Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

📊 Data Science и Big Data: сходства и различия В нашей статье разложим по полочкам сходства и различия между специализациями Data Science и Big Data. 🌻 Что внутри? ▪️ Термины ▪️ Применение ▪️ Навыки ▪️ Карьерные перспективы 👉 Ссылка на Статью

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом. Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций. Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах. 👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

🏢 Как компании превращают данные в деньги: обзор российских практик Data Science Обсуждаем, куда податься с полученными навыками — как наука о данных используется в российских компаниях. Кейсы коммерческого использования Data Science на территории России в нашей статье: финансы и ритейл, наука и производство, информационные системы и индустрия развлечений. Хотите приобрести навыки для выполнения этих кейсов, тогда забирайте курсы: 🔵 Математика для Data Science 🔵 Основы программирования на Python 👉Ссылка на статью

❗ Сложность алгоритмов Простое описание сложности алгоритмов в одном видео. Рассказывается с использованием графиков и хорошим объяснением происходящего. 👉 Ссылка

👨‍💼 Молодая профессия: всё о бизнес-аналитике Работа бизнес-аналитика высоко оплачивается, имеет массу перспектив и востребована на рынке труда. Специалисты в этой области помогают устранять проблемы на предприятиях, повышают их репутацию и делают конкурентоспособными на рынке. В статье на Proglib разбираемся, какие задачи выполняет бизнес-аналитик, какие навыки ему необходимы и как этому обучиться. 👉 Читать статью

🎨 Как сделать генератор ASCII-графики на Python Энтузиасты делают ASCII-ремейки «Звездных войн» и ролевые ASCII-игры. А мы напишем GUI-приложение для конвертации изображений в олдскульную ASCII-графику с помощью Python и библиотеки Pillow. 👉 Читать подробное руководство

🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта. В ней: ● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей ● Материалы о применении ИИ в разных сферах ● Статьи об этических аспектах развития технологий ● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению ● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей ● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов ● Фильмы, сериалы и книги 👉Подписаться👈

✍️ Воскресный разбор задач Сегодня разберём вопрос про зависимость смещения и дисперсии от параметра lambda в линейной регрессии с регуляризацией. 🔹Регуляризация — это способ добавить к модели дополнительное ограничение на вектор весов. Обычно для этого используются L1- и L2-нормы. Их смысл заключается в добавлении к формуле линейной регрессии регуляризационного члена, который состоит из суммы весов, умноженной на lambda — коэффициент регуляризации. Нетрудно догадаться, что lambda довольно сильно влияет на качество итогового решения. Если этот параметр, например, равен 1, то мы не прибавляем к формуле ничего кроме суммы весов, а если он равен 10, то прибавка, соответственно, становится десятикратной суммой весов. 👀 А теперь, держа это знание в голове, подумаем: что будет со смещением и дисперсией, когда мы увеличиваем lambda? Напомним, смещение — это матожидание разности между истинным значением и тем, что было выдано моделью. Дисперсия — это разброс ответов модели, то есть мера того, насколько эти ответы варьируются в зависимости от данных. Если мы прибавляем к ответу модели сумму весов, да ещё и умноженную на 10, то матожидание между этим ответом и истинным значением, конечно, станет больше. То есть смещение увеличится. Но при этом модель будет, вероятно, лучше обобщать данные, и её дисперсия уменьшится. Поэтому стоит помнить, что что слишком большое значение lambda может привести к тому, что модель начнёт недообучаться. #разбор_задач

🥷 Путь ML-самурая: от школьной математики до передового машинного обучения В новой статье рассказываем, что именно нужно изучить, чтобы стать ML-специалистом. Начинаем с простого — базовой математики, — а заканчиваем многомерным анализом и нейросетями. О том, как не потерять мотивацию в процессе обучения, тоже написали 🤝 👉 Читать статью

💻🔍💼 Кризис IT-рынка: как джуны и кадровый голод меняют правила игры В условиях нехватки опытных специалистов и наплыва джунов, IT-компании вынуждены искать нестандартные подходы к найму. Рассмотрим основные тренды и стратегии адаптации рынка. Читать статью #почитать