Изучение курса подходит к концу. Ваши отзывы и предложения по дальнейшему изучению?
Я подумал, а не поанализировать ли нам данные по грантовому конкурсу от Росмолодежи (когда-то я о них писал на пикабу)?
Если вам интересна это тема, предлагаю вам лайком поддержать мой запрос на машиночитаемые данные:
https://data.gov.ru/13518317052021-1424
Если вам интересна это тема, предлагаю вам лайком поддержать мой запрос на машиночитаемые данные:
https://data.gov.ru/13518317052021-1424
Итак, этот чат на ближайшие два семестра превращается в чат взаимоподдержки по курсу Deep Learning School от МФТИ. На этом курсе есть два потока: базовый и продвинутый. Ещё у них есть свои чаты: @dls_fall2021_basic и @dls_fall2021_advanced. И их новостной канал: https://t.me/deep_learning_school_news
Telegram
DLS — новости
На канале мы публикуем новости о курсах Школы глубокого обучения МФТИ: домашки, лекции, дедлайны. Вступайте, чтобы узнавать все первыми!
Владелец данной социальной сети включен в перечень организаторов распространения информации в сети «Интернет»
Владелец данной социальной сети включен в перечень организаторов распространения информации в сети «Интернет»
Сегодня этот канал стал открытым, поэтому возможно сюда потихоньку будут присоединяться люди. А может и не будут.
В ближайшее время я планирую начать выкладывать сюда опросы по статистике и машинному обучению, иногда здесь будут появляться интересные статьи.
В ближайшее время я планирую начать выкладывать сюда опросы по статистике и машинному обучению, иногда здесь будут появляться интересные статьи.
Дайджест статей с хабра по data science за неделю:
О том, как выделять кластеры в очень больших данных с помощью Clickhouse
https://habr.com/ru/post/645291/
В статье автор на примерах clickhouse-диалекта sql-запросов показывает, как произвести кластеризацию очень больших данных.
Анализ постов Артемия Лебедева и модель, генерирующая посты в его стиле
https://habr.com/ru/post/596035/
Авторы проанализировали посты из телеграмма Артемия Лебедева. В статье есть много названий инструментов, которые можно поизучать, в конце дана модель, которая генерирует посты в стилистике Лебедева, но сама статья, мне кажется, вышла не очень интересной.
О некоторых трюках в соревнованиях по Data Science
https://habr.com/ru/post/600067/
Несколько трюков, направленных на сокрытие информации о своей успешности или на получение доп информации о приватной части датасета.
Достаточно объемная статья от ODS по интерпретации моделей
https://habr.com/ru/company/ods/blog/599573/
О проблемах и техниках в интерпретации моделей.
О том, как выделять кластеры в очень больших данных с помощью Clickhouse
https://habr.com/ru/post/645291/
В статье автор на примерах clickhouse-диалекта sql-запросов показывает, как произвести кластеризацию очень больших данных.
Анализ постов Артемия Лебедева и модель, генерирующая посты в его стиле
https://habr.com/ru/post/596035/
Авторы проанализировали посты из телеграмма Артемия Лебедева. В статье есть много названий инструментов, которые можно поизучать, в конце дана модель, которая генерирует посты в стилистике Лебедева, но сама статья, мне кажется, вышла не очень интересной.
О некоторых трюках в соревнованиях по Data Science
https://habr.com/ru/post/600067/
Несколько трюков, направленных на сокрытие информации о своей успешности или на получение доп информации о приватной части датасета.
Достаточно объемная статья от ODS по интерпретации моделей
https://habr.com/ru/company/ods/blog/599573/
О проблемах и техниках в интерпретации моделей.
Хабр
k-means in Clickhouse
Алгоритм k-means хорошо известен и применяется когда надо быстро разделить массив данных на группы или т.н. "кластеры". Предполагается, что каждый элемент данных имеет набор численных метрик, и мы...
Какие курсы пройти по работе с данными
Новый запуск курса от Open Data Science
https://ods.ai/tracks/open-ml-course
Курс по основам Data Science стартует 1 февраля.
Курс от сообщества The Rolling Scopes
https://rs.school/machine-learning/
Бесплатный вводный курс по машинному обучению, стартует 7 февраля.
Новая волна курса от Deep Learning School
https://www.dlschool.org/
Предположительно стартует в фервале. Имеет два потока - продвинутый и базовый.
Курс по инжинирингу данных
https://datalearn.ru/kurs-po-getting-start-with-data-engineering
Пока что бесплатный курс по data engineering от практикующего специалиста.
Новый запуск курса от Open Data Science
https://ods.ai/tracks/open-ml-course
Курс по основам Data Science стартует 1 февраля.
Курс от сообщества The Rolling Scopes
https://rs.school/machine-learning/
Бесплатный вводный курс по машинному обучению, стартует 7 февраля.
Новая волна курса от Deep Learning School
https://www.dlschool.org/
Предположительно стартует в фервале. Имеет два потока - продвинутый и базовый.
Курс по инжинирингу данных
https://datalearn.ru/kurs-po-getting-start-with-data-engineering
Пока что бесплатный курс по data engineering от практикующего специалиста.
👍4
Довольно интересное видео:
https://www.youtube.com/watch?v=gGce2JDbJAQ
https://www.youtube.com/watch?v=gGce2JDbJAQ
YouTube
075. Карьера в data science: типичные ошибки на собеседовании – Валерий Бабушкин
- Как найти работу в Data Science, если у тебя еще нет рабочего опыта?
- Стоит ли тратить время на kaggle?
- Какой путь должен пройти дата саентолог, чтобы стать джуниором, мидлом и сеньором?
* 21 октября 2018 г. в московском офисе Яндекса прошла встреча…
- Стоит ли тратить время на kaggle?
- Какой путь должен пройти дата саентолог, чтобы стать джуниором, мидлом и сеньором?
* 21 октября 2018 г. в московском офисе Яндекса прошла встреча…
Думаю, можно провести небольшой опрос, о том, что для вас более привлекательно. К примеру, определим:
data science - область, связанная с глубоким пониманием механизмов работы алгоритмов обучения, статистики, с созданием новых моделей и алгоритмов, с погружением в научную литературу;
data analytics - область, связанная с анализом предметной области с использованием уже более-менее устоявшихся подходов и моделей из data science, а также с представлением результатов анализа;
data engineering - область, связанная с обеспечением процесса анализа данных, в том числе за счет обеспечения хранения, доставки и сбора данных.
data science - область, связанная с глубоким пониманием механизмов работы алгоритмов обучения, статистики, с созданием новых моделей и алгоритмов, с погружением в научную литературу;
data analytics - область, связанная с анализом предметной области с использованием уже более-менее устоявшихся подходов и моделей из data science, а также с представлением результатов анализа;
data engineering - область, связанная с обеспечением процесса анализа данных, в том числе за счет обеспечения хранения, доставки и сбора данных.
Что для вас предпочтительнее?
Anonymous Poll
48%
data science
19%
data analytics
14%
data engineering
19%
Посмотреть ответы
Вероятно, с первого февраля мы начнем совместное прохождение курса по machine learning от open data science: https://ods.ai/tracks/open-ml-course
Для того, чтобы попасть в slack этого курса, необходимо заполнить анкету, желательно указать более-менее реальные данные и адекватно заполнить поля.
В поле “*Как Вы узнали о сообществе?*” напишите “open-ml-course”.
ods-сообщество отклоняет слабозаполненные анкеты или анкеты с явно фейковыми именами, или без указания того, как узнал о сообществе.
Чтобы получить доступ к трэку, надо в правом верхнем углу кликнуть "Start the track"
Обратите внимание, что ваши персональные данные будут переданы Сбербанку и неназванным партнерам курса.
Формат совместного прохождения пока неизвестен, обсуждать вопросы можно будет в нашем чате https://t.me/datascienceforfun_chat и в их slack.
Для того, чтобы попасть в slack этого курса, необходимо заполнить анкету, желательно указать более-менее реальные данные и адекватно заполнить поля.
В поле “*Как Вы узнали о сообществе?*” напишите “open-ml-course”.
ods-сообщество отклоняет слабозаполненные анкеты или анкеты с явно фейковыми именами, или без указания того, как узнал о сообществе.
Чтобы получить доступ к трэку, надо в правом верхнем углу кликнуть "Start the track"
Обратите внимание, что ваши персональные данные будут переданы Сбербанку и неназванным партнерам курса.
Формат совместного прохождения пока неизвестен, обсуждать вопросы можно будет в нашем чате https://t.me/datascienceforfun_chat и в их slack.
Собираетесь ли вы проходить вместе с нами курс от open data science (см. прошлый пост)?
Anonymous Poll
65%
Да
8%
Нет
18%
Пока не знаю
10%
Посмотреть ответы
Материалы для изучения Machine Learning и Deep Learning. Не со всеми материалами я согласен, особенно в части математики, но можно почерпнуть для себя интересные ресурсы.
https://atmyre.notion.site/atmyre/ML-DL-913ff757d59041d2a4580097cc260a76
https://atmyre.notion.site/atmyre/ML-DL-913ff757d59041d2a4580097cc260a76
atmyre on Notion
ML & DL на русском языке | Notion
Всем привет! Этот Notion создан как часть карты знаний для изучения Deep Learning с самого нуля. Здесь собраны исключительно русскоязычные ресурсы для изучения математики, программирования и компьютерных наук, машинного и глубокого обучения и работы с данными.…
👍2
Если кто-то ещё не слышал - начинается новый поток в Deep Learning School: https://vk.com/dlschool_mipt?w=wall-155161349_1488
VK
Deep Learning School
Мы открываем новый набор на курсы Школы глубокого обучения! Оставить заявку на курс можно по ссылке: https://www.dlschool.org/apply. Подробнее о курсе читайте на сайте.
В наших курсах вы научитесь решать практические задачи в области анализа данных с помощью…
В наших курсах вы научитесь решать практические задачи в области анализа данных с помощью…
👍3
Небольшой опрос для тех, кто собирается проходить курс по ml от ods: https://forms.gle/k1nLsvp5HDaokfmz8
Опрос анонимный, результаты выложу через неделю-полторы.
Опрос анонимный, результаты выложу через неделю-полторы.
Google Docs
Опрос про ваш уровень
Небольшой опрос про ваш уровень от чата https://t.me/datascienceforfun_chat
Напомню, что завтра официально начнется курс по machine learning от ods (https://ods.ai/tracks/open-ml-course).
Вопросы можно задавать у них в слэк. У нас тоже можно, но в том чате ответят быстрее, а может и правильнее. В этом же чате я постараюсь инициировать обсуждения около дата сайнс и приносить интересные материалы.
А еще мы проводим небольшой входной опрос (~2 минуты): https://forms.gle/k1nLsvp5HDaokfmz8
Вопросы можно задавать у них в слэк. У нас тоже можно, но в том чате ответят быстрее, а может и правильнее. В этом же чате я постараюсь инициировать обсуждения около дата сайнс и приносить интересные материалы.
А еще мы проводим небольшой входной опрос (~2 минуты): https://forms.gle/k1nLsvp5HDaokfmz8
👍3
Курс уже почти начался. Но всё ещё есть возможность пройти наш входной опрос: https://forms.gle/k1nLsvp5HDaokfmz8
Google Docs
Опрос про ваш уровень
Небольшой опрос про ваш уровень от чата https://t.me/datascienceforfun_chat