Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

📈 Стать аналитиком Big Data: пошаговое руководство 2024 Big Data — это наборы данных очень больших размеров, которые также характеризуются многообразием и высокой скоростью обновления. Аналитики больших данных находят и исследуют в них закономерности с помощью специальных программных средств. В нашей обновлённой статье рассказываем, какие знания, онлайн-курсы, подкасты и книги помогут начать карьеру в сфере Big Data без специального образования🧑‍🎓 🔗 Читать статью 🔗 Зеркало

🤖 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👈

💻🚀🏰 Как мы создали ИИ-стартап на хакатоне выходного дня в Германии Инженер ПО рассказал нам о своих выходных на хакатоне в Кельне, где с командой пытался создать AI-стартап всего за два дня. Участники прошли путь от подачи идей в пятницу вечером до демонстрации работающего приложения к воскресенью. В качестве бонуса автор привёл список основных пунктов, которые необходимо выполнить для создания стартапа. 🔗 Читать статью 🔗 Зеркало

Хардкорный курс по математике для тех, кто правда любит математику! Начать с вводных занятий можно здесь, ответив всего на 4 вопроса – https://proglib.io/w/7a0a51af Что вас ждет: – Вводный урок от CPO курса – Лекции с преподавателями ВМК МГУ по темам: теория множеств, непрерывность функции, основные формулы комбинаторики, матрицы и операции над ними, градиентный спуск – Практические задания для закрепления материала и ссылки на дополнительные материалы. ⚡️ Переходите и начинайте учиться уже сегодня – https://proglib.io/w/7a0a51af

📊 Где изучать Data Science в 2024 году? Занимаясь наукой о данных, приходится постоянно учиться. Предлагаем вашему вниманию актуальный обзор из 25 новых книг, курсов, видеолекций и блогов для оттачивания мастерства в Data Science. 🔗 Читать статью 🔗 Зеркало

🧑‍💻 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.

✍️ Разбор задач прошедшей недели 1️⃣ В Python мы можем указывать изменяемые значения по умолчанию для функций, в том числе мы можем указать пустой список. Однако в этом случае код может повести себя неожиданным образом. Дело в том, что изменяемые значения по умолчанию сохраняются между вызовами функции. В этой задаче когда функция func вызывается первый раз с func(1), параметр x принимает значение 1, а параметр y используется по умолчанию как пустой список []. Функция добавляет x в список y, который становится [1], и возвращает этот список. Когда функция func вызывается второй раз с func(2), параметр x принимает значение 2, а параметр y не передаётся явно, поэтому снова используется значение по умолчанию. y — это уже существующий список, содержащий [1]. Функция добавляет x в этот список, который становится [1, 2], и возвращает его. 2️⃣ Здесь стоит отметить, что изменение learning rate тоже вполне себе метод решения проблему. Однако вопрос был о наиболее очевидном методе. Начальные точки напрямую определяют, с какого места начнёт обучение нейросеть. Поэтому выбор различных начальных точек может привести к разным траекториям обучения, и, следовательно, увеличить шанс достижения глобального минимума. #разбор_задач