Data Portal | DS & ML

PandasAI — это инструмент для анализа данных, позволяющий работать с ними через запросы на естественном языке Где использовать: ⏩ в Jupyter ноутбуках, ⏩ Streamlit-приложениях, ⏩ в виде REST API. Как использовать: Просто формулировать вопросы к данным на естественном языке. 🔜 Демо в Google Colab 🔜 Репозиторий проекта 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

Краткий свод концепций Tensor Flow ⏩архитектуру TensorFlow: устройство и базовые концепты; ⏩типы данных и форматы тензоров в TensorFlow; ⏩оптимизацию и обучение моделей; ⏩обучение и распределённое вычисление: стратегии и параллелизация; ⏩работу с данными и их подготовку: Dataset API и трансформации данных; ⏩сохранение и развёртывание моделей. 🔜 Читать статью 👉 @DataSciencegx | #cтатья

Господи, да в чём проблема стать фронтендером? Подписался на эти три канала: 👉 Фронтенд 👉 Верстка 👉 Node.JS Заходишь каждый день, тратишь 15 минут и изучаешь актуальную информацию. Можешь сразу применять на практике. ВСЁ! Это настолько просто, что даже твой кот справится. Подпишись сейчас, потом спасибо скажешь.

latexify — библиотека для красивого вывода формул Вот основные функции: ⏩компилирует код Python или AST в формат LaTeX ⏩предоставляет классы для IPython для красивого отображения формул. 🔜 Ссылка на репозиторий 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

Изучаем основы Python. Практический курс для дата-аналитиков Автор: П.И. Меликов Год: 2023 ⬇️ Скачать книгу 👉 @DataSciencegx | #книги

⚡️Всероссийский Хакатон ФИЦ 2024 🚀Попробуйте себя в одном из предложенных кейсов: Кейс №2. Выявление трендов в сфере бухгалтерского учета, поиск «болей» бухгалтера: разработать алгоритм для поиска новых трендов и проблем бухгалтера. Кейс №8. Формирование фото и видео контента с использованием нейросетей на основе биографии и фото персоны. Кейс №10. Цифровая карта подземных коммуникаций с использованием Cesium. Кейс №12. Цифровой сервис для ведения реестра зеленых насаждений города Москвы. Кейс №17. Стартовый (профилактический) комплаенс: предотвращение рисков с помощью AI. Кейс №19. Parallax-scroll лендинг для сайта Insidium. И другие 19 кейсов смотрите на сайте: https://фиц2024.рф/hackathon Хакатон пройдет в 2 этапа: Отборочный этап в Онлайн, Финал в Офлайн. 🏆Призовой фонд: 6 000 000 руб. 🔥Дедлайн регистрации: 28 ноября, 23:59 📅Даты отборочного этапа: 29 ноября - 2 декабря 🦾Даты финала: 3 - 4 декабря Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://фиц2024.рф/hackathon Реклама. ООО «Акселератор Возможностей», ИНН: 9704005146, erid:2VtzqwZkaCf

Data Science Interview Questions & Exercises Это подборка вопросов и ответов для собеседования на позицию дата-сайентиста. Охватывает темы: ⏩основы машинного обучения; ⏩глубокое обучение и нейросети; ⏩статистика и теория верояностей; ⏩А/Б-тестирование; ⏩NLP. 🔜 Ссылка 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

Illustrated Machine Learning Этот сайт предоставляет визуальные объяснения различных концепций машинного обучения. Здесь можно найти иллюстрации по таким темам, как: ⏩Введение в машинное обучение ⏩Линейная регрессия ⏩Логистическая регрессия ⏩Деревья решений ⏩Бэггинг и бустинг ⏩Кластеризация ⏩Нейронные сети и глубокое обучение и др. 🔜 Ссылка на сайт 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

Совет на 2025 год - учите Data Science и Machine learning Все нейросети, базы данных компаний, выявление болезней и многое другое - не обходятся без DS и ML. А чтобы освоиться за несколько месяцев, а не лет, читайте канал Data Science. В нём на пальцах рассказывается, что и как учить, чтобы стать специалистом. Начните 2025 год с освоения новой профессии - devsp

Deep Learning на пальцах Бесплатный курс по глубокому обучению от исследователя MIT Семёна Козлова. Он читается для магистрантов НГУ и студентов CS центра Новосибирска Темы включают основы Python, numpy, работу с нейронными сетями, PyTorch, а также вводные концепции в NLP, компьютерное зрение, распознавание речи и обучение с подкреплением 🔜 Ссылка на материалы 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

Грокаем машинное обучение Автор: Серрано Луис Год: 2024 ⬇️ Скачать книгу 👉 @DataSciencegx | #книги

⚡️Всероссийский Хакатон ФИЦ 2024 🚀Попробуйте себя в одном из предложенных кейсов: 1. Семантический делитель текстов: Разработать алгоритм, который сможет обеспечить точное разделение текста на блоки в рамках произвольно заданных ограничений размера блока. 2. Контекстный перевод названий научных работ: Разработать и реализовать переводчик, который будет переводить названия научных работ с русского на английский. 3. Прогнозирование бизнес драйверов: Разработать решение для задачи прогнозирования временных рядов бизнес-драйверов и произвести прогноз на следующий календарный месяц. 4. Система контроля и управления доступом: Разработка системы контроля и управления доступом в реальном времени. Система будет включать API для управления сотрудниками, точками доступа и интеграцию с системой видеонаблюдения. И другие 16 кейсов смотрите на сайте: https://фиц2024.рф/hackathon Хакатон пройдет в 2 этапа: Отборочный этап в Онлайн, Финал в Офлайн. 🏆Призовой фонд: 6 000 000 руб. 🔥Дедлайн регистрации: 26 ноября, 23:59 📅Даты отборочного этапа: 29 ноября - 2 декабря 🦾Даты финала: 3 - 4 декабря Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://фиц2024.рф/hackathon Реклама. ООО «Акселератор Возможностей», ИНН: 9704005146, erid: 2VtzquqsWwY

Профессор Том Йет создал Google Sheets, в котором предлагает вам самостоятельно вычислить архитектуру Transformer В таблице представлены все матрицы, составляющие систему, и ваша задача — вычислить результирующие матрицы. Ответы, указанные прописными буквами, можно скрыть для самопроверки. Также автор делится полезными материалами для лучшего понимания архитектуры Transformer. 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

🔢 Калькулятор для расчёта необходимого размера выборки для A/B тестов Реддитор поделился сайтом, который сделал, чтобы облегчить себе жизнь. Калькулятор может: ⏩работать с разными пропорциями распределения групп (например, 20/80), ⏩поддерживать более двух тестируемых групп помимо, ⏩выбирать между односторонним и двусторонним статистическим тестом. 🔜 Ссылка на калькулятор 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

⚡️ Awesome Machine Learning — фреймворки и библиотеки для ML Репозиторий содержащий подборку полезных ресурсов, библиотек и инструментов для изучения и работы с машинным обучением (ML). 🔜 Ссылка на репозиторий Awesome Machine Learning 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

🔥 Бесплатный курс по компьютерному зрению от Hugging Face Этот курс предлагает пошаговое введение в основы компьютерного зрения, включая как теорию, так и практические занятия. В нём можно найти следующие темы: ⏩Основы компьютерного зрения; ⏩Свёрточные нейронные сети; ⏩Визуальные трансформеры; ⏩Генеративные модели; ⏩Обработка видео; ⏩Машинное 3D-зрение, визуализация сцен и реконструкция; ⏩Zero-shot зрение (позволяет компьютерам распределять объекты по классам, которые они раньше не видели); ⏩Этические аспекты компьютерного зрения. 🔜 Ссылка на курс 👉 @DataSciencegx | #курсы

Это — база по Machine Learning и Data Science, которая заменит вам сотни тг-каналов и сайтов. Фишка в том, что здесь опытные ML-специалисты первыми освещают новости сферы, пишут емкие разборы статей и делятся прикладными материалами. И канал – только часть клада: ребята сделали целый сайт с научными лонгридами, ML-соревнованиями и свежими вакансиями индустрии. Подписывайтесь: @data_secrets – это жемчужина, которую можно уверенно рекомендовать.

Глубокое обучение с fastai и PyTorch. Минимум формул, минимум кода, максимум эффективности Автор: Гуггер Сильвейн, Ховард Джереми Год: 2022 ⬇️ Скачать книгу 👉 @DataSciencegx | #книги

🔥 Почти 1000 опенсорсных LLM-инструментов На этом сайте каждые 6 часов обновляется llama-police — список инструментов на основе больших языковых моделей (LLM) с открытым исходным кодом. В таблице перечислены репозитории таких проектов, их краткое описание, количество контрибьюторов, звёзд и т.д. 🔜 Большинство из проектов также можно найти в cool-llm-repos на GitHub. 🔜 Ссылка на сайт 👉 @DataSciencegx | #ресурсы