Знания по машинному обучению можно применить в самых разных сферах – от создания рекомендательных систем в соцсетях (с которыми вы наверняка сталкивались) до разработки нейросетей и искусственного интеллекта.
На курсе Start ML мы дадим всю необходимую базу для работы Junior ML-инженером, в том числе по Python и математике. Отдельно поговорим о собеседованиях и обсудим, как успешно их пройти.
Новый поток стартует сегодня, записаться можно до конца рабочей недели.
[Увидимся на курсе!]
На курсе Start ML мы дадим всю необходимую базу для работы Junior ML-инженером, в том числе по Python и математике. Отдельно поговорим о собеседованиях и обсудим, как успешно их пройти.
Новый поток стартует сегодня, записаться можно до конца рабочей недели.
[Увидимся на курсе!]
Мы уже разбирали, как работает формула Байеса и какие проблемы можно решить с её помощью. В этот раз ментор karpov.cоurses Александр Манаенков рассказал, что такое байесовская статистика, чем она отличается от классической и в каких ситуациях может пригодиться.
А если вы пропустили предыдущую статью, прочитать её можно здесь.
А если вы пропустили предыдущую статью, прочитать её можно здесь.
Telegraph
Байесовский вывод
Если вы планируете в будущем стать аналитиком/ML-инженером, то, возможно, уже какое-то время изучаете статистику. Чем дольше вы этим занимаетесь и погружаетесь в прикладной контекст, тем с большей вероятностью вы могли встречать на просторах интернета крамольную…
По мере прохождения курса Start ML вам предстоит применять полученные знания на практике, работая над собственным проектом.
Рассказываем подробнее, из чего состоит каждый блок программы.
P.S. Новый поток стартовал в понедельник, но до конца рабочей недели можно успеть присоединиться :)
Рассказываем подробнее, из чего состоит каждый блок программы.
P.S. Новый поток стартовал в понедельник, но до конца рабочей недели можно успеть присоединиться :)
Работу с ML-моделями можно автоматизировать — такой подход называется AutoML. Как это сделать? Узнайте 18 октября на вебинаре VK Cloud!
Один из спикеров — Александр Волынский, преподаватель курса «Инженер данных», технический менеджер продукта, VK Cloud. Также на вебинаре выступит Николай Никитин, руководитель направления AutoML, NSS Lab ИТМО.
На вебинаре:
● поговорим, когда и для каких задач использовать AutoML;
● обсудим машинное обучение в облаке: разберём инструменты и инфраструктуру для быстрого запуска проектов и экономии затрат;
● Рассмотрим AutoML на базе Open-Source на примере фреймворка FEDOT от ИТМО.
В конце вебинара можно будет задать вопросы спикерам.
Вебинар пройдёт 18 октября в 17:00.
[Зарегистрироваться]
Один из спикеров — Александр Волынский, преподаватель курса «Инженер данных», технический менеджер продукта, VK Cloud. Также на вебинаре выступит Николай Никитин, руководитель направления AutoML, NSS Lab ИТМО.
На вебинаре:
● поговорим, когда и для каких задач использовать AutoML;
● обсудим машинное обучение в облаке: разберём инструменты и инфраструктуру для быстрого запуска проектов и экономии затрат;
● Рассмотрим AutoML на базе Open-Source на примере фреймворка FEDOT от ИТМО.
В конце вебинара можно будет задать вопросы спикерам.
Вебинар пройдёт 18 октября в 17:00.
[Зарегистрироваться]
Как презентовать свои скиллы на собеседовании, если вы ищете первую работу?
Показать работодателю свой пет-проект! Так вы сможете выделиться среди большого количества кандидатов, а работодатель сможет увидеть примеры вашей работы.
Куратор курса Start ML Нерсес Багиян рассказал, на что стоит обратить внимание при оформлении пет-проекта. Делимся кратким чек-листом:
Прежде, чем выкладывать проект на GitHub, убедитесь, что:
● У проекта есть понятное и подробное описание, в котором указано, для чего он нужен и какие задачи вы решали.
● Код аккуратно логически разобран по файлам, как для тренировки модели, так и для её применения.
● Вы создали демо-версию, которая позволяет посмотреть, как работает проект, не запуская код.
● Вы провели грамотную работу с окружением: описали документацию для создания такого же окружения или даже завернули всё в Docker
Показать работодателю свой пет-проект! Так вы сможете выделиться среди большого количества кандидатов, а работодатель сможет увидеть примеры вашей работы.
Куратор курса Start ML Нерсес Багиян рассказал, на что стоит обратить внимание при оформлении пет-проекта. Делимся кратким чек-листом:
Прежде, чем выкладывать проект на GitHub, убедитесь, что:
● У проекта есть понятное и подробное описание, в котором указано, для чего он нужен и какие задачи вы решали.
● Код аккуратно логически разобран по файлам, как для тренировки модели, так и для её применения.
● Вы создали демо-версию, которая позволяет посмотреть, как работает проект, не запуская код.
● Вы провели грамотную работу с окружением: описали документацию для создания такого же окружения или даже завернули всё в Docker
karpov.courses
Video message
Встреча с Анатолием в Алматы прошла на ура!
Мы хотели бы и дальше пробовать формат оффлайн-встреч, поэтому следующий город — Ереван! Придёте?
Мы хотели бы и дальше пробовать формат оффлайн-встреч, поэтому следующий город — Ереван! Придёте?
Anonymous Poll
10%
Да!
87%
Нахожусь в другом городе/другой стране
3%
Полная готовность брать билет в Ереван, только скажите на какое число😎
Существует пласт задач машинного обучения, с которым классические ML-модели справляются с трудом. Это в первую очередь общие проблемы, не имеющие конкретного решения: например, генерация осмысленного текста или изображения по описанию.
Один из вариантов решения — нейронные сети. О них мы и хотим рассказать в этой статье.
Один из вариантов решения — нейронные сети. О них мы и хотим рассказать в этой статье.
Telegraph
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ: ИЗ БИОЛОГИИ В DS
Искусственные нейронные сети построены «по образу и подобию» биологических нейронных сетей, в частности — мозга человека. От своего прототипа нейросети и наследуют способность анализировать, запоминать и обучаться. Классическая многослойная нейросеть состоит…
«Папа хотел, чтобы я пошёл в налоговую полицию, но я сказал, что буду инженером»
Сегодня у нас в гостях Саша Гребенюк — проджект в Яндекс.Драйве. Поговорили с Сашей о мотивации, работе с моряками и обучении иностранцев без знания языка. А ещё обсудили, как не попасть в Яндекс, поработать в Лаосе, устроиться в HelpDesk Яндекса, уйти оттуда и вернуться обратно, но уже в Яндекс.Драйв.
[Смотреть]
[Слушать]
Сегодня у нас в гостях Саша Гребенюк — проджект в Яндекс.Драйве. Поговорили с Сашей о мотивации, работе с моряками и обучении иностранцев без знания языка. А ещё обсудили, как не попасть в Яндекс, поработать в Лаосе, устроиться в HelpDesk Яндекса, уйти оттуда и вернуться обратно, но уже в Яндекс.Драйв.
[Смотреть]
[Слушать]
YouTube
Саша Гребенюк - от ростовой куклы слона до проджекта в Яндексе | Подкаст | karpov courses
Сегодня у нас в гостях Саша Гребенюк — проджект в Яндекс.Драйве. Поговорили с Сашей о мотивации, работе с моряками и обучении иностранцев без знания языка. А ещё обсудили, как не попасть в Яндекс, поработать в Лаосе, устроиться в HelpDesk Яндекса, уйти оттуда…
Программа System Design запустилась не так давно, и для того, чтобы вы лучше понимали, что на ней происходит, мы решили провести Q&A сессию.
25 октября в 20:00 (по Москве) Валерий Бабушкин ответит на ваши вопросы о курсе по проектированию систем и поделится историями из собственной практики.
Готовьте вопросы и подключайтесь!
[Зарегистрироваться на сессию]
25 октября в 20:00 (по Москве) Валерий Бабушкин ответит на ваши вопросы о курсе по проектированию систем и поделится историями из собственной практики.
Готовьте вопросы и подключайтесь!
[Зарегистрироваться на сессию]
Оплате из-за рубежа — быть!
Рады поделиться с вами новостью, что обучение в нашей школе стало доступно не только обладателям карт российских банков: теперь мы принимаем платежи через PayPal, а также можем сделать счёт на оплату.
Как этим воспользоваться? Оставьте заявку на сайте интересующей вас программы с пометкой «зарубежная оплата». С вами свяжется команда продаж и поможет приобрести курс.
Оплата через PayPal — наиболее быстрый способ. При оплате по выставленному счёту скорость обработки платежа зависит от условий вашего банка, и операция может затянуться. Поэтому если хотите успеть на уже стартовавшие потоки — лучше не откладывать, ведь теперь ничто не остановит вас на пути к знаниям :)
Рады поделиться с вами новостью, что обучение в нашей школе стало доступно не только обладателям карт российских банков: теперь мы принимаем платежи через PayPal, а также можем сделать счёт на оплату.
Как этим воспользоваться? Оставьте заявку на сайте интересующей вас программы с пометкой «зарубежная оплата». С вами свяжется команда продаж и поможет приобрести курс.
Оплата через PayPal — наиболее быстрый способ. При оплате по выставленному счёту скорость обработки платежа зависит от условий вашего банка, и операция может затянуться. Поэтому если хотите успеть на уже стартовавшие потоки — лучше не откладывать, ведь теперь ничто не остановит вас на пути к знаниям :)
Сегодня стартуют сразу две программы — «Аналитик данных» и «Симулятор аналитика»
«Аналитик данных» подойдёт тем, кто только начинает свой путь в Data Science, а также Junior аналитикам, которые хотят углубить свои знания и освоить новые инструменты
[Присоединиться]
«Симулятор аналитика» — это минимум теории и максимум практики. На пять недель вы погрузитесь в полноценный рабочий процесс и наберётесь опыта в решении реальных бизнес-задач.
Симулятор не подойдёт новичкам, но может стать хорошим продолжением учебного трека после «Аналитика данных».
[Начать учиться]
«Аналитик данных» подойдёт тем, кто только начинает свой путь в Data Science, а также Junior аналитикам, которые хотят углубить свои знания и освоить новые инструменты
[Присоединиться]
«Симулятор аналитика» — это минимум теории и максимум практики. На пять недель вы погрузитесь в полноценный рабочий процесс и наберётесь опыта в решении реальных бизнес-задач.
Симулятор не подойдёт новичкам, но может стать хорошим продолжением учебного трека после «Аналитика данных».
[Начать учиться]
Однажды мы уже работали с Superset — тогда Анатолий показывал основные возможности этого инструмента.
Давайте же теперь рассмотрим, как его запустить на своём компьютере. На этом уроке мы поднимем Superset, а также базы данных PostgreSQL и ClickHouse.
Для этого воспользуемся Docker:
● создадим тома и сеть, поднимем контейнеры;
● подключим базы данных к Superset и напишем несколько простейших SQL-запросов;
● поднимем контейнер с PostgreSQL так, чтобы можно было записать в него данные через программу (например, с помощью бота);
● после работы удалим контейнеры и тома.
Давайте же теперь рассмотрим, как его запустить на своём компьютере. На этом уроке мы поднимем Superset, а также базы данных PostgreSQL и ClickHouse.
Для этого воспользуемся Docker:
● создадим тома и сеть, поднимем контейнеры;
● подключим базы данных к Superset и напишем несколько простейших SQL-запросов;
● поднимем контейнер с PostgreSQL так, чтобы можно было записать в него данные через программу (например, с помощью бота);
● после работы удалим контейнеры и тома.
YouTube
Docker. Поднимаем PostgreSQL, ClickHouse и Superset | karpov.courses
Совсем скоро выйдет бесплатный курс по работе с Docker. Оставляйте свою почту, чтобы ничего не пропустить: https://karpov.courses/docker
Учитесь Data Science с нами: https://karpov.courses/
Учитесь Data Science с нами: https://karpov.courses/
Знание английского не только помогает в работе, но и значительно расширяет список компаний для трудоустройства — зная язык, можно претендовать на оффер от зарубежной компании. А подтянуть статистику никогда не будет лишним.
Предлагаем совместить два в одном! Собрали проверенные YouTube-каналы, которые подойдут как новичкам, так и опытным специалистам 👇
Предлагаем совместить два в одном! Собрали проверенные YouTube-каналы, которые подойдут как новичкам, так и опытным специалистам 👇
● StatQuest with Josh Starmer
Каждое видео на канале — это небольшой квест, раскрывающий определённую тему из мира статистики. Уникальная подача материала, юмор, последовательное объяснение сложных вещей простым языком — буквально на пальцах. Всё это сопровождается наглядными примерами и визуализацией.
У автора канала есть свой сайт с удобной навигацией по каналу. Если вы только начинаете изучать статистику, рекомендуем придерживаться её. А для опытных дата-сайентистов есть целые плейлисты, посвящённые ML-моделям и нейросетям.
● Brandon Foltz
Канал с уроками по основам теории вероятностей и статистики, который подойдет тем, кто только начинает знакомиться с этой областью.
Что такое мода и медиана? Как строится гистограмма? Как проводятся статистические тесты и для чего нужны линейные модели? Все эти вопросы последовательно раскрываются автором канала — каждая тема подкреплена большим количеством практических примеров с визуализацией, а к некоторым урокам приложены наглядные расчёты в Excel.
Важные достоинства курса Statistics 101 — целостность и структурированность. У каждой большой темы есть свой плейлист — рекомендуем изучать всё по порядку.
● zedstatistics
Канал посвящён наиболее популярным темам и сложным вопросам в области статистики. По сути это сборник полезных видео, проливающих свет на отдельные понятия и проблемы, который можно использовать для более глубокого погружения в предметную область.
Если в процессе обучения что-то осталось непонятным или вас заинтересовала определённая тема и вы хотите лучше в ней разобраться, можно поискать ответы на свои вопросы здесь.
● Professor Leonard
Хотите почувствовать себя студентом зарубежного колледжа? Соскучились по парам в университете или хотите узнать, что это такое? Тогда этот канал для вас!
Увлекательные живые лекции от профессора математики с подробным объяснением теории в мельчайших подробностях. Если у вас достаточно свободного времени и вам ближе именно такой формат обучения, а не сжатое объяснение ключевых понятий — рекомендуем присмотреться к этим видео.
На канале есть отдельный курс по статистике с нуля, а также лекции по высшей математике — для тех, кто хочет вспомнить её или изучить с нуля.
● The Organic Chemistry Tutor
Ещё один отличный плейлист по основам статистики от The Organic Chemistry Tutor. Автор раскрывает наиболее важные темы, подкрепляя объяснение наглядными расчётами, графиками и диаграммами. Самое то, чтобы в нужный момент быстро пробежаться по ключевым понятиям и вспомнить формулы — например, перед собеседованием.
Канал посвящён самым разным наукам: химии, физике, биологии. Здесь можно найти и видео по математике, по которым удобно повторять азы и изучать более продвинутые темы.
Каждое видео на канале — это небольшой квест, раскрывающий определённую тему из мира статистики. Уникальная подача материала, юмор, последовательное объяснение сложных вещей простым языком — буквально на пальцах. Всё это сопровождается наглядными примерами и визуализацией.
У автора канала есть свой сайт с удобной навигацией по каналу. Если вы только начинаете изучать статистику, рекомендуем придерживаться её. А для опытных дата-сайентистов есть целые плейлисты, посвящённые ML-моделям и нейросетям.
● Brandon Foltz
Канал с уроками по основам теории вероятностей и статистики, который подойдет тем, кто только начинает знакомиться с этой областью.
Что такое мода и медиана? Как строится гистограмма? Как проводятся статистические тесты и для чего нужны линейные модели? Все эти вопросы последовательно раскрываются автором канала — каждая тема подкреплена большим количеством практических примеров с визуализацией, а к некоторым урокам приложены наглядные расчёты в Excel.
Важные достоинства курса Statistics 101 — целостность и структурированность. У каждой большой темы есть свой плейлист — рекомендуем изучать всё по порядку.
● zedstatistics
Канал посвящён наиболее популярным темам и сложным вопросам в области статистики. По сути это сборник полезных видео, проливающих свет на отдельные понятия и проблемы, который можно использовать для более глубокого погружения в предметную область.
Если в процессе обучения что-то осталось непонятным или вас заинтересовала определённая тема и вы хотите лучше в ней разобраться, можно поискать ответы на свои вопросы здесь.
● Professor Leonard
Хотите почувствовать себя студентом зарубежного колледжа? Соскучились по парам в университете или хотите узнать, что это такое? Тогда этот канал для вас!
Увлекательные живые лекции от профессора математики с подробным объяснением теории в мельчайших подробностях. Если у вас достаточно свободного времени и вам ближе именно такой формат обучения, а не сжатое объяснение ключевых понятий — рекомендуем присмотреться к этим видео.
На канале есть отдельный курс по статистике с нуля, а также лекции по высшей математике — для тех, кто хочет вспомнить её или изучить с нуля.
● The Organic Chemistry Tutor
Ещё один отличный плейлист по основам статистики от The Organic Chemistry Tutor. Автор раскрывает наиболее важные темы, подкрепляя объяснение наглядными расчётами, графиками и диаграммами. Самое то, чтобы в нужный момент быстро пробежаться по ключевым понятиям и вспомнить формулы — например, перед собеседованием.
Канал посвящён самым разным наукам: химии, физике, биологии. Здесь можно найти и видео по математике, по которым удобно повторять азы и изучать более продвинутые темы.
Как измерить результат и оценить эффективность новых фич для IT и бизнеса? Построить надёжную платформу A/B-тестирования!
А чтобы сделать это быстрее и избежать возможных ошибок, можно опереться на опыт коллег. Ozon Tech рассказали, как они построили платформу для проведения A/B-тестов, выявили проблемы инфраструктуры и существенно ускорили работу всего Ozon.
[Читать статью]
Для тех, кто хочет углубиться в тему, мы собрали материалы для работы с A/B-тестами.
А чтобы сделать это быстрее и избежать возможных ошибок, можно опереться на опыт коллег. Ozon Tech рассказали, как они построили платформу для проведения A/B-тестов, выявили проблемы инфраструктуры и существенно ускорили работу всего Ozon.
[Читать статью]
Для тех, кто хочет углубиться в тему, мы собрали материалы для работы с A/B-тестами.
Хабр
Без А/B результат XЗ, или Как построить высоконагруженную платформу А/B-тестов
Один из важных вопросов как в нашей жизни, так и в бизнесе, и в IT — вопрос эффективности. Эффективно ли мы планируем наше время, те ли задачи решает бизнес, тот ли код мы оптимизируем? Чтобы ответить...