoc задачи — это задачи, которые не входят в повседневные обязанности аналитика. Например, если в данных выявили аномалию, дата-аналитику могут срочно поручить разобраться с этой проблемой. Аналитику не нужно разбираться в работе алгоритмов и предиктивных моделей, поэтому порог входа в профессию ниже. Дата-сайентисты специализируются на построении моделей и прогнозировании. Основной результат их работы — это модели машинного обучения. В зависимости от задач и типов данных дата-сайентисты могут строить как линейные модели или модели на «деревьях решений» для табличных данных, так и модели нейронных сетей для работы с изображениями, видео, текстами и так далее. Чтобы работать дата-сайентистом, специалисту нужна неплохая математическая и алгоритмическая база. Работодатели ценят кандидатов с техническим образованием, а самые сильные спецы на рынке — это, как правило, выпускники МФТИ, НИУ ВШЭ И МГУ. ⏱Читать

Streamlit для Data Science #почитать Для создания веб-приложений ты скорее всего использовал бы такие Python фреймворки, как
Streamlit для Data Science #почитать
Для создания веб-приложений ты скорее всего использовал бы такие Python фреймворки, как Django или Flask. Но крутая кривая обучения этим фреймворкам и большие временные затраты на имплементацию таких приложений являются серьезным препятствием. Streamlit делает создание приложений настолько простым, насколько просто писать скрипты на Python.
Читать