Введение в #datawrangling ,#textanalysis , #machinelearning и многое другое с параллельными примерами на Python и R.
‣‣ Читать
Machine Learning | Big Data
‣‣ 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
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
📳 Полное руководство по метрикам оценки для моделей классификации
В этой статье узнаем об основных показателях оценки для моделей бинарной классификации.
Machine Learning | Big Data
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
Визуальное руководство по изучению науки о данных
Machine Learning | Big Data
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это день на пляже в 1896 году. Алгоритмы глубокого обучения для улучшенной интерполяции изображений, HD, цвета...
Machine Learning | Big Data
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
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
🖥 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
Сегодня мы представляем библиотеку с открытым исходным кодом для моделирования федеративного обучения, которая подчеркивает простоту использования в исследованиях.
Machine Learning | Big Data
🖥 Этот график помогает лучше понять чувствительность и специфичность графически.
Machine Learning | Big Data
Machine Learning | Big Data
🖥 Более 100 шпаргалок по науке о данных, глубокому обучению, искусственному интеллекту и машинному обучению
‣‣Смотреть
Machine Learning | Big Data
‣‣Смотреть
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
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.
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.
🖥 Модели Маркова и цепи Маркова, объясненные в реальной жизни: вероятностная тренировка
Марков создал способ описать, как случайные, также называемые стохастическими, системы или процессы развиваются с течением времени.
Machine Learning | Big Data
Марков создал способ описать, как случайные, также называемые стохастическими, системы или процессы развиваются с течением времени.
Machine Learning | Big Data
Какой язык программирования требуется для работы с данными в Meta (Facebook).
Machine Learning | Big Data
Machine Learning | Big Data
#1 Нейронные сети для начинающих. Решение задачи классификации Ирисов Фишера
На хабре было множество публикаций по данной теме, но все они говорят о разных вещах. Решил собрать всё в одну кучку и рассказать людям.
Это первая статья серии введения в нейронные сети, «Нейронные сети для начинающих». Здесь и далее мы постараемся разобраться с таким понятием — как нейронные сети, что они вообще из себя представляют и как с ними «подружиться», на практике решая простые задачи.
Machine Learning | Big Data
На хабре было множество публикаций по данной теме, но все они говорят о разных вещах. Решил собрать всё в одну кучку и рассказать людям.
Это первая статья серии введения в нейронные сети, «Нейронные сети для начинающих». Здесь и далее мы постараемся разобраться с таким понятием — как нейронные сети, что они вообще из себя представляют и как с ними «подружиться», на практике решая простые задачи.
Machine Learning | Big Data