😯 Toyota использует big data, чтобы избежать ускорения, когда водитель перепутал педали

Toyota Motor Corp разработала новую систему аварийной безопасности. При помощи больших данных она позволяет предотвратить ошибку при нажатии водителем педали акселератора вместо педали тормоза.Подробнее в статье.

‣‣ Посмотреть статью

Machine Learning | Big Data

😶‍🌫️ Основной жаргон для начинающих практиков машинного обучения

В каждой отрасли есть свой жаргон, и машинное обучение ничем не отличается. Вот краткий контрольный список ключевых терминов, с которыми должны быть знакомы все начинающие разработчики машинного обучения при построении моделей.

Machine Learning | Big Data

🎯 Что такое большие данные? Введение, использование и приложения.

Англоязычная статья которая даст вам ясное понятие о том что же такое большие данные.

‣‣ Статья

Machine Learning | Big Data

Введение в #datawrangling ,#textanalysis , #machinelearning и многое другое с параллельными примерами на Python и R.

‣‣ Читать

Machine Learning | Big Data

🔝 17 статистических проверок гипотез на Python (шпаргалка)

Краткое справочное руководство по 17 тестам статистических гипотез, которые вам нужны в прикладном машинном обучении, с примером кода на Python.

‣‣ Читать

Machine Learning | Big Data

Держа в руках эту распечатку, вы становитесь невидимым для #AI

Machine Learning | Big Data

📳 Полное руководство по метрикам оценки для моделей классификации

В этой статье узнаем об основных показателях оценки для моделей бинарной классификации.

Machine Learning | Big Data

🤙 Узнайте о том, как создать модель машинного обучения.

Визуальное руководство по изучению науки о данных

Machine Learning | Big Data

Это день на пляже в 1896 году. Алгоритмы глубокого обучения для улучшенной интерполяции изображений, HD, цвета...

Machine Learning | Big Data

Исходное видео👆

Machine Learning | Big Data

🖥 5 крупнейших тенденций в области науки о данных в 2022 году

Появление науки о данных как области изучения и практического применения за последнее столетие привело к развитию таких технологий, как глубокое обучение , обработка естественного языка и компьютерное зрение . Вообще говоря, это позволило появиться машинному обучению (ML) как способу работы над тем, что мы называем искусственным интеллектом (AI) , областью технологий, которая быстро меняет то, как мы работаем и живем.

Machine Learning | Big Data

🖥 Обучение с подкреплением

Machine Learning | Big Data

🖥 FederatedLearning - это быстрорастущая область, которая позволяет MachineLearning работать с децентрализованными данными.

Сегодня мы представляем библиотеку с открытым исходным кодом для моделирования федеративного обучения, которая подчеркивает простоту использования в исследованиях.

Machine Learning | Big Data

🦈 Может ли машинное обучение заново открыть закон гравитации, просто наблюдая за нашей Солнечной системой?

С нашим новым подходом ответ *ДА*.

Machine Learning | Big Data

🖥 Этот график помогает лучше понять чувствительность и специфичность графически.

Machine Learning | Big Data

Что видит автопилот TESLA

Machine Learning | Big Data

Шпаргалка по всем структурам данных для #Python

Machine Learning | Big Data

Простые способы избежать переобучения в машинном обучении.

Machine Learning | Big Data

🖥 Распределение зарплат на ведущих должностях в области науки о данных

При рассмотрении заработной платы специалистов по данным и их ролей стало очевидно, что в науке о данных есть разные, более специфические аспекты. Эти аспекты относятся к уникальным должностям, в частности, к операциям машинного обучения, НЛП, инженерии данных и самой науке о данных.

Machine Learning | Big Data

Как быстрее найти работу? 🤔

Лови пошаговую инструкцию, которая может тебе помочь. 👇

1. Для начала стоит определить цель - понять, что именно ты хочешь найти, четко определить свою мотивацию. (иначе можно просто выгореть во время поиска)

2. Наметить стратегию по поиску. То есть где и как ты будешь искать работу. На каких ресурсах, на какие вакансии откликаться, сколько откликов в день делать, подготовить небольшую таблицу для отчета, и определить для себя, к какому числу ты хочешь видеть на своем «столе» офер.

3. Составить крутое резюме, которое: а) Поможет рекрутерам быстро тебя находить. б) Зарекомендуют тебя так, чтобы им захотелось позвать тебя на собеседования.

4. Проработать свой питч и самопрезентацию. Нужно четко понимать, в каком ключе ты хочешь рассказать о себе. Сформировать свои сильные стороны и грамотно их преподнести. Да, нужно подготовиться, но оно того стоит.

5. Проработать возможные вопросы, которые тебе зададут на собеседовании. Как по soft так и hard скиллам. О да, нужно позубрить теорию и потренировать лайвкодинг, возможно даже System Design. Есть шансы, что тебе это все попадется.

6. Сформулировать для себя вопросы, которые помогут тебе лучше понять компанию, в которой тебе предстоит работать. Ты же не хочешь проторчать всю жизнь на галерах. Время задать и тебе вопросы.

7. Подготовиться к переговорам по своей ЗП. Понять, сколько ты сейчас стоишь на рынке и на что можешь рассчитывать. Заранее проработав этот вопрос можно увеличить свой финальный офер на 20-30%.

7 базовых шагов, каждый из которых сможет приблизить тебя к оферу. А знаешь, сколько еще есть инструментов, которые могут помочь тебе в поиске работы - их дофига.

🔥 Самое крутое то, что наши кореша из CodeReview помогают ребятам взять и найти работу. Так и еще круто то, что основную сумму можно оплатить с офера, который они помогут тебе получить.

🤯 Звучит возможно чересчур классно, но это так. За год работы ребята трудоустроили больше 150 разработчиков в разные компании. От стартапов до продуктовых компаний и больших тех гигантов.

👉 Если тебе нужен пинок и помощь с поиском, то оставляй заявку на их сайте, и они запишут тебя на бесплатную консультацию к HR, с которым ты сможешь вместе составить план по поиску.

🍀 Удачи в поисках и помни, главное не отчаиваться. Поиск работы - это марафон, а не спринт.