​Большие данные и всё, что с ними связано, — это не так уж и страшно. Да, на первый взгляд кажется, что это дремучий лес, в котором живут одни лишь датасатанисты. Но стоит погрузиться в тему, и становится понятно — big data везде и во всем

Как мы составили Словарь больших данных для тех, кто не в теме бигдаты

​Познакомимся с наследованием, инкапсуляцией, абстракцией и полиморфизмом. А также научимся создавать объекты и использовать синтаксический сахар class.

☕️ Учебник по JavaScript: ООП на простых примерах

​How to use causal influence diagrams to recognize the hidden incentives that shape an AI agent’s behavior

Spotting Unfair or Unsafe AI using Graphical Criteria

​📖 Аналитика Big Data: что это такое и как сюда попасть

Менеджер поисковых продуктов, расскажет:
- что такое большие данные,
- какие задачи решают аналитики Big Data,
- какими инструментами и навыками должен владеть хороший аналитик,
- рассмотрим кейсы из практики, с которыми встречаются аналитики.

‣‣ YouTube

Machine Learning | Big Data

🖥 Проект: Распознавание рукописных математических функций в реальном времени и прогнозирование их графиков с использованием машинного обучения

Machine Learning | Big Data

Imagen: новейшая модель преобразования текста в изображение от Google Brain!

‣‣ Посмотреть на GitHub

Machine Learning | Big Data

🤖 Весь Data Science в одной картинке !

Machine Learning | Big Data

📕 5 лучших книг по машинному обучению для начинающих

Чтение книг важно, потому что оно дает бесконечные знания. Если вы планируете стать специалистом по анализу данных или инженером по машинному обучению, чтение книг по машинному обучению поможет вам получить знания и навыки, необходимые в этой области.

‣‣ Подборка

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

😶‍🌫️ 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

😯 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

🤭 Как найти слабые места в ваших моделях машинного обучения

‣‣ Читать статью

Machine Learning | Big Data

Как построить масштабируемый конвейер аналитики данных

Machine Learning | Big Data

🐍 285+ проектов машинного обучения с Python

Более 280 проектов машинного обучения, решенных и объясненных с использованием языка программирования Python.

‣‣ Читать

Machine Learning | Big Data

🔝 6 лучших алгоритмов машинного обучения для классификации

Как построить конвейер модели машинного обучения в Python

‣‣ Читать

Machine Learning | Big Data

GitHub теперь в Telegram!

Подписывайтесь: @github

🎛 6 классных библиотек Python для машинного обучения

Python - неотъемлемая часть машинного обучения, а библиотеки упрощают нашу жизнь. Недавно я наткнулся на 6 замечательных библиотек, работая над своими проектами машинного обучения. Они помогли мне сэкономить много времени.

Machine Learning | Big Data

Поиск лучшего языка программирования для науки о данных

Преимущества R:
Язык R широко используется статистиками и специалистами по добыче данных для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. R доступен по лицензии с открытым исходным кодом, что означает, что любой может загрузить и изменить код. Эту свободу часто называют «свободой слова». R также доступен бесплатно. Кто угодно может получить доступ к исходному коду, изменить его и улучшить. В результате многие отличные программисты внесли улучшения и исправления в код R. По этой причине R очень стабилен и надежен. R выполняет широкий спектр функций, таких как обработка данных, статистическое моделирование и графика. Одно действительно большое преимущество R, однако это его расширяемость. Разработчики могут легко писать свое программное обеспечение и распространять его в виде дополнительных пакетов.

ТОП 300 лучших курсов по программированию и хакингу утекли в сеть

Скачать в телеграм-канале — https://t.me/+6JPL_ikLzsFhMTEy