Big Data Science

Полезные библиотеки для Data Scientist на 5 разных языках (это не R и не Python): 1️⃣SCALA: Scala - это современный мультипарадигмальный язык программирования с открытым исходным кодом, созданный Мартином Одерским в 2003 году. Scala означает «Масштабируемый язык». Он разработан, чтобы выразить общие стандарты программирования в краткой, элегантной и безопасной для типов форме. Top Scala Libraries for Data Science: ⁃ Breeze - https://github.com/scalanlp/breeze ⁃ Vegas - https://github.com/vegas-viz/Vegas ⁃ Smile - https://github.com/haifengl/smile ⁃ DeepLearning.scala - https://github.com/ThoughtWorksInc/DeepLearning.scala 2️⃣JULIA: Julia – это высокоуровневый высокопроизводительный свободный язык программирования с динамической типизацией, созданный для математических вычислений. Top Julia Libraries for Data Science: ⁃ DataFrames.jl - https://github.com/JuliaData/DataFrames.jl ⁃ Plots.jl - https://github.com/JuliaPlots/Plots.jl ⁃ ScikitLearn.jl - https://github.com/cstjean/ScikitLearn.jl

Видео докладов секции ML economics: 🔸Алексей Чернобровов – Как подготовить бизнес для Data Science 🔸Павел Мягких – Анализ бизнес-процессов для внедрения ML 🔸Федор Лавреньтев – Как не обанкротиться на машинном обучении 🔸Евгений Лимаренко – Ожидание бизнеса от DS стартапа (в бабках) https://www.youtube.com/playlist?list=PLXggmPzAxFwp2BmXUpNvekhgITA82f2k3

Хочу быть Data Scientist или прокачаться в этой сфере, что делать Сегодня Data Science - очень трендовая тема, ведь любая компания собирает данные, поэтому за последнее время к этой сфере особенно возрос интерес. Однако, чтобы стать Data Scientist нужны так или иначе знания в этой области. Какие есть варианты? 🏛ВУЗЫ ⁃ Факультет компьютерных наук в Высшей Школе Экономики ⁃ Факультет инноваций и высоких технологий в МФТИ ⁃ Магистерская программа «Большие Данные» на факультете ВМиК МГУ ⁃ Магистерская программа по большим данным в СПБГУ Однако вузы занимают достаточно продолжительное время обучения, что и является в данном случае минусом, и не всегда ясно, насколько это обучение может быть полезно. 💡НЕКОММЕРЧЕСКИЕ КУРСЫ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ Это специальные учебные центры, которые создаются компаниями специально для увеличения кадров на рынке. Однако, чтобы поступить на эти курсы, необходимо сдать определенные экзамены. Самые известные: ⁃ Школа Анализа Данных «Яндекса» (Срок обучения - 2 года) ⁃ Техносфера Mail.RU и факультета ВМиК МГУ (Срок обучения - 2 года) ⁃ Технопарк Mail.Ru и МГТУ им. Баумана (Срок обучения - 2 года) ⁃ Центр компьютерных наук или Computer Science Center (Срок обучения - 2 года) ⚙️КОММЕРЧЕСКИЕ КУРСЫ Здесь уже значительно более короткие сроки обучения. ⁃ Курс «Специалист по большим данным» от «Лаборатории Новых Профессий» ⁃ «Школа данных Билайна» ⁃ Изучение профессии Data Scientist при Нетологии (формат онлайн-вебинаров и очных лекций) 🖥ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ Большинство онлайн-курсов англоязычные, однако за последнее время число русскоязычных значительно увеличилось. Можно выделить: ⁃ Специализация «Машинное обучение и анализ данных» на Coursera ⁃ «Введение в машинное обучение на Coursera» ⁃ «Анализ данных в R» на Stepic ⁃ Курс Эндрю Ына Помимо курсов есть также митапы, Data Science - тусовки, например, DS-завтраки, конференции и различные интересные лекции и вебинары. Этих мероприятий бесплатные и на них может прийти любой желающий. Конечно же выбирать вам, что лучше лично для вас, в том числе учитывая все финансовые и временные моменты. Очень важно отметить, что сегодня сфера аналитики и больших данных не стоит на месте, поэтому постоянно открываются новые возможности, появляются новые курсы и также компании вводят новые должности, которых до этого не было. Так что необходимо всегда обновлять свои знания в данной сфере. Удачи 💫

❗️до 30 августа❗️ Если кто-то давно искал возможность участия в классном мероприятии, то вот она! До 30 августа можно подать заявку в Russian Hack Team (на базе МФТИ). Отличный шанс классно развиваться, участвовать в топовых международных хакатонах, путешествовать по миру. Поэтому очень советую поучаствовать и пройти отбор! Для кого: студенты/выпускники технических специальностей, IT-специалистов с опытом работы в компании или фрилансеров, основателей и сотрудников IT-стартапов. Зарегистрироваться можно по ссылке 👇🏽❗️ http://russianhackteam.com/

🧐Big Data Science - это не только математика и сложные алгоритмы, но и глубокая связь с компьютерным железом. Интересная статья о том, как связано машинное обучение нейросетей с ресурсами процессора: https://m.habr.com/ru/post/455353/

Какие существуют инструменты автоматизированного машинного обучения (AutoML) для автоматизации машинного обучения? Как AutoML может помочь в работе Data Scientist? Коротко об инструментах AutoML: они упрощают процесс обработки данных, делая все возможное, используя имеющуюся информацию. В данной статье разобраны самые интересные AutoML инструменты, которые смогут вам помочь в работе с данными. Читайте по ссылке👇👇 https://techgrabyte.com/11-automl-tools-automate-machine-learning/

Обзор Data Science профессий📜 👨🏼‍💼Data Scientist - это эксперт по аналитическим данным, который обладает техническими навыками для решения сложных задач, а также любопытством, которое помогает эти задачи ставить. Они частично математики, частично компьютерные ученые и частично трендспоттеры. Data Scientist требует реальных и практических знаний методов статистического анализа данных, навыков построения математических моделей (от нейронных сетей до кластеризации, от факторного до корреляционного анализов), работы с большими массивами данных и уникальной способности находить закономерности. 👨🏼‍🔧Data engineer должен владеть всем необходимым инструментарием хранения и обработки больших массивов данных. Data Engineer в основном занимается вопросами оптимального и надежного хранения и преобразования данных, а также обеспечения быстрого и удобного к ним доступа. Он отвечают за архитектуру данных. Data Scientist же почти не заморачивается этими вопросами, его главная задача — уметь проанализировать данные, извлечь из них важную информацию и инсайты, построить и провалидировать модели и выдать какие-то полезные отчеты и выводы, либо готовые приложения, позволяющие решать те или иные предиктивные задачи. 👨🏼‍💻Статистик - это специалист, который занимается сбором, обработкой, анализом и предоставлением статистической информации. Статистики собирают эмпирические данные из таких областей, как страхование, демография, социальная работа, управление качеством, медицинские и фармацевтические исследования, исследования рынка и общественного мнения или научные исследования. Они используют модели и методы анализа данных для оценки полученных данных. Результаты могут быть основанием для принятия бизнес-решений, понимания ситуации, например, для представления поведения покупателя или с целью прогнозирования или для оценки рисков.

Всем привет! 👋🏽 Big Data Science - канал о жизни Data Science, о его применении, эффективном использовании и просто о каких-то интересных фактах. Здесь будет размещаться самая актуальная информация, котороя поможет кому-то понять, что есть Data Science и в чем его смысл, для кого-то будет просто полезной, а кто-то найдёт, как её применить. Поехали 💥