Развернутое руководство с краткими пояснениями и скриншотами. Настроим все, что нужно для изучения искусственного интеллекта, машинного обучения, глубокого обучения и/или науки о данных.

https://nuancesprog.ru/p/12315

@nuancesprog #статьи #Python #DataScience

Компьютер может понимать и воспроизводить речь человека благодаря обработке естественного языка. Сейчас она стала одной из самых известных областей науки о данных, но появилась ещё в прошлом веке. Мы хотим рассказать, с чего же всё началось, какими были первые чат-боты и как далеко продвинулись специалисты.

https://nuancesprog.ru/p/11742

@nuancesprog #статьи #DataScience

Данное руководство подскажет оптимальный и эффективный алгоритм решения задач по Python-программированию с мобилизацией всех знаний и применением разных подходов.

https://nuancesprog.ru/p/11527

@nuancesprog #статьи #DataScience

Эта статья для тех, кто только начинает интересоваться наукой о данных. В ней мы рассмотрим основные концепции и типы данных, которые формируют фундамент для дальнейшего углубления в эту область.

https://nuancesprog.ru/p/11061

@nuancesprog #статьи #DataScience

Господство искусственного интеллекта поставило под сомнение принцип "пользователь - центр Вселенной интерфейса". На поле вышел новый игрок - алгоритм. Узнайте, что такое "удобный для алгоритма интерфейс", почему это важно и как подружить с алгоритмом пользователей.

https://nuancesprog.ru/p/10933

@nuancesprog #статьи #DataScience #ArtificialIntelligence

Ознакомьтесь с обзором 4 лучших сайтов машинного обучения: Scikit-learn, TensorFlow, Keras и PyTorch. Предлагаем также освоить эффективные способы применения каждого из этих ресурсов.

https://nuancesprog.ru/p/14337/

@nuancesprog #DataScience

Защита конфиденциальных параметров - одна из приоритетных задач в IT-сфере. Мы расскажем, как обезопасить их в приложениях Python.

https://nuancesprog.ru/p/14264/

@nuancesprog #Python #DataScience

Быть просто "хорошим" специалистом по обработке данных не проблема. Куда сложнее стать "великим". Позвольте мне, как специалисту по обработке данных, открыть вам глаза на самую прибыльную работу 21-го века.

https://nuancesprog.ru/p/14185/

@nuancesprog #DataScience

17 кодовых блоков, которые помогут вам эффективно справляться с большинством задач и проектов. Разберем условные и итерационные циклы, списки, словари, операторы break и continue многое другое.

https://nuancesprog.ru/p/14158/

@nuancesprog #Python #DataScience

Что такое наука о данных? Попробуем объяснить ее значение доступным языком.

https://nuancesprog.ru/p/14131/

@nuancesprog #DataScience

Данные окружают нас повсюду. Это незаменимый инструмент в руках современного человека. “Данные действительно помогают нам во всем”, — когда-то признал Джефф Вейнер, гендиректор LinkedIn. Что же собой представляет наука о данных и каковы были предпосылки ее стремительного развития?

https://nuancesprog.ru/p/13963/

@nuancesprog #DataScience

Исследование данных  -  одно из самых перспективных, высокооплачиваемых и привлекательных занятий в сегодняшнем мире. Возможно, это ваше призвание. Можете проверить прямо сейчас: начните погружение в науку о данных с изучения ее основ.

https://nuancesprog.ru/p/13341

@nuancesprog #статьи #DataScience

Сайт-портфолио может помочь выделиться среди конкурентов и продемонстрировать ваши навыки и умения. Чтобы сделать его круто и качественно, не обязательно углубляться в веб-разработку и тратить кучу времени. Для этого потребуется всего 3 инструмента.

https://nuancesprog.ru/p/13293

@nuancesprog #статьи #DataScience

Какие алгоритмы и структуры данных нужно знать специалисту в Data Science?

Что освоить, если будешь заниматься системами рекомендаций? А геоданными? А обработкой естественного языка? А что нужно точно-точно знать всем?

Разбираемся вместе с экспертами в аналитике и машинном обучении: https://tprg.ru/A3PU

#datascience #ml

Почему Python хорош для Data Science?

И в чём его преимущества перед низкоуровневыми языками? Читайте в нашем новом материале:

https://tprg.ru/Egjr

#python #datascience

📕 Книга: Основы Python для Data Science

Автор: Берман Кеннеди, 2023

Описание: Python — язык программирования №1 для машинного обучения и Data Science. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и машинного обучения. Вы познакомитесь с блокнотами Jupyter — лучшей средой для профессиональной работы с данными. Затем перейдете к ключевым библиотекам, которые упрощают процесс математических вычислений, визуализации, решение задач машинного обучения и обработки естественного языка. Затем, овладев основами, вы перейдете к продвинутым техникам, позволяющим решать более сложные задачи.

📌 Скачать книгу из архива

IT Книжник | #Python #DataScience

​Data Engineer: учебное пособие для прохождения собеседования

Подготовка к собеседованию на позицию инженера данных, как правило, занимает немало времени. К тому же, сложно заранее сказать, на что обратят внимание в конкретной компании.

В этой статье собраны материалы, которые помогут подойти к подготовке основательно: ресурсы, реальные задачки и даже чек-лист для отслеживания прогресса.

Пользуйтесь: https://tprg.ru/HEUz

#datascience #собеседование

​Зачем аналитикам данных знать SQL?

Чтобы аналитику данных как-то эти данные анализировать, ему нужно их откуда-то получать. Как правило, из баз данных. И чтобы аналитику не приходилось просить помощи у кого-то ещё, полезно знать и уметь применять SQL.

О том, как это делать, рассказываем в статье:

https://tprg.ru/LzRB

#sql #datascience