Какие библиотеки использовать для машинного обучения?
Узнаете в этом видео.

#буднипрограммиста #programmer #курс #neuralnetworks #machinelearning

🎥 "Data Science" : Python Libraries For Machine Learning | Python Packages In Data Science - ExcelR
👁 1 раз ⏳ 937 сек.
#Datascience #pythonlibraries #pythonpackages(2019)

ExcelR :In this video we will learn about Python Libraries For Machine Learning.

To buy Elea...

➰ Источник ВК

​Полезные библиотеки Python для анализа данных и Data Science.
https://blog.skillfactory.ru/python/biblioteki-python-dlya-data-science/

#анализданных #machinelearning #datascience #neuralnetworks #bigdata #python

🔗 Полезные библиотеки Python для анализа данных и Data Science - Статьи и полезные материалы на тему «
Рассказываем о полезных библиотеках Python для работы с данными ★ Школа по работе с данными SkillFactory

➰ Источник ВК

​Руководство по библиотеке Pandas для датасаентиста. Объекты Series и DataFrame.
https://python.ivan-shamaev.ru/pandas-series-and-dataframe-objects-build-index/
#python #машинноеобучение #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #datascience

🔗 Python 3 Pandas: Объекты Series и DataFrame. Построение Index - Python 3 | Data Science | Нейронные
Что такое Pandas DataFrame? Pandas — более новый пакет, надстройка над библиотекой NumPy, обеспечивающий эффективную реализацию класса DataFrame. Объекты DataFrame — многомерные массивы с метками для строк и столбцов, а также зачастую с неоднородным типом Читать дальше…

➰ Источник ВК

​#career@changellengeglobal #Changellenge #МФТИ #X5Group #DataScience

Реально ли сочетать работу в ведущей компании и бесплатное обучение с двойной стипендией? Да, если пройти отбор на совместную магистерскую программу МФТИ и X5 Group «Промышленный анализ данных в ритейле». Здесь готовят аналитиков, которые с помощью машинного обучения и Big Data превращают обычный супермаркет в центр высоких технологий. Вот еще три причины, почему на эту кафедру стоит обратить внимание:

— Лекции и семинары ведут цифровые эксперты индустрии — директора технологических направлений и специалисты X5 в Machine Learning, аналитике данных и мультивариативном анализе.
— За два года студенты получают 3 000 часов практики, 80+ реальных кейсов и 256 гб новых прикладных знаний.
— Каждый магистрант сможет поработать над реальными продуктами X5 и остаться в компании после завершения обучения.

Хочешь стать data-специалистом в ритейле нового поколения? Подавай заявку до 30 июня включительно: https://clck.ru/VF8qX

🔗 Магистерская программа X5 и МФТИ
Совместная магистерская программа для студентов, желающих развиваться в сфере анализа данных.

➰ Источник ВК

​Инструментарий Data Scientist'а: Airflow + MLFlow.

См. подробную документацию и статьи в предыдущих статьях.
🌐 https://youtu.be/NfPf0Y770DA
🌐 Репозиторий с кодом из видео » https://github.com/miracl1e6/auto-pipeline-airflow-mlflow

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #python#буднипрограммиста #programming #mlflow #airflow

🔗 miracl1e6/auto-pipeline-airflow-mlflow
Contribute to miracl1e6/auto-pipeline-airflow-mlflow development by creating an account on GitHub.


🎥 Airflow и MLFlow автоматизаций пайплайнов Machine Learning / MLOps
👁 1 раз ⏳ 3164 сек.
Разверните облачный сервер для Data Science в Selectel: https://slc.tl/JSss5, получите 1000 бонусных рублей по промокоду miracl6

Курс Data Science для начинающих PyMagic
Подробная информация о курсе, программа обучения по ссылке - https://pymagic.ru

Репозиторий с кодом из видео:
https://github.com/miracl1e6/auto-pipeline-airflow-mlflow

Доументация Airflow https://airflow.apache.org
Инфа на русском https://ru.bmstu.wiki/Apache_Airflow

Доументация MLFlow https://www.mlflow.org/docs/latest/index.html

Instagram https://www.instagram.com/miracl6_
Facebook https://www.facebook.com/miracl1e6
Telegram channel https://tttttt.me/miracle_of_science

#ityoutubersru #datascience #mlops #mlflow #airflow

➰ Источник ВК

🚀 Языки программирования для Machine Learning: что выбрать? 🤖

Machine Learning (ML) стремительно преобразует множество сфер нашей жизни. Но какой язык программирования выбрать, чтобы максимально эффективно работать в этой области? Давайте рассмотрим наиболее популярные варианты.

1. Python 🐍

Пожалуй, самый популярный язык для ML благодаря огромному количеству библиотек и фреймворков:
- TensorFlow, Keras, PyTorch: для создания и обучения моделей.
- Pandas, NumPy, Scikit-learn: для работы с данными и их предварительной обработки.

🔹 Почему Python? Прост в изучении, множество открытых ресурсов и сообществ.

2. R 📊

Специализирован для статистики и визуализации данных. Отлично подходит для исследователей и аналитиков:
- Caret, randomForest: для создания моделей.
- ggplot2, Shiny: для визуализации и разработки интерактивных приложений.

🔹 Почему R? Идеален для анализа данных и построения моделей с мощными инструментами визуализации.

3. Java ☕

Широко используется в корпоративных решениях и обладает высокой производительностью:
- Weka, Deeplearning4j: библиотеки для ML.
- Apache Spark MLlib: распределенные вычисления для анализа данных.

🔹 Почему Java? Отличается стабильностью, масштабируемостью и хорош для больших корпоративных проектов.

4. C++ 💻

Изначально используется для проектов, требующих высокой производительности:
- CNTK: фреймворк для обучения глубоких нейронных сетей от Microsoft.
- FastAI: интерфейс к PyTorch для быстрого построения ML-моделей.

🔹 Почему C++? Высокая скорость выполнения и контроль над ресурсами.

5. Julia 📈

Относительно новый язык, который набирает популярность в ML благодаря своей скорости и простоте:
- Flux.jl, MLJ.jl: фреймворки для Machine Learning.
- DataFrames.jl: работа с данными.

🔹 Почему Julia? Высокая производительность и простота синтаксиса, удобство для научных вычислений.

А каким языком программирования пользуетесь вы для проектов в ML? Делитесь в комментариях!👇

#MachineLearning #Python #R #Java #C++ #Julia #DataScience #AI #Programming