Data Science Notes

Знать высшую математику и уметь применять ее в Data Science — принципиально разные вещи. Как выделять самое ценное в больших данных при помощи линейной алгебры? Как исследование функций многих переменных помогает находить оптимальные параметры модели? Как использовать теорему Байеса для бинарной классификации? Все это и многое другое ты освоишь за 4 месяца на практике онлайн-курса «Math for Data Science» от OTUS. Тебя ждет максимально приближенная к реальным рабочим условиям среда и увлекательные разнообразные кейсы. В конце обучения ты соберешь портфолио решенных задач, которое усилит резюме и позволит грамотно работать с моделями машинного обучения. Пройди вступительный тест и получи доступ к профессиональному Slack-сообществу с выпускниками и преподавателями 👉 https://otus.pw/sRRS/

​​Стартовал третий набор студентов магистерской программы Ozon Masters. Ozon Masters - это 2-х летняя бесплатная магистерская программа обучения в области анализа данных. Курсы читает одна из сильнейших команд преподавателей в России. Основные профили подготовки: - Data Scientist - Аналитик данных - Специалист по математическому моделированию Программа подойдет: - Студентам старших курсов и выпускникам ВУЗов с сильной подготовкой по математике или компьютерным наукам, которые хотят начать карьеру в области Data Science или бизнес-аналитике. - Профессиональным аналитикам и датасаентистам, которые хотят систематизировать свои знания или освоить новые инструменты. Есть возможность как очного, так и заочного обучения. Занятия проходят онлайн по вечерам (с 18 до 21) в будни. Если ты готов уделять учебе не менее 30 часов в неделю и обладаешь хорошей математической подготовкой, то обязательно подавай заявку до 29 июня и пройди первый этап отбора: https://ozon.ru/t/E8E4w

Essence of calculus (en) 2017 Подборка анимационных видеороликов, в которых доступно объясняется суть матанализа и его основные понятия. Смотреть #video #beginner

​​Кратчайший путь в Data Science лежит через математику. 8 июня преподаватель OTUS Сергей Жестков расскажет, как именно дата сайентисты используют высшую математику в работе. Сергей проведет обзор вакансий и подскажет, как выделиться специалисту среди конкурентов. Также вы познакомитесь с программой «Math for Data Science», форматом обучения и подходом к практике. Регистрируйтесь и готовьте свои вопросы эксперту: https://otus.pw/pTRD/

​​Поговорим о продвинутых навыках в Machine Learning? 9 июня ждем вас в OTUS на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Вы узнаете, какие инструменты и технологии позволяют специалисту Data Science решать задачи Middle+ уровня. Также среди тех, кто зарегистрируется и пройдет вступительный тест до 9 июня, будут выбраны 2 участника, которые бесплатно зачислятся на онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Регистрация https://otus.pw/EtPm/

Кратчайший путь в Data Science лежит через математику. 8 июня преподаватель OTUS Сергей Жестков расскажет, как именно дата сайентисты используют высшую математику в работе. Сергей проведет обзор вакансий и подскажет, как выделиться специалисту среди конкурентов. Также вы познакомитесь с программой «Math for Data Science», форматом обучения и подходом к практике. Регистрируйтесь и готовьте свои вопросы эксперту: https://otus.pw/pTRD/

Знать высшую математику и уметь применять ее в Data Science — принципиально разные вещи. Как выделять самое ценное в больших данных при помощи линейной алгебры? Как исследование функций многих переменных помогает находить оптимальные параметры модели? Как использовать теорему Байеса для бинарной классификации? Все это и многое другое ты освоишь за 4 месяца на практике онлайн-курса «Math for Data Science» от OTUS. Тебя ждет максимально приближенная к реальным рабочим условиям среда и увлекательные разнообразные кейсы. В конце обучения ты соберешь портфолио решенных задач, которое усилит резюме и позволит грамотно работать с моделями машинного обучения. Пройди вступительный тест и получи доступ к профессиональному Slack-сообществу с выпускниками и преподавателями 👉 https://otus.pw/l0Ri/

Введение в Data Science и машинное обучение — Институт Биоинформатики (ru) Бесплатный курс от института биоинформатики на Stepik. Знакомят с основами машинного обучения, библиотеками Pandas и Scikit-learn, разбирают основные теоретические понятия. Смотреть #course #beginner

Тестировщик ПО - это не просто одна из самых простых и доходных профессий для новичка в IT. Здесь вы сможете напрямую влиять на продукт, находить баги и ошибки и писать документацию. По сути, от вас будет зависеть то, насколько удобным будет продукт для пользователя. На факультете «Тестирование ПО» от GeekBrains вы освоите профессию тестировщика с нуля. За год обучения получите все навыки вы получите всё для старта карьеры: навыки ручного тестирования, практику автоматизации на Java и опыт работы с веб-приложениями. Кстати, на факультете не только научат новой профессии, но и помогут начать карьеру — студентов курируют HR-специалисты GeekBrains Ворваться в IT можно уже сейчас со скидкой на обучение в 45% → https://gb.ru/link/KQ~nF~

Погрузитесь в продвинутые инструменты Machine Learning! Начните обучение уже 27 мая с демо-занятия «О чем говорят депутаты или тематическое моделирование Госдумы». На занятии вы проанализируете открытые данные при помощи ML. Узнаете, о чем за последние 20+ лет говорили депутаты российских партий, как можно по топикам выступлениям проследить за изменениями, происходившими в обществе и при чём здесь лемматизация и когерентность. Демо-занятие является частью онлайн-курса «Machine Learning. Advanced» в OTUS, где вас ждет еще больше увлекательных проектов и полезнейших технологий. Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/2OWo/

Для всех, кто интересуется Artificial Intelligence, Machine Learning и Data Science — Projector Library запускает сразу несколько онлайн-конференций по одному билету. В программе 15 спикеров-практиков из Amazon, MacPaw, 1touch, DEX, которые расскажут про новые подходы в Natural Language Processing в эпоху OpenAI и GPT-3. Никакой теории и гипотез — только практические кейсы и решения, которые работают. По цене подписки на видеобиблиотеку Projector — 950 грн — вы получите: ▪️ Доступ к 280+ лекциям на год ▪️ Участие в конференциях 22 мая и 5 июня. Оформить подписку можно по ссылке

Data Science — это проще, чем кажется! Убедитесь в этом 26-27 мая на открытом интенсиве в OTUS. Уже в первый день вы научите компьютер определять, что изображено на картинке, обучив свою первую модель машинного обучения для решения задачи классификации изображений. Во второй день вы узнаете о том, как работают с текстовыми данными в задачах Data Science, на чем основана идея чат-ботов и машинного перевода. И конечно, попробуете применить новые знания на практике, обучите модель, способную распознавать эмоциональную окраску текста. После интенсива вы сможете продолжить осваивать навыки, необходимые для трудоустройства в Data Science, на онлайн-курсе «Machine Learning. Basic» по спец.цене. Регистрируйтесь на занятие: https://otus.pw/3kEX/

Как добиться, чтобы модели Machine Learning приносили пользу? Научитесь делать код модели удобным и поддерживаемым с помощью пайплайнов. 24-25 мая OTUS приглашает на открытый интенсив «Деплой ML модели: от грязного кода в ноутбуке к рабочему сервису». В первый день вы разберетесь, как сохранять обученные модели на диск и развернуть модель в качестве микросервиса. Всё это позволит перейти от набросков в ноутбуке к приносящему пользу сервису. Во второй день вы превратите чужой код модели в работающий микросервис. После интенсива вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» по спец.цене. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/Nlbu/

Как добиться, чтобы модели Machine Learning приносили пользу? Научитесь делать код модели удобным и поддерживаемым с помощью пайплайнов. 24-25 мая OTUS приглашает на открытый интенсив «Деплой ML модели: от грязного кода в ноутбуке к рабочему сервису». В первый день вы разберетесь, как сохранять обученные модели на диск и развернуть модель в качестве микросервиса. Всё это позволит перейти от набросков в ноутбуке к приносящему пользу сервису. Во второй день вы превратите чужой код модели в работающий микросервис. После интенсива вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» по спец.цене. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/Nlbu/

​​Готовы прокачивать свои навыки Machine Learning? Тогда ждем вас 17 мая на демо-занятии «Кластеризация временных рядов» в OTUS. Вместе с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist и автором онлайн-курса «Machine learning. Advanced», вы разберете интереснейшую задачу, связанную с временными рядами. Можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже, как сгруппировать пользователей по их поведению, кто подставил кролика Роджера? Ответы на некоторые из этих вопросов получим на занятии. Для участия пройдите вступительный тест https://otus.pw/Hw2y/

В разработке часто задействовано несколько нереляционных баз данных. Самые популярные и полезные — Cassandra, MongoDB, Redis, ClickHouse, Tarantool, Kafka, Neo4j, RabbitMQ. Как научиться выбирать правильную технологию и использовать весь потенциал NoSQL? Об этом поговорим 6 мая на вебинаре с Евгением Аристовым, экспертом с 20-летним стажем в разработке ПО, в т.ч. с опытом работы с разными СУБД. Евгений расскажет о ключевых навыках, от которых зависит эффективность использования NoSQL, и познакомит с программой онлайн-курса и преподавательским составом OTUS. Регистрируйтесь на вебинар, ждем вас на трансляции! https://otus.pw/WTIX/

Data Science on AWS — Chris Fregly, Antje Barth (en) 2021 Рассказывается как создавать и развёртывать проекты в Amazon Web Services. Узнаете как быстро создать и запустить конвейеры в облаке, и интегрировать в приложение. #book #middle

Компания LabelMe запустила телеграм-канал. В нем публикуются собственные и переводные статьи по работе с данными и машинному обучению. Ребята сами занимаются разметкой данных и подготовкой датасетов под разные задачи, так что сомневаться в экспертности не стоит. Одни из последних статей: - Sweetviz 2.0 - новая библиотека на Python для быстрого анализа данных - Как быстро интегрировать нейросеть в сайт - Как импортировать все библиотеки Python с помощью всего одной строки кода - Как сделать модель распознавания лиц более стабильной, точной и быстрой -Как создать модель обнаружения объектов YOLO с помощью OpenCV и PyTorch - Как генерировать собственные изображения с помощью NVIDIA StyleGAN2-ADA Подписаться

Бесплатный вебинар «Как запустить проект в Kubernetes за 60 минут» от Mail․ru Cloud Solutions Kubernetes — сложная для внедрения технология, если запускать ее самостоятельно, преодолевая все подводные камни и неочевидные препятствия. Специалисты MCS помогут вам подготовиться к возможным трудностям. На вебинаре от Mail․ru Cloud Solutions 29 апреля вы узнаете, как быстро задеплоить проект в Kubernetes за 60 минут, как справиться со всеми сложностями и настроить автоматизированный конвейер разработки приложения. По итогам вебинара вы получите готовый репозиторий в GitHub и сможете самостоятельно повторить все действия, которые будут продемонстрированы спикером в рамках вебинара. Мероприятие пройдет в четверг, 29 апреля, онлайн. Начало в 17:00 по Москве. Регистрация обязательна: https://vk.cc/c1ejYO