Математика Дата саентиста

Курс по соревновательному Data Science👨‍💻 🏆 Хочешь покорить Kaggle и научиться выигрывать соревнования по анализу данных? Тогда курс "Введение в соревновательный Data Science" - это именно то, что тебе нужно! 🎯 В отличие от большинства курсов по машинному обучению, этот курс сконцентрирован на практике, а не на теории. Поэтому на нем будет более 200 практических заданий, интервью с Kaggle Grand Masters и, конечно же, внутренние соревнования для отработки техник. ⚡️В программе курса тебя ждет: * Продвинутая работа с pandas и numpy * Генерация, визуализация и фильтрация признаков * Модуль про SOTA градиентные бустинги и то как их тюнить * Стекинг и блендинг моделей * Ускорение вычислений и оптимизация памяти * Парсинг данных из открытых источников * Работа с Kaggle Api и различными облачными вычислительными сервисам * Нейронки для табличных данных * Интервью с Kaggle Grand Masters и многое другое 🚀 Еще ребята проводят еженедельные открытые вебинары, на которых разбирают решения победителей с чемпионатов, делают обзоры предстоящих соревнование и рассказывают про необычные техники, с которыми сталкиваются на практике. 🔗 Записаться на курс и ознакомится с его подробной программой можно на странице курса. Так же подписывайся на их телеграмм канал, чтобы следить за новостями курса и открытыми вебинарами. Кстати, в закрепе канала ты найдешь промокод на 10%.

🐍Решение дифференциальных уравнений с Python Дифференциальные уравнения — это мощный инструмент, который используется во многих областях науки и техники. От физики и химии до экономики и биологии, они предоставляют основу для моделирования различных процессов. Дифференциальные уравнения описывают динамику системы, позволяя нам понять, как система меняется со временем или в ответ на различные воздействия. Одной из ключевых библиотек, которую мы будем использовать, является SymPy. SymPy — это библиотека Python для символьных математических вычислений, которая позволяет нам проводить аналитическое решение дифференциальных уравнений. Для численного решения дифференциальных уравнений мы будем использовать библиотеку SciPy. SciPy — это основная библиотека для научных вычислений в Python, которая предоставляет множество функций для численного решения дифференциальных уравнений, включая различные методы, такие как метод Эйлера и метод Рунге-Кутты. • Чтобы начать работу с этими библиотеками, вам нужно их установить. Это можно сделать, используя менеджер пакетов Python pip: pip install sympy scipy fipy matplotlib • Читать дальше

Для обучения компьютерной математике исследователи объединяют подходы искусственного интеллекта «Они будут говорить о единорогах, но забудут, что у них один рог, или расскажут вам историю, а после изменят детали», — рассказывает о больших языковых моделях (LLM — Large Language Model) Джейсон Рут из IBM Research. Это больше, чем просто ошибки — LLM изо всех сил пытаются распознать свои ошибки, что ограничивает их производительность. Эта проблема не присуща системам искусственного интеллекта. Модели машинного обучения, основанные на методе обучения с подкреплением, позволяют компьютерам учиться на своих ошибках и становиться вундеркиндами в таких играх, как шахматы и го. Хотя эти модели, как правило, более ограничены в своих возможностях, они представляют собой обучение такого рода, которого LLM еще не освоили. «Не хочется создавать языковую модель, которая просто говорит как человек», — сказал Юхуай (Тони) Ву из Google AI. «Мы хотим, чтобы она понимала, о чем говорит». Ву — соавтор двух недавних статей, где предлагается способ достижения этой цели. На первый взгляд, речь идет об очень конкретном приложении: обучении систем ИИ выполнять математические операции. В первой статье описывается обучение LLM переводу обычных математических выражений в формальный код, который компьютер может запускать и проверять. Во второй статье LLM обучили не только понимать математические задачи на естественном языке, но и решать их с помощью системы под названием Minerva. В совокупности статьи предлагают форму будущей архитектуры ИИ, где LLM могут учиться рассуждать с помощью математического мышления. «Есть глубокое обучение, обучение с подкреплением, AlphaGo, а теперь и языковые модели, — говорит об этом Сиддхартха Гэдгил, математик из Индийского института науки в Бангалоре, работающий с математическими системами ИИ. — Технология развивается во многих разных направлениях, и все они могут работать вместе». 📌 Читать дальше

С чего начать путь в Data Science? Данных становится всё больше с каждым годом и компаниям нужны специалисты, умеющие работать с Big Data. Но как войти в сферу и пробиться на рынке труда? Расскажем обо всем на бесплатном вебинаре «Как начать карьеру в Data Science». Ведущие вебинара: ▪️Анатолий Карпов — основатель школы Data Science и разработки karpovꓸcourses, работал ведущим аналитиком в Mail.Ru, VK и JetBrains. ▪️Оксана Васильева — руководительница карьерного центра karpovꓸcourses, трудоустроевшего более 1500 учеников На вебинаре вы узнаете: - Как перейти в Data Science - Как понять, какую профессию выбрать: аналитика данных или машинное обучение - Как пробиться на рынке и получить первый оффер и опыт - С чего начать погружение в профессию Вебинар пройдет 8 августа в 19.00. Постройте карьерный трек в Data Science вместе с нами! Регистрируйтесь по ссылке!

🔥 Бесплатный курс: Прикладная математика для машинного обучения Курс направлен на студентов без математического бэкграунда. Будут изложены основные понятия необходимые для понимания методов, на которых строится машинное обучение и модели нейронных сетей. Также целью курса является разъяснить как могут быть преобразованы и представлены данные для последующего обучения моделей на них. Курс состоит из 13 лекций и 13 семинаров. На лекциях излагаются теоретические основы перечисленных тем, с простыми примерами. На семинарах планируется разбор, демонстрация и практика применения программных реализаций и алгоритмов обозначенных теоретических объектов. После освоения курса от слушателя ожидается в первую очередь понимание того, что из себя представляют как представлять свои данные численно, и как они обрабатываются моделями машинного обучения численно. Одновременно с этим, курс не ставит перед собой цель, обучить всех строгому выводу каждой формулы и каждой теоремы, только понимание требующееся для прикладного использования. https://teach-in.ru/course/applied-mathematics-for-machine-learning/about @data_math

Каким должен быть хороший ИТ-менеджер? 👨‍💻 Ищите ответ в новом выпуске подкаста «Техно.Логично» с экспертами Газпромбанка: ИТ-лидером платформы 5NT Одоном Шоймполовым и ИТ-лидером стримов Газпром Бонус, ГПБ Мобайл и Монетизация Тимуром Мухтаровым. Гости подкаста рассказали, как: 🔷 Доверять команде и не бояться делегировать задачи 🔷 Практиковать микроменеджмент с умом 🔷 Не потерять авторитет в коллективе 🔷 Реагировать на ошибки разработчиков 🔷 Стать ИТ-лидером розничного стрима Газпромбанка Выпуск уже доступен на YouTube и основных подкаст-платформах. Подписывайтесь на подкаст «Техно.Логично» и следите за актуальными трендами российского финтеха! Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497 erid: LjN8K4iEd

Изучение красоты чистой математики новыми способами. https://www.deepmind.com/blog/exploring-the-beauty-of-pure-mathematics-in-novel-ways

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 нужным специалистом? Приходите на бесплатный интенсив 18-19 июля, на котором вы: — погрузитесь в рабочие будни аналитика — узнаете о направлениях в аналитике и решите, какое подходит вам — научитесь работать в Google Sheets как аналитик данных А еще — поработаете руками, решите реальные бизнес-задачи и получите фидбэк от эксперта. За лучшее решение домашнего задания - мини-курс по аналитическому мышлению в подарок. Регистрируйтесь БЕСПЛАТНО: https://go.skillfactory.ru/J4jZCw Реклама ООО “Скилфэктори”

⚫️ Теория хаоса [видеоуроки] 1. Движение и детерминизм. Панта Рей 2. Векторные поля. Гонка лего 3. Немного механики. Яблоко и луна 4. Колебания 5. Бильярды. Бык Дюэма 6. Хаос и подкова. Смейл в Копакабане 7. Странные аттракторы. Эффект Бабочки 8. Статистика. Мельница лоренца 9. Хаотическая или нет Cовременные Исследования

Будущим аналитикам данных и специалистам по DS важно дружить с математикой. Если вы чувствуете, что нужно освежить знания и восполнить пробелы — пройдите курс от Яндекс Практикума. Он подойдёт тем, кто учится анализу данных или проходит собеседования. Поможем подготовиться ко всем каверзным вопросам и претендовать на оффер в компании, где ценят знания математики. Курс сделан для людей: не фундаментальный вузовский учебник, но и не научпоп. ◼️ Объясняем сложное простым языком, с примерами и иллюстрациями. ◼️ Вписываем практические задачи в бизнес-кейсы. ◼️ Объясняем, как абстрактные формулы связаны с анализом данных. ◼️ Разбираем типовые задачи из собеседований. Вы не останетесь один на один с тервером, матаном и линалом. Опытные преподаватели математики всегда на связи в чате, чтобы объяснить непонятное. Пройдите первый бесплатный урок

🎲 Вероятность и статистика 1. Переменные и метрики 2. Генераторы и Монте-Карло 3. ЗБЧ и ЦПТ 4. Монте-Карло: практика 5. Проверка гипотез и p-value 6. А/Б тесты: пропорции 7. А/Б тесты: непрерывные переменные 8. Множественная проверка гипотез 9. Ревью курса + вопросы и ответы #video #math 🎞 Видео

Решаем криптарифмы с помощью алгебры и python Смотреть статью

Математика для Data Science: где и как учить? В этом ролике автор поделится бесплатными ресурсами для изучения математики, необходимой для Data Science, и сделает их разбор. 00:00 Введение 00:34 Школьная математика 02:00 Статистика 03:00 Теория вероятностей 03:20 Линейная алгебра 04:07 Матанализ 05:00 Лучшие ресурсы 05:30 Создаем базу ресурсов вместе Смотреть это видео на youtube: youtu.be/6ajAbghWzrs

Предварительная подготовка данных в Python [2 тома] [2023] В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения в различных промышленных задачах. Первый том посвящен инструментам Python – основным библиотекам, классам и функциям, необходимым для предварительной подготовки данных, построения моделей машинного обучения, выполнения различных стратегий валидации. В конце первого тома разбираются задачи с собеседований по SQL, Python, математической статистике и теории вероятностей. Во втором томе рассматривается сам процесс предварительной подготовки данных, а также некоторые метрики качества и ряд полезных библиотек и фреймворков (H2O, Dask, Docker, Google Colab). Издание рассчитано на специалистов по анализу данных, а также может быть полезно широкому кругу специалистов, интересующихся машинным обучением. 📚 Книги @data_math

🔘Что отличает обучение с подкреплением от основных методов машинного обучения? Погрузимся в историю RL и разберем отличительные особенности этого направления 3 июля в 20:00 мск на открытом уроке в OTUS. Вебинар пройдет в рамках старта онлайн-курса «Reinforcement Learning» и будет полезен всем DS/ML/DL специалистам и IT-специалистам, которые хотят расширить свои знания в этой области. 💬На занятии мы: — Рассмотрим RL с точки зрения вычислений и через призму поведенческих и когнитивных наук. — Разберем классический пример многорукого бандита — автомата для казино — Продемонстрируем возможности примитивного алгоритма RL в упрощенной среде. — Обсудим самые знаковые приложения RL нашего времени. 👉Регистрация для участия https://otus.pw/vBWK/ 📌Спикером выступит Андрей Маргерт, исследователь Машинного Обучения в Wageningen Research и преподаватель курса. Не упустите возможность познакомиться с экспертом! После вебинара вы сможете продолжить обучение на курсе, доступном в рассрочку. Нативная интеграция подробная информация о продукте на сайте www.otus.ru

📎 Руководство по модулю Math Python (22 примера и 18 функций) math - это встроенный модуль стандартной библиотеки Python 3, который предоставляет стандартные математические константы и функции. Модуль math можно использовать для выполнения различных математических вычислений, таких как числовые, тригонометрические, логарифмические и экспоненциальные вычисления. В этой статье рассмотрены константы и функции, реализованные в модуле math с примерами кода https://www.dataquest.io/blog/python-math-module-and-functions/ @data_math

Руководство по модулю Math Python (22 примера и 18 функций) math - это встроенный модуль стандартной библиотеки Python 3, который предоставляет стандартные математические константы и функции. Модуль math можно использовать для выполнения различных математических вычислений, таких как числовые, тригонометрические, логарифмические и экспоненциальные вычисления. В этом уроке мы рассмотрим общие константы и функции, реализованные в математическом модуле, и как их использовать.

Когда в интернете так много курсов, как выбрать тот, который поможет сделать буст в карьере или начать свой путь в Data Science? Приходите на день открытых дверей, чтобы познакомиться со школой Data Science и разработки karpovꓸcourses, узнать как наши курсы выглядят изнутри, и почему стоит учиться у нас. День открытых дверей проведет Анатолий Карпов — основатель karpovꓸcourses, ведущий аналитик с опытом работы в Mail.Ru, VK и JetBrains, а также автор тех самых курсов на Stepik. Анатолий ответит на вопросы о старте карьеры, расскажет, как продолжать развиваться в Data Science и как школа karpovꓸcourses может помочь в этом. Обязательно регистрируйтесь, ведь в прямом эфире мы разыграем сертификат на 20 тысяч рублей на обучение на любой из программ и карьерные консультации. Встречаемся 5 июля в 19.00 по мск [Зарегистрироваться и принять участие в конкурсе]

Project Euler — платформа с математическими задачами для развития навыков программирования Здесь вы найдёте более 700 математических задачек, требующих творческого подхода и использования программирования для успешного решения Сервис отличается от многих других (таких как Codewars) тем, что здесь встречаются математическое мышление и кодинг Стоимость: #бесплатно #code #алгоритмы #математика

📌 Изучение линейной алгебры и матричных методов от MIT. Курс покрывает все необходимые основы для работы с матрицами, включая SVD-разложение, backpropagation, градиентный спуск и даже первоначальные модели нейронных сетей, которые могут быть спрошены на собеседовании. В конце курса также представлены некоторые примеры работы с сигналами. Хотя курсы пересекаются в некоторых местах, это не является проблемой. Посмотреть (линейная алгебра): https://www.youtube.com/playlist?list=PL221E2BBF13BECF6C Посмотреть (матричные методы): https://www.youtube.com/playlist?list=PLUl4u3cNGP63oMNUHXqIUcrkS2PivhN3k #линейнаяалгебра #база @data_math