Необычная серия туториалов по data science на C++.

https://proglib.io/w/127bff94

​​Может ли machine learning помочь решить задачи вашего бизнеса?

⏰ В четверг, 9 апреля в 19:00 (мск) ребята из ProductStar проводят бесплатный интенсив «Управление метриками продукта с помощью машинного обучения».

👩‍🏫 Кто выступит?

Айра Монгуш, CEO & Founder в Mathshub

👨‍🏫 Что будет на вебинаре?

— Погрузимся в язык дата-саенса
— Разберемся с основными метриками продукта
— Познакомимся со структурой ML-алгоритмов
— Решим практическую задачу предсказания оттока пользователей в телекоме на Python.

🔥 Двое самых активных участников получат сертификат на бесплатное обучение в ProductStar.

Участие бесплатное, но регистрация обязательна.

Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarProductBot

10 простых советов для ускорения анализа данных в Python.

https://proglib.io/w/4cd2f3ef

ТОП-15 книг по Python: от новичка до профессионала

Книги по Python (и связанным с ним специальным темам) на русском языке. Расставлены в порядке возрастания сложности, обобщены указанные читателями преимущества и недостатки.

https://proglib.io/w/d0d3db08

Статья-мануал об очистке данных с помощью Python.

https://proglib.io/w/1c0cb4d0

5 шагов к созданию качественных визуализаций с matplotlib.

https://proglib.io/w/56629933

Три причины, почему мы все еще далеко от создания человекоподобного искусственного интеллекта.

https://proglib.io/w/bc9df2a6

Консультация по типовым задачам линейной алгебры.

https://proglib.io/w/ef8a5c51

Статья об опыте запуска своего продукта за 60 дней с использованием AWS.

https://proglib.io/w/b18c32e1

Building Machine Learning Powered Applications (2020)

В своей книге автор показывает процесс создания проекта с машинным обучением с нуля. Специалисты по данным, разработчики и менеджеры по продукту, включая опытных практиков и новичков, смогут пошагово изучить инструменты, лучшие методики и задачи, связанные с созданием приложений с ML.

Скачать книгу

Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge (2019)

Независимо от того, являетесь ли вы программистом, стремящимся попасть в мир глубокого обучения, опытным специалистом по данным или любителем с простой мечтой о создании следующего вирусного приложения с искусственным интеллектом, вы, возможно, задаётесь вопросом, с чего начать. Из этого пошагового руководства вы узнаете, как создавать приложения с глубоким обучением в облаке, для мобильных устройств и для браузеров, обучаясь на практике.

Скачать книгу

В видео рассказывается о том, что необходимо предпринять для создания AI-стартапа.

https://proglib.io/w/1db65ea3

Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles (2019)

С возрождением нейронных сетей в 2010-х годах глубокое обучение стало необходимым для практиков машинного обучения и даже для многих разработчиков программного обеспечения.
Эта книга представляет собой исчерпывающее введение в ГО для специалистов по данным и инженеров-программистов с опытом машинного обучения. Вы начнете с основ глубокого изучения и быстро перейдете к деталям важных расширенных архитектур, реализуя все с чистого листа.

Скачать книгу

​​А вы знали, что в более чем 50% вакансий на должность аналитика требуется знание SQL?

⏰ В среду, 15 апреля в 19:00 (мск) ребята из ProductStar проводят бесплатный интенсив для начинающих аналитиков: «SQL: группировка данных, подзапросы и объединение таблиц - практика».

👩‍🏫 Кто выступит?

Яна Манухина, Head of Data в Bookmate

👨‍🏫 О чем пойдет речь?

— Рассмотрим разные возможности агрегации и группировки данных.
— Выясним, что можно сделать с помощью подзапросов и что нельзя.
— Закрепим полученные знания на нескучной практике: посчитаем данные из дата-сета «Star Wars».

🔥 Двое самых активных участников получат сертификат на бесплатное обучение в ProductStar.

Участие бесплатное, но регистрация обязательна.

Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarAnalyticsBot

Graph Algorithms: Practical Examples in Apache Spark and Neo4j (2019)

Читая книгу, вы узнаете, как алгоритмы на графах могут помочь вам использовать взаимосвязи в ваших данных для разработки более правильных решений и улучшения моделей машинного обучения. Вы увидите, как аналитика графов идеально подходит для развертывания сложных структур и выявления труднодоступных шаблонов, скрывающихся в ваших данных.

Скачать книгу

Обзор возможностей JupyterLab.

https://proglib.io/w/85d07e46

Во время самоизоляции многие работодатели наконец-то признали, что удалённые работники вполне эффективны. Пути назад нет — бизнес идёт туда, где ему выгодно, и скоро всё меньше рабочих мест будут требовать физического присутствия работника в офисе.

Мы предлагаем встретить эти перемены во всеоружии. С 14 по 16 апреля GeekBrains проводит серию бесплатных вебинаров «Все об удалёнке: как работать эффективно и зарабатывать»

Рассмотрим весь путь фрилансера: от принятия решения и выбора биржи, до навыков удалённого делегирования задач и организации работы команды. Пройдёмся по наиболее часто задаваемым вопросам, осветим неочевидные аспекты и проблемы работы из дома.

Переходите по ссылке, чтобы узнать больше и записаться: https://proglib.io/w/b7eec600

7 практических советов по pandas для начинающих работать с библиотекой.

https://proglib.io/w/098c1f77

Почему так сложно составить хорошую модель распространения коронавируса?

https://proglib.io/w/e13b027e

Любопытное обсуждение на реддите.

https://proglib.io/w/27f49c39