DataSciencePRO

ВСЕХ С ДНЕМ ПРОГРАММИСТА

Pandas in Action

С 8 сентября по 6 октября пройдет второй всероссийский чемпионат «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект», организованный АНО «Россия — страна возможностей». ⏳ В течение месяца участники со всей страны в онлайн-формате займутся решением задач на основе методов машинного обучения и искусственного интеллекта от компании «Инновации Дальнего Востока», ДИТ г. Москвы и Алтайского государственного университета (АлтГУ). ✂️ Церемония открытия чемпионата состоится в рамках Восточного экономического форума во Владивостоке 8 сентября. 🤝 АНО «Цифровая экономика» выступает информационным партнером мероприятия. 📃 Регистрация на чемпионат доступна уже сейчас на официальном сайте проекта.

А мы наконец открываем набор на осенний семестр школы глубокого обучения Deep Learning School! #learning DLschool — это школа при ФПМИ МФТИ, где мы учим нейронным сетям с самых азов до продвинутого уровня. Полный курс состоит из двух частей, каждая из которых длится полгода. - Первая часть посвящена введению в нейросети и компьютерному зрению. Начинаем мы с языка Python и необходимой математики для понимания нейросетей, переходим к основам машинного обучения и обработки картинок, заканчиваем переносом стиля изображений и ГАНами. - Вторая часть полностью посвящена темам NLP и обработки звука. Две части курса можно проходить независимо. Можно пройти только первую часть или только вторую. Но обратите внимание, что для прохождения второй части нужно знать Python, понимать математику и основы нейросетей, о которых мы рассказываем в первой части курса. Особенность нашей школы в том, что мы даем много практики (теория при этом тоже есть, разумеется, и немало). Вам предстоит много практических домашних заданий и самостоятельный итоговый проект в конце семестра. По окончании обучения вы точно получите нужные практические навыки работы с нейросетями. Сейчас идет набор на первую часть курса. На вторую часть набор откроется чуть позже, об этом сообщу отдельно. Преподаватели школы — ведущие специалисты российских и зарубежных IT-компаний и научные сотрудники исследовательских лабораторий МФТИ. Среди них — я (Таня), буду вести у вас несколько лекций про CV, сегментацию и архитектуры сетей =) Школа бесплатная. Полностью онлайн: учиться можно из любой точки мира, где есть интернет. Занятия проходят раз в неделю — лекция, семинар и домашнее задание. Обучение проходит на платформе Stepik. Берем всех, отбора нет. Начинаем 19 сентября. Регистрация продлится до 18 сентября. Чтобы зарегистрироваться на курс, отсавьте заявку на этой странице. После этого вам на почту придет письмо со ссылками на курс на Степике, на канал и чат в Телеграме. При регистрации вам нужно выбрать поток — базовый или продвинутый. Как выбрать свой поток, читайте на сайте в разделе FAQ. Также у нас есть группа школы ВКонтакте — там очень удобно следить за новостями. Ответы на самые часто задаваемые вопросы по курсу вы также можете найти на сайте в разделе FAQ. Если остались вопросы, спрашивайте в комментариях к этому посту ⬇️ Постараюсь ответить на все. Также если в канале есть выпускники наших прошлых потоков, буду благодарна, если вы поделитесь своим опытом прохождения курса и поможете отвечать на вопросы =) Ну и ждем вас в чатиках наших курсов в новом семестре!🥰 P.S. Обратите внимание, что у школы сменился адрес сайта. Новый адрес: dls.samcs.ru

Используйте настраиваемый User-Agent Механизм защиты от скрапинга – User-Agent. UA – это заголовок, который браузеры отправляют в запросах для идентификации. Обычно он представляет собой длинную строку, в которой объявляется имя браузера, версия, платформа и многое другое.

кто забыл Python и хочет быстро все повторить или выучить

Hands-On Data Analysis with Pandas Автор: Stefanie Molin Год издания: 2019 Рецензия на книгу: Книга научит вас анализировать данные и извлекать из них ценные сведения, а также познакомит с основами машинного обучения. Плюсы: 1. Читателям предлагается использовать реальные наборы данных 2. Вы научитесь пользоваться библиотками Python для data science, такими как pandas, NumPy, matplotlib, seaborn и scikit-learn. Минусы: не замечено. #data_science Скачать книгу

​Поисследуем Data с помощью Science Если у нас есть датасет, можно попытаться предварительно выявить в нём некоторые интересующие нас вещи, прежде чем со скрипом пихать его в алгоритм. Называется это Exploratory data analysis (или EDA, или разведочный анализ данных, но это не очень звучит, поэтому используйте аббревиатуру, будете умнее выглядеть). Включает он в себя много подпунктов, все перечислять не будем, но можно отметить выбор наиболее важных переменных, выявление основных структур и проверку на аномалии. Остальное смотрим. Посмотреть: https://www.youtube.com/watch?v=LDSMqYSE1vI Посмотреть: https://www.youtube.com/playlist?list=PLe9UEU4oeAuV7RtCbL76hca5ELO_IELk4 #данные #программирование

Памятка Python-Pandas: 30 функций и методов. https://jyoti05iitd.medium.com/python-pandas-cheat-sheet-30-functions-methods-b1176f2e37da

для тех кому скучно и кто хочет прокачаться в DataScience

​✏️ Визуализация данных с помощью фреймворка Dash Привет, Хабр! Я расскажу о трех опциональных, но довольно полезных инструментах фреймворка dash, которые сделают ваш dashbord показательным и интерактивным. ⤷ Читать статью на сайте #Python