Мне кажется, что у некоторых могли возникнуть сложности с установкой. Поэтому предлагаю небольшой лайфхак - воспользоваться сервисом гугла colab.research.google.com. Вообще, мне кажется, что установка новой версии python - не самый нужный шаг, но чтобы исключить вероятность ошибок из-за несоответствия версий, можно и обновиться.

Создайте в колабе свой первый ноутбук и выполните в нем следующие команды:

# получение свежих списков пакетов в репозитории
!sudo apt update -y

# установка нужной версии python:
!sudo apt install python3.9

Дальше можно установиться pip3 для python3.9:

# установка библиотеки виртуального окружения 
!sudo apt install python3.9-venv

# закачка файла (официальный способ)
!wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

# установка pip для python3.9 
!python3.9 get-pip.py

# убедимся, что новый pip3 ассоциирован с нашей версией python
!pip3 --version

Эти действия надо будет повторять при каждом запуске среды исполнения колаб-ноутбука.

Каталог открытых данных от некоммерческой организации: https://www.datacatalogs.ru/

#открытые_данные #каталог #датасеты

В субботу будет ещё какая-то активность в виде стрима, а потом что-то в spatial.chat (?). Там можно будет познакомиться с менторами, и где-то в то же время можно будет пройти тренировочное собеседование. Это будет ивент, посвященный открытию курса. Или курсов.
https://ods.ai/events/course_fest_spring_22

Кстати, я совсем забыл, что обещал выложить данные для анализа. Мы недавно проводили входной опрос, теперь выкладываю результаты в csv файле.
Надеюсь, что через несколько дней смогу выложить и графики.

Мне кажется, что сформировалось две группы для прохождения курсов - группа Ульяны и остальные. Я в ближайшие пол года буду занят написанием диссертации по своей теме, поэтому меня здесь не будет. Всем удачи с прохождением курсов.

Итак, чтобы легче было общаться, я ввожу некоторые правила: https://vk.com/@learnpythonforfun-pravila-gruppy-i-chatov
Если коротко: не выражаться, не быть агрессивными и не оффтопить.

Я начинаю потихоньку проходить курс от DLS. Создал репозиторий на гитлабе, в котором буду собирать всю информацию.
Предлагаю всем желающим при просмотре лекций записывать вопросы, а потом записывать эти вопросы в issues в репозитории (https://gitlab.com/embeddedden/DLS-course-walkthrough/-/issues).
Я и сообщество постараемся ответить на эти вопросы)

P. S. План прохождения можно прочитать тут: https://gitlab.com/embeddedden/DLS-course-walkthrough

На случай если отключат youtube:
вот интересная свободная книжка по глубокому обучению: https://d2l.ai/

Напоминаю, что завтра дедлайн для первой недели курсов DLS.

Бесплатные онлайн-книжки для тех, кто изучает R:
R for DS: https://r4ds.had.co.nz/index.html
Advanced R: https://adv-r.hadley.nz/index.html

Всем привет, я тут сделал полуигровой опрос на 5 минут, прошу вас пройти с компьютера:
https://obrezkov.informatik.uni-bremen.de/game_survey
В этой "игре" вы выполняете роль безопасника и вам надо понять, как работает механизм контроля доступа к файлам. По завершении игры, вам будет предложен короткий опросник (в нем же можно будет написать, что вам понравилось/не понравилось).

Через некоторое время я поделюсь в этой группе тем, как создавалась эта "игра", анонимными данными и результатами анализа.

Я попытался учесть пожелания по полуигровому опросу. Вы всё еще можете пройти её с компьютера по той же ссылке:
https://obrezkov.informatik.uni-bremen.de/game_survey

Небольшой хинт по инструменту для опросов Limesurvey. Если вы делаете array-вопросы, то не забудьте пронумеровать/назвать все варианты ответов, иначе при импорте в csv файл для анализа у вас будут пропуски.
К примеру, на картинке видно, что я часть вариантов не назвал, поэтому в csv файл эти варианты запишутся пустыми значениями.😐

Если кто-то ещё не проходил, то прошу вас пройти короткую игру-опрос (5 минут):
https://obrezkov.informatik.uni-bremen.de/game_survey?source=tg_ds

Результаты выложу позже для анализа.

П.С. Не проходите, если уже проходили.

Друзья, я опубликовал небольшое исследование по Росмолодежи: https://vc.ru/finance/411757-pochemu-rossiya-tak-neeffektivna-smotrim-na-primere-rosmolodezhi

Всё сделано с помощью python. В ближайшие пару недель постараюсь поделиться реализацией.

ML Bootcamp -2022 пройдет с 5 по 22 июля. Это программа для тех, кто делает первые шаги на пути к профессии специалиста в Data Science. Для успешного прохождения программы достаточно владеть математикой 9 класса.

Уже в понедельник стартует ML Zoomcamp для тех, кто хочет научиться обращаться с моделями машинного обучения.
https://datatalks.club/courses/2021-winter-ml-zoomcamp.html
Более подробно тут: https://github.com/alexeygrigorev/mlbookcamp-code/tree/master/course-zoomcamp

Итак, у нас есть три курса по статистике:
https://stepik.org/course/76
https://stepik.org/course/524
https://stepik.org/course/2152
Предлагаю начать проходить их в следующем формате. Проходим заданные темы на степике, там же выполняем задания без практики на R, а в чате задаем вопросы и делимся интересными ссылками. Грубо говоря, наша задача рассмотреть вопросы с нескольких сторон, чтобы лучше усвоить материал.

Темы на первые две недели (https://stepik.org/course/76): 1.1-1.6. В них рассматриваются начальные понятия статистики и графические представления данных.
Я надеюсь, что в чате позже общими трудами начнут появляться ссылки на материалы по теме, к примеру, на статьи по визуализации данных на питон с хабра.
Курс должен быть несложным, поэтому всем удачного прохождения и до встречи в чате.