Kaggle, kaggle... вы просили, я сделала) https://youtu.be/0oMY_OVUcAI

Делюсь с вами подборкой от коллег data engineers супер книгами - это основа мире инженерии, особенно если только начал свой путь, да и вообще это библия дата инженера короче.
1. Designing Data-Intensive Applications
https://www.amazon.com/Designing-Data-Intensive-Applications-Reliable-Maintainable/dp/1449373321

Также есть на русском: Высоконагруженные приложения Мартин Клеппман

Ну и от сердца отрываю для более прокаченных
2. Streaming Data: Understanding the Real-time Pipeline by Andrew Psaltis
https://www.amazon.com/Streaming-Data-Understanding-real-time-pipeline/dp/1617292281

На русском: Эндрю Пселтис: Потоковая обработка данных https://www.labirint.ru/books/634264/

Очень часто начала мелькать эта библиотека на Kaggle. Для особо ленивых: интересная библа AutoML для обработки табличных данных, работает с различными типами, а также использует разнообразные алгоритмы от логистической регрессии, закачивая простыми нейронками. Есть также и отбор фичей, и поиск гиперпараметров по сетке, и даже стекинг. А для супер ленивых, он еще и полные отчеты делает. Вы только менеджерам не говорите!
https://github.com/mljar/mljar-supervised

Надеюсь, сегодня была прекрасная погода у многих, теплеет, это не может не радовать. Пока вы не знаете чем себя занять после прогулки и перед началом рабочей недели, предлагаю вам взять с собой чаек, чего-нибудь вкусного и насладиться юбилейным выпуском в честь вас дорогие подписчики!❤️

https://youtu.be/fq4DKl8bQ9k

Поговорим с вами о pet-проектах, как их выбирать, зачем они нужны и влияют ли при устройстве на работу. Также подкину несколько идей проектов для лучшего понимая, что можно взять в работу.
P.S. На фото мой питомец ☺️

https://youtu.be/32YfcTEp4cg

Разбор автоматизации пайплайна с использованием Airflow и MLFlow для выгрузки комментариев из YouTube и выделение топиков (MLOps)

https://youtu.be/NfPf0Y770DA

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

В этот субботний выходной можно и подраслабиться от кодинга https://youtu.be/UJZSk-5ZE4o

Без data не сделаешь science. А где лежат все данные? В SQL базах данных.

Новый курс Глеба Михайлова по SQL уже стал хитом на Юдеми (по ссылке хорошая скидка от Глеба).

Этот курс именно для дата саентистов и аналитиков. Глеб пишет SQL прямо в jupyter ноутбуках -- это мега удобный подход:
- весь код находится в одном месте, а не по разным скриптам;
- можно одновременно использовать мощь SQL и силу питона, например быстренько что-то визуализировать или даже сгенерить SQL код, чтобы не писать его вручную.

Прокачай SQL и стать настоящим профессионалом в области данных!

Друзья, с 22 мая будет проводиться DataFest от ODS! Обязательно подключайтесь, как всегда много интересных спикеров, полезного материала. С 23 мая уже стартует серия докладов, я буду в треке Маркетинга, так что заходите в spatial.chat, смотрите ютуб, там будет аж 2 доклада, буду рада ответить на все вопросы ☺️

Всем привет

22-го мая (в эту субботу) стартует конференция DATA FEST 2021 про Data Science
- от самого большого сообщества Open Data Science ods.ai
- Абсолютно FREE

Наш трек будет посвящен применению Machine Learning в задачах маркетинга.

Маркетинг сегодня - не просто реклама, это уже комплексный подход в общении с клиентами компании на всех этапах воронки от привлечения и до удержания.

- Этот трек будет полезен не только техническим специалистам, которые делают ML модели руками, но также
* лидерам компаний,
* менеджерам команд,
* продуктовым менеджерам,
* маркетинг менеджерам,
* проектным менеджерам,
* аналитикам,
* всем, кто участвует в DATA проектах.

- Мы постарались собрать лучшие практики от DS/Marketing команд для того, чтобы показать разные задачи, подходы и механики для вашего бизнеса

- Мы будем говорить про
* оптимизацию процессов,
* снижение затрат,
* повышении конверсии в каналах привлечения,
* увеличение выручки
* автоматизацию
* и даже про организацию хакатонов, как элемент PR.

- Если вам интересно, где вы можете улучшить ваш маркетинг с помощью Machine Learning уже сегодня, то подключайтесь на наш трек!

ссылка для регистрации
https://datafest.ru/2021/

Каждые выходные в течение месяца (!) мы будем делать митапы, доклады и нетворкинги.

============

Вот еще неполный список докладов, которые мы покажем уже 23-го и 29-го мая.

Расписание:
22 мая
- Открытие в Spatial Chat

23 мая
- Кластеризация в маркетинговом анализе на примере cookies
- Анонс обучающего курса по Graph ML
- Методы и способы обработки данных из Instagram при помощи ML
- 10 граблей, как мы предсказывали churn
- Uplift моделирование для задачи ранжирования клиентов по их чувствительности к изменению % ставки (банковские кредиты)
- Викторина

29 мая
- 50 оттенков эмбеддингов: наши рецепты приготовления
- Under the Boot of Google and Facebook and How to Crack it for better Performance
- Сад граблей или построение аудиторий по соцмедиа данным
- Как ML помогает в кросс-канальной коммуникации с клиентами компании
- Customer Churn Prevention in Telecom: A Prescriptive Solution Using Deep Learning
- Uplift-моделирование. Какой из подходов стоит выбрать?
- Нейросетевой подход к моделированию карточных транзакций
Расписание может обновиться.

Share / Repost please

#MLiM
tg: @mlimnarketing

Друзья, сегодня с 12 премьера треков на DataFest в разделе ML в маркетинге. Присоединяйтесь в spatial chat, можете задавать вопросы напрямую

DoWhy - библиотека Python для обнаружений причинно-следственных связей, основанная на графах

https://github.com/microsoft/dowhy

🧞‍♂️ВИДЕО с DataFest’21
Секция "MLinMarketing" (tg: @MLinMarketing)

📋Тема:
Кластеризация в маркетинговом анализе на примере cookies
https://youtu.be/J-dlntUtlbQ

📋Описание:
Разбиение аудитории клиентов на группы при помощи кластерного анализа, сравнение методов кластеризации (преимущества при данном анализе спектральной кластеризации).

Спикер:
Никулина Анастасия,
ПАО Росбанк, Data Scientist,
автор канала о Data Science https://youtube.com/c/miracl6

🧞‍♂️ВИДЕО с DataFest’21
Секция @MLinMarketing

📋Тема:
Методы и способы обработки данных из Instagram при помощи ML
https://youtu.be/-n_sWWJv2R8

📋Описание:
Методология сбора данных из Instagram. Получение информации при помощи обработки изображений, текста и открытых данных о местоположении. Разбиение целевой аудитории на группы при помощи кластерного анализа. Анализ контента блоггеров: предсказание вовлечённости пользователей, а также наиболее важных элементов, которые должны быть отражены в посте для высокого ER.

Спикер:
Никулина Анастасия,
ПАО Росбанк, Data Scientist,
автор канала о Data Science https://youtube.com/c/miracl6

Презентация:
скачать

Алексей с канала Диджитализируй! запустил большой курс по веб-разработке с Python.

Это станет как отличным стартом для тех, кто хочет начать погружение в разработку веб-систем, так и хорошей прокачкой для тех, кто уже работает в индустрии и хочет глубже понять работу Интернет-приложений — протоколы, стандарты и технологии, лежащие в их основе.

Алексей опытный разработчик и отлично умеет доносить сложные вещи простым языком. Если хочешь серьёзно прокачаться в веб-разработке, то знакомься с планом курса и записывайся — https://to.digital/course01miracl6