Компетенции DS-инженеров в Авито
https://github.com/avito-tech/playbook/blob/master/ds-skills.md

Друзья, привет! Ищем спикеров на офлайн DataFest - Сочи. Планируем проводить в период: 26 мая - 2 июня предварительно на площадке Университета Сириус.

Для участия мне в личку:
- Компани/должность
- Тема доклада
- Короткое описание доклада

Тут мой старый знакомый, Александр Червов, автор sberloga, делает какой-то большой научный проект по нейронкам, которые собирают кубик рубика

👨‍🔬 Проект

В общем, ему нужны волонтёры для написания моделей и проведения экспериментов. Взамен вы получите опыт написания реальных RL, DL, ML моделей под наставничеством Александра. Участникам проекта нужно будет проводить эксперименты и создавать модели аналогичные AlphaGo для теории групп, например для группы кубика Рубика.

📜 Что вам это даст

- Реальный опыт работы с RL, DL, ML
- Ценный пункт в вашем резюме, который подчеркнет ваш профессионализм и знания в области
- Инсайты можно будет опубликовать в научной статье для научного журнала

💌 Пишите Саше Червову

Релиз NumPy 2.0.0

16 июня 2024 года состоялся релиз стабильной версии Python-библиотеки для научных вычислений #NumPy 2.0.0. Это первый значительный релиз открытого проекта с 2006 года.

По информации OpenNET, наиболее крупное нарушение совместимости в релизе NumPy 2.0.0 связано с сохранением точности скалярных выражений, например, "np.float32(3) + 3" теперь вернёт значение с типом float32, а не float64, а в выражениях с несколькими типами для результата будет использован тип с наивысшей точностью, то есть "np.array([3], dtype=np.float32) + np.float64(3)" вернёт значение с типом float64.

https://t.me/dataexplorers/332 #release

Открыт прием заявок на Лето с AIRI!⚡️

В этом году мы запускаем Школу совместно с Передовой Инженерной Школой ИТМО. Программа пройдет в Санкт-Петербурге с 20 по 30 августа.

🗓 Подать заявку можно по ссылке до 23:59 14 июля 2024 года.

Школа включает в себя лекции, семинары и практическую работу по направлениям:

— Мультимодальные архитектуры и генеративный ИИ в промышленности
— Модели воплощенного ИИ и обучение с подкреплением в робототехнике
— Искусственный интеллект и химия
— Доверенный искусственный интеллект

📍Питание, обучение и проживание бесплатное, оплатить самим нужно будет только проезд.

Подавайте заявки и делитесь постом с друзьями и коллегами!

https://avito.tech/education/statistics

Часть 1
Статистический критерий
Статистическая мощность
Z-test
T-test
Метод Монте-Карло

1. Статистический критерий
1.1. Зачем нужна прикладная статистика?
1.2. Статистические гипотезы
1.3. Статистические функции в Python
1.4. Двусторонний критерий

2. Статистическая мощность
2.1. Статистическая мощность
2.2. Мощность для задачи про доставку
2.3. Minimum detectable effect aka MDE
2.4.1. Доверительный интервал
2.4.2. Доверительный интервал. Продолжение
2.4.3. Доверительный интервал Уилсона
2.5. Алгоритм проверки гипотез.
3. Z-test
3.1. Нормальное распределение
3.2. Z-test
3.3. Занятие со звездочкой, Z-test
4. T-test
4.1. Критерии сравнения средних. T-критерий Стьюдента
4.2. T-test4.3. Доверительный интервал
4.4. A/B-тесты. Двувыборочный Т-test
4.5. MDE для T-test5. Метод Монте-Карло
5.1. Метод Монте-Карло
5.2. Метод Монте-Карло (на исторических данных)
5.3. Метод Монте-Карло (определение мощности на исторических данных)

Часть 2
Критерий Колмогорова
Критерий Колмогорова-Смирнова
Хи-квадрат
Критерий Манна-Уитни
Бутстрап
Линеаризация

https://t.me/div_conv/242/5340