Как анализировать данные с Python библиотеками Pandas и Numpy

https://www.youtube.com/watch?v=lLf6Qt6wSJ8

#python #data_analysis

Python для Data Science: 8 понятий, которые важно помнить

https://proglib.io/p/python-data-science/

#data_analysis #python

Советы по глубокому обучению: распознавание объектов в 10 строк

https://proglib.io/p/deep-learning-advice/

#python #data_analysis

Наглядно объясняем операцию свертки в моделях глубокого обучения

https://proglib.io/p/convolution/

#data_analysis #algorithms

Шпаргалки по машинному и глубокому обучению

Ссылка на репозиторий: http://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai

#data_analysis

NLP – это весело! Обработка естественного языка на Python

https://proglib.io/p/fun-nlp/

#data_analysis #python

От новичка до профи в машинном обучении за 3 месяца

https://proglib.io/p/ml-3months/

#data_analysis

Анализ данных на R в примерах и задачах

1. Нейронные сети. Теоретические результаты
2. Нейронные сети в регрессионных задачах
3. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 1
4. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 2
5. Нейронные сети. Представление о DeepLearning
6. Регуляризация. Назначение и примеры использования
7. SVD разложение (Singular Value Decomposition)
8. XGboost
9. Кейс: подготовка данных для анализа
10. Ядерные оценка плотности. Непараметрическая регрессия
11. Совместный (conjoint) анализ

Ссылка на плейлист: https://www.youtube.com/watch?v=orgXajB6z58&list=PLlb7e2G7aSpTh7pQG8ek1Uv5-zatv84vY


#data_analysis

FeatureSelector: отбор признаков для машинного обучения на Python

https://proglib.io/p/feature-selector/

#python #data_analysis

Мультиклассовая классификация текстов с MLlib и PySpark

https://proglib.io/p/multi-class-classification

#python #data_analysis

Актуальная математика – это курс, который поможет понять, как работает анализ данных и поиск информации на примерах специалистов.

https://proglib.io/p/current-mathematics/

#data_science #math

Мы собрали материалы, которые помогут стать специалистом по Data Science.

https://proglib.io/p/data-science-basics/

#data_science #python

Машинное Обучение

#data_analysis #novice

1. Введение в машинное обучение
2. Методы обработки данных. Задача классификации
3. Линейные модели
4. Отбор признаков и понижение размерности
5. Решающие деревья и ансамбли. Градиентный бустинг
6. Кластеризация

https://www.youtube.com/playlist?list=PL0Ks75aof3Ti5IBKAD4234VkMVnI4ecky

Рассказываем, на какие вопросы отвечают на собеседованиях Data Scientists и какие знания стоит освежить перед грядущим интервью.

https://proglib.io/p/data-scientist-qa/

#data_science #interview

#data_science

Почему вы ещё не готовы работать как учёный по данным (пока)

Готовитесь к собеседованию на должность «учёный по данным»? Или получили отказ? Читайте о требованиях компаний и узнайте, какие навыки подтянуть.

https://prglb.ru/4d2wu

Совет на 2025-й — будьте осторожнее с выбором работы.

IT-рынок штормит: массовые сокращения, заморозка найма, снижение зарплат. В такое время особенно важно отличать стоящие офферы от проходных.

Знакомо? Открываешь вакансию, а там: «Ищем middle-разработчика с опытом 10 лет, знанием 15 языков и готовностью работать за печеньки. Офис в Челябинске, релокация за ваш счет» 🤦‍♂️

Чтобы не тратить время на сотни сомнительных предложений, подпишитесь на IT Job Hub. Там мы отфильтровываем весь мусор и публикуем только избранные вакансии в стабильных компаниях:

— Зарплаты на уровне рынка, а не на уровне голодного студента
— Никаких «мы молодая и дружная семья» — только адекватные условия
— Проверенные работодатели, а не стартапы из сомнительных сфер

Вакансии удобно разбиты по тегам: #python #java #go #data #devops и по другим направлениям. Без воды и лишнего спама — только проверенные вакансии в знакомых компаниях.

Подписывайтесь, если не хотите упустить работу мечты → @proglib_jobs