Data Science | Machinelearning [ru]

Подборка видеокурсов по data science Введение в Data Science и Machine Learning [ 1:48:47 ] Data Science для «чайников». Марафон по Data Science [ 1:28:27 ] Введение в Python. Курс "ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИЗ ДАННЫХ" | Технострим [ 1:40:58 ] Что такое Data Science (наука о данных) простыми словами [ 22:04 ] #ds #resources

​​🤖 Numpy, Pandas, matplotlib – необходимый минимум для старта в Machine Learning В одном обзоре мы рассмотрим базовый программный минимум для старта в Machine Learning. Для этого понадобятся: Python 3.8+, Jupyter Notebook, numpy, pandas и matplotlib. Статья #start #ml #pandas #numpy #matplotlib

❓Хотите с нуля освоить программирование и присматриваетесь к C++? 🔥Тогда подключайтесь 10 сентября к встрече с Сергеем Кольцовым, Senior Developer С++ в VisionLabs. Сергей расскажет о перспективах для C++ разработчика, навыках, которые ждут от джунов и мидлов, проведет обзор рынка вакансий. Вы познакомитесь с программой специализации «C++ Developer», форматом обучения OTUS, работе с персональным ментором и с финальными проектами. 👉Регистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/jFzS/

🔥 Как стать программистом, не потратив ни цента? Окей, значит смотри. Программисты грубо говоря бывают 3х типов (веб, ПО, игры). Подробнее об этом здесь - https://www.youtube.com/watch?v=cWivYoM-nqI Если хочешь стать ВЕБ-ПРОГРАММИСТОМ: ➜ HTML & CSS ============= 1) Курсы на https://webref.ru/layout 2) Интерактивные курсы на https://htmlacademy.ru 3) Топовый телеграм канал по фронтенду - https://t.me/frontendnoteschannel 4) Учебник на https://html5book.ru ➜ JavaScript & jQuery & ThreeJS =========================== 1) Обновленный курс на http://learn.javascript.ru 2) Интерактивный курс для новичков по JS https://htmlacademy.ru 3) Курсы на https://webref.ru/tech/javascript 4) ThreeJS здесь https://threejsfundamentals.org/threejs/lessons/ru/ 5) Телеграм канал по фронтенду - https://t.me/frontendnoteschannel ➜ PHP ====== 1) Книга PHP 7 авторства Дмитрия Котерова и Игоря Симдянова - Качаем здесь https://vk.cc/6OIVlK - Покупаем здесь https://vk.cc/6qCMSQ 2) http://www.php.su/learnphp/ ➜ Python ======== 1) Книга ByteOfPython автора SwaroopCH - Станет хорошим другом новичку и научит очень быстро программировать на Python - Русскую версию читаем тут http://wombat.org.ua/AByteOfPython/ 2) Бесплатный интерактивный курс http://pythontutor.ru/ 3) Курс https://metanit.com/python/tutorial/ 4) Книга "Изучаем Python", Марк Лутц 5) Книга "Программируем на Python", Майкл Доусон 6) Книга "Простой Python. Современный стиль программирования", Билл Любанович 7) Книга "Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения.", Эрик Мэтиз 8) Книга "Изучаем программирование на Python", Пол Бэрри ➜ Django ======== 1) Владимир Дронов: Django 3.0. Практика создания веб-сайтов на Python Подробнее: https://www.labirint.ru/books/761250/ 2) https://www.djangoproject.com - Официальная документация с туториалами и т.д. 3) http://djbook.ru - Русская версия документации (не самая новая версия), отличный форум. ➜ Просто хорошие книги/ресурсы общего назначения ======================================= 1) Книга «Грокаем алгоритмы», Адитья Бхаргава (скачать качественный PDF http://howdyho.net/download/439) 2) Книга «Экстремальное программирование: разработка через тестирование», Кент Бек 3) Математика с нуля: http://spacemath.xyz/ 4) Высшая математика: http://mathprofi.ru/ 5) Книга «Дискретная математика для программистов», Род Хаггарти 6) Книга «Совершенный код», Стив Макконнелл 7) Книга «Структура и Интерпретация Компьютерных Программ», Харольд Абельсон 8) Вся школьная программа математики и физики - https://www.youtube.com/channel/UClRaCOmyHg8f96cpZVmWwKQ Для разработки сайтов в любом случае первыми будут HTML, затем CSS, затем JavaScript и что-то вроде PHP. Разработку программ под ПК можно вообще на чём угодно вести, но лучшими вариантами считаются C#, C++ и Java. Под телефоны это Java/Kotlin (Android) и Swift/Obj-C (iOS). Игры это отдельная тема, там лидируют два языке - C# (Unity) и C++ (Unreal Engine). О том, как и где учить C# смотрим здесь - https://www.youtube.com/watch?v=JOtV69IMR5Q Также замечательный курс есть на Метанит - https://metanit.com/sharp/

​​📊 ТОП-10 необходимых для специалиста по Big Data навыков • Аналитические навыки • Машинное обучение и искусственный интеллект • Бизнес-аналитика • Интерпретация и визуализация данных • Навыки программирования • Навыки решения проблем • Базы данных SQL и NoSQL • Знакомство с технологиями • Навыки работы с публичными и гибридными облаками • Практические навыки Полная статья.

​​Переносим философию Unix в 21 век Один из основных принципов философии Unix заключается в создании таких программ, каждая из которых эффективно выполняет всего одну задачу, и связывании этих программ в конвейер. Подобный подход отлично зарекомендовал себя за десятилетия существования системы. В статье же речь пойдет о том, чего ощутимо не хватает современным системам Linux с точки зрения этой философии, а также будет предложено решение связанных с этим проблем. Статья

​​Linux - Это неразлучимый друг каждого дата-сайентиста. Представляем вашему вниманию многообразие Linux Дистрибутивов. Статья

​​🤖 Практическое руководство по NLP: изучаем классификацию текстов с помощью библиотеки fastText Рассматриваем практическое применение supervised NLP модели fastText для обнаружения сарказма в новостных заголовках. Статья

Управление товарными запасами – кейс Estee Lauder Companies Inc. Эффективное управление товарными запасами – важная задача ритейл-бизнеса как в оффлайн, так и в онлайн среде. В качестве примера решения этой задачи показателен опыт Estee Lauder Companies Inc. – одной из крупнейших парфюмерно-косметических компаний мира. В компании управление товарными запасам реализовано на базе аналитической платформы Loginom. Особенность этой платформы - low-code архитектура - визуальная настройка сценария обработки данных из уже готовых компонентов, без необходимости кодирования. Подробный кейс использования Loginom в Estee Lauder Companies Inc. по ссылке. Отдельно отметим структуру сценария управления товарными запасами на Loginom:  - 18 измерений;  - 37 процессов;  - 68 сценариев обновления данных;  - 300+ источников данных При этом эффект от внедрения решения на основе Loginom: - До 30 секунд – сократилось время обработки аналитических данных. - На 50 % - снизился уровень товарных запасов. - На 15 % за 3 месяца – сократились сверхзапасы в онлайн-рознице. Узнать больше о low-code платформе Loginom можно здесь. Попробовать платформу Loginom БЕСПЛАТНО в течение 14 дней можно здесь.

🐍Скрапинг сайта с помощью Python: гайд для новичков. В этой статье мы разберемся, как создать HTML скрапер на Python, который получает неофициальный доступ к коду сайта и позволяет извлечь необходимые данные. Статья

​​🤖 Машинное обучение для начинающих: алгоритм случайного леса (Random Forest). В отличие от большинства используемых в машинном обучении методов, алгоритм случайного леса не требует сложной теории. В небольшом обзоре рассказываем про его особенности и возможности применения. Статья

​Low-code философия: инструменты, возможности, преимущества. Low-code философия становится все более популярной альтернативой традиционной разработке. По современным оценкам до 40% отдачи от применения бизнес-аналитики в компаниях даёт гражданский Data Science с применением low-code инструментов. Один из таких инструментов - low-code платформа Loginom от российской Loginom Company. Платформа Loginom делает продвинутую аналитику доступной бизнес-пользователям. Визуальный конструктор позволяет настроить все процессы анализа: интеграция, подготовка данных, моделирование, визуализация. Loginom сокращает время от тестирования гипотезы до создания работающего бизнес-процесса. Возможности Loginom: 📍Интеграция данных из различных источников; 📍Быстрая обработка больших массивов данных; 📍Визуальная настройка логики обработки; 📍Машинное обучение и продвинутая аналитика; 📍OLAP-куб и другие способы визуализации; Преимущества Loginom: 📍Self-service аналитика – самостоятельная настройка без привлечения программистов; 📍Многократное использование разработанных сценариев; 📍Минимизация рутинных процессов; Попробуйте бесплатно low-code аналитику в облаке!💭 Заполните форму и получите бесплатный доступ к Loginom в облаке на 14 дней. https://loginom.ru/try-loginom-cloud?utm_source=eSputnik-trigger&utm_medium=email&utm_campaign=Priglashenie_k_testirovaniju_Loginom_v_oblake&utm_content=1253227432&utm_term=test

10 примеров, как искусственный интеллект может изменить ваш образ жизни Искусственный интеллект в последнее время привлекает все больше внимания, и, если верить Биллу Гейтсу, из всех современных инноваций именно эта имеет наибольший потенциал изменить нашу жизнь сделать ее «более продуктивной, эффективной и вообще легкой». [ Статья ]

6 сентября стартует новый поток курса о данных в энтерпрайзе. Это первая подобная программа в России. Ее разработали создатели MDM- и CDI-решений из компании HFLabs. 🧑‍💻 Для кого Подойдет всем, кто работает или хочет работать с клиентскими данными в крупной компании. Специальность не имеет значения: полезно аналитикам, архитекторам, тестировщикам, инженерам по данным. 📚 Программа Пять дней, пять преподавателей, пять модулей: 1. Предпосылки создания MDM-системы. Проектирование модели данных. 2. Построение MDM-системы: структура и правила работы с данными. 3. Добавление новых источников в MDM-систему. 4. Получение данных из эталонной клиентской базы. Обратное распространение. 5. Управление качеством данных в MDM-системе. 🧙‍♂️ Преподаватели Эти специалисты работают с клиентскими данными в ВТБ, «Открытии», «Росгосстрахе», МТС. Каждый «закрыл» десяток проектов для крупного бизнеса. 🏃‍♀️ Студенты уже регистрируются Узнать больше https://bit.ly/3sNsO1W

​​🎥 Делаем DeepFake на коленке: пошаговое практическое руководство Хотите собственноручно сделать видеоролик DeepFake с помощью простых инструментов? Наше пошаговое практическое руководство позволит вам пошутить над друзьями или создать забавный ролик для соцсетей, не углубляясь в программирование. Статья

​​Искусственный интеллект общего назначения. ТЗ, текущее состояние, перспективы В наше время словами «искусственный интеллект» называют очень много различных систем — от нейросети для распознавания картинок до бота для игры в Quake. В википедии дано замечательное определение ИИ — это «свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека». То есть из определения явно видно — если некую функцию успешно удалось автоматизировать, то она перестаёт считаться искусственным интеллектом. Статья

​​🔥Станьте C++ разработчиком с нуля за 10 месяцев с OTUS! 🗣На живых лекциях от практикующих экспертов вы пройдете основы программирования, нюансы разработки на C++ и инструменты для работы в команде. Еженедельные созвоны с ментором позволят вам отточить практические навыки и разобраться в сложных темах. 👉ОСТАВЬТЕ ЗАЯВКУ НА СПЕЦИАЛИЗАЦИЮ C++ 📌Хотите ознакомиться с учебным процессом и программой заранее? Регистрируйтесь на бесплатный Demo day Регистрируйтесь сейчас — напомним перед вебинаром!

Как обучить крупную нейросеть, не имея больших ресурсов Yandex Research рассказал об успешном использовании технологии по децентрализованному обучению нейронных сетей — Distributed Deep Learning in Open Collaborations или сокращённо DeDLOC. Она была создана исследователями из Yandex вместе с командой Hugging Face и University of Toronto. Библиотека и код есть в свободном доступе (ищите ссылки в конце статьи) Статья