Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
Kanalga Telegram’da o‘tish
Задачи и тесты по Data Science для тренировки и обучения. Учиться у нас: clc.to/jF-g3g По рекламе: @tproger_sales_bot Учиться у нас: https://proglib.io/w/fa77bf4e Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Ko'proq ko'rsatish
3 964
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
-67 kun
-1130 kun
Postlar arxiv
Вебинар по техническому анализу финансовых рынков 📊
Приглашаем Data Scientist’ов, разработчиков и аналитиков данных на бесплатный вебинар 14 мая, начало в 18:00 мск.
🔍 На вебинаре вы научитесь анализировать графики и применять ключевые индикаторы для прогнозирования. Освоите типы графиков, тренды, паттерны и важнейшие технические индикаторы, такие как MA, MACD, RSI и многие другие.
Урок поможет вам повысить точность ваших торговых решений, используя надежные методы анализа.
Запишитесь на открытый урок и получите скидку на большой онлайн-курс «ML для финансового анализа»: https://clc.to/BFegoQ
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🔥 Конкурс: 30 000 ₽ за самую смешную IT-новость
Напоминаем о конкурсе «Библиотеки программиста»: напишите самую смешную версию реальной новости про технологии.
👾 Правила просты:
1. Берете настоящую новость из мира технологий.
2. Переписываете ее так, чтобы смеялись все.
3. Получаете деньги и славу.
🎁 Призы:
- 1 место: 30 000 ₽ + статус ведущего нового юмористического IT-канала
- 2 и 3 место: по 5 000 ₽ + вечный почет в IT-сообществе
🏆 Как будем оценивать:
Мы выложим новости всех участников в одном из наших телеграм-каналов. Те новости, которые наберут больше всего охвата, войдут в шорт-лист. Из шорт-листа подписчики и жюри выберут победителя.
📅 Сроки: прием новостей до 11 мая включительно
Для участия отправьте свою смешную новость в гугл-форму: https://forms.gle/6YShjgfiycfJ53LX8
Осталась неделя — ждем ваших новостей!
Repost from Азбука айтишника
🎓 Как выбрать свою роль в Data Science и не потеряться в терминах
Если вы только начинаете разбираться в Data Science — перед вами лабиринт из названий: data scientist, аналитик, ML-инженер, BI, архитектор... Кто чем занимается? Что нужно учить?
➡️ Что внутри статьи
— Кто такие Data Engineer
— Чем отличается Data Architect от инженера и зачем он нужен в big data проектах
— Чем занимаются Data Analyst и почему это отличная точка входа в карьеру
— Что делает настоящий Data Scientist
В статье разобрано всё: от задач до технологий, которые реально спрашивают на собеседованиях.
📎 Ссылка
Азбука айтишника #ликбез
