​​Математика в Data Science — must, без вариантов.

На новом курсе Нетологии пройдёмся по линейной алгебре, мат. анализу, теории вероятности и закрепим знания итоговым проектом. Как итог — вы научитесь использовать и создавать максимально подходящие методы и алгоритмы для рабочих задач. А еще математика для аналитика — базовый скилл для лвл-апа.

Чтобы учиться на курсе, нужно владеть языком Python на базовом уровне. Регистрируйтесь ↓
http://netolo.gy/fnK

Курс лекций по линейной алгебре Алексея Савватеева.

https://youtu.be/WgeW0oZTmxU

Курс по нейронным сетям, посвященный задачам обработки естественного языка (продолжение вводного курса о программировании нейросетей).

https://www.youtube.com/playlist?list=PLtPJ9lKvJ4ojSWFe18CSKnhmmPHHIaTx-

На период карантина GeekBrains открывает доступ к 15 курсам

Среди открывшихся разделов есть несколько курсов про алгоритмы и структуры данных на C и Python, работу с базами данных и управление проектами. Пользуйтесь, пока это бесплатно.

https://proglib.io/sh/XiAVShg8tM

Как сделать эффективными обсуждения по видеосвязи

Поговорим об использовании видеосвязи для удаленной работы. Бесплатные тарифы программ для видеоконференций и простые практики эффективных обсуждений.

https://prglb.ru/3enw4

Запись стрима с созданием нейросети, распознающей цифры.

https://youtu.be/lNXFKY0v6lI

Как написать код, который полюбят все

Набор практик хорошего кода, не зависящих от языка программирования. Примените их, и ваш код будет не только работать, но и читаться.

https://prglb.ru/2569h

Введение в работу с рекуррентными нейронными сетями.

https://youtu.be/UNmqTiOnRfg

Курс лекций по нейронным сетям для анализа изображений.

https://youtu.be/52U4BG0ENiM

Курс по TensorFlow 2.0 для начинающих работать с библиотекой.

https://youtu.be/tPYj3fFJGjk

Большой курс по глубокому обучению с использованием Keras.

https://www.youtube.com/playlist?list=PLjy4p-07OYzulelvJ5KVaT2pDlxivl_BN

Статья об использовании методов науки о данных на фондовых рынках.

https://towardsdatascience.com/how-to-use-data-science-on-the-stock-market-9d97a4d348d6

Санкт-Петербург. Ищем команды и ML специалистов для инвестирования.

О нас можно почитать тут - https://prglb.ru/32mso

Охотно поддержим:
– Финалистов ACM ICPC;
– Золотых и серебряных медалистов Kaggle;
– Красных и оранжевых на Codeforces;
– Сильных Android, iOS и Backend разработчиков;
– И тех, кто умеет доказать, что он мастер в своей области программирования.

Фонд дает начальную инвестицию от 50.000 долларов.

Желательно предложить свой бизнес-план, связанный с индустрией аудио/видео/фото-контента, который фонд проверяет через сеть профессиональных инвесторов. Если есть интерес к вашей идее, фонд инвестирует. Если интереса нет, мы можем сами предложить несколько перспективных идей для проекта.

Заинтересовало? Заполни форму: https://prglb.ru/3b6b8

Контакт для связи - @timooxxaa

Practical Automated Machine Learning on Azure: Using Azure Machine Learning to Quickly Build AI Solutions (2019)

При помощи книги вы научитесь разрабатывать умные приложения, не тратя дни и недели напролет на создание моделей машинного обучения. Авторы объясняют и показывают, как применять автоматическое машинное обучение - процесс, в котором машинное обучение помогает людям создавать модели машинного обучения.

Скачать книгу

Суперподборка: более 70 бесплатных русскоязычных онлайн-курсов по IT-специальностям

Математика, алгоритмы, языки программирования (включая Python) и другие курсы по анализу данных, вебу, мобильной разработке, тестированию. Плюс наши ключевые статьи по каждой из тем.

https://prglb.ru/3a6ih

Почему нормализация данных важна для нелинейных классификаторов.

https://towardsdatascience.com/why-data-normalization-is-important-for-svm-classifiers-49ca0d8e4930

Большой курс по глубокому обучению при помощи PyTorch.

https://youtu.be/CNuI8OWsppg

Моем датасет: руководство по очистке данных в Python

Прежде чем передать набор данных ML-модели, его нужно очистить: обработать пропуски, дубликаты, выбросы. Как это сделать, не потеряв важную информацию, – в этом посте.

https://proglib.io/w/068ed8df

Пандемия короновируса глазами data scientist-а. Подкаст от сооснователя fast ai.

https://towardsdatascience.com/coronavirus-the-data-behind-the-disease-68c912f1a5e0

Подборка статей о визуализации данных.

https://towardsdatascience.com/march-edition-data-visualization-71d6d8d6d317

Practical statistics for data scientists: 50 essential concepts (2017)

Статистические методы являются ключевой частью науки о данных, однако очень немногие специалисты в области данных имеют подобный опыт работы. Курсы и книги по базовой статистике редко охватывают эту тему с точки зрения Data Science. В этом практическом руководстве объясняется, как применять различные статистические методы в науке о данных, рассказывается о том, как избежать их неправильного использования, и приводится информация по аспектам, которым необходимо уделять особое внимание. Для комфортного чтения необходимы знания R.

Скачать книгу