​​Data Science Visualization Course — повторення очікуваного курсу.

Встигніть потрапити на курс цього разу.
Кількість місць обмежено — 24 учасники.

31 січня та 1 лютого Дмитро Гусенко, Data Analyst, Luxoft проведе дводенний курс Data Science Visualization.

Дмитро має більше 20-років досвіду роботи в галузі автоматизації бізнес-процесів та впровадження систем ERP, 10-річний досвід роботи в системному аналізі та архітектурі бізнес-моделей, 3-річна експертиза управління даними для підвищення ефективності роботи компанії.
Має досвід роботи в галузі архітектури рішень, найкращих практик аналізу бізнес-аналізу для підвищення цінності для інвесторів.


Запрошені експерти:

Олександр Васильєв - Використання мови R для візуалізації даних

Дмитро Пациляндра - Використання мови Python для візуалізації даних

⚡️ Зміст курсу ⚡️

• Введення в візуалізацію даних
• Кращі практики та методи візуалізації
• Порівняння безкоштовних платформ для візуалізації даних
• Воркшоп в групах: моделювання візуалізації на підставі вимог бізнесу
• Практична робота: розробка та публікація візуалізацій, виконаних з використанням MS Power BI Desktop, Tableau Desktop Public Edition
• Практична робота: розробка візуалізації з R, бібліотеки ggplot2, RGL, Plotly
• Практична робота: розробка візуалізації з Python, бібліотеки matplotlib, plotly, bokeh

✓ На курсі ви знайдете відповіді на запитання ✓:

- Практики і підходи для якісної візуалізації. Яких помилок слід уникати? Як зробити так, щоб дані говорили самі за себе і показували необхідні бізнесу інсайти?
- Огляд систем Self BI
- Як зробити візуалізацію швидко, без програмування і надати доступ іншим до створеної візуалізації, в рамках організації або навіть за її межами?
- Як зробити це такими інструментами, за використання яких компанії б не довелося платити гроші, або вартість була б дуже доступною?

Ви отримаєте практичні навички роботи у Microsoft Power BI і Tableau.

Також для проектів Data Science і машинного навчання необхідний більш глибокий аналіз даних, який реалізується за допомогою R та Python. Частина курсу присвячена вивченню деяких базових можливостей для візуалізації з використанням популярних бібліотек R та Python.

З 1-го січня вартість квитка на курс зросте!

​​ТОП 5 бібліотек для візуалізації даних:

1. D3 - це JavaScript бібліотека для керування документами на основі даних.
D3 дозволяє легко працювати з великими датасетами.

2. React-vis
Ця бібліотека створена Uber. З її допомогою можна легко створювати загальні діаграми (стовпчикові, кругові, карти дерев та багато іншого).

3. Chart.js
Ще одна бібліотека, яка серед інших має перевагу — невеликий розмір. Chart.js дає 8 типів візуалізації.

4. VX
Тут можна знайти величезну кількість графіків.

5. Recharts
Бібліотека, побудована на react-компонентах.

Більше інформації за посиланням: https://www.kdnuggets.com/2019/01/five-best-data-visualization-libraries.html

31 січня і 1 лютого разом з Дмитро Гузенко ми проводимо Data Science Visualization Course: 2.0, де й дізнаємось більше про візуалізацію!

#datascienceua #datascience

​​Data Science UA Conference

Знання та нетворкінг, що створюють переваги

16 березня вже вшосте разом зберуться кращі розробники та інженери з data science, machine learning, NLP, computer vision та AI.

Data Science UA — конференція про технології, що створюють майбутнє вже сьогодні. Саме тут думки формуються в ідеї, учасники стають партнерами, а інсайти перетворюються на досвід.

Станьте частиною справжнього data science community в України на Data Science UA Conference 2019.

Data Science UA - це:
- 400 учасників
- 18 спікерів
- 3 потоки
- 10 годин нетворкінгу

Одночасно 3 потоки:
- технічний потік
- бізнес потік
- воркшопи

Інформація і квитки за посиланням

Ми розігруємо квиток на 6-ту конференцію Data Science UA на нашій сторінці у Facebook

Data Science UA - це:
- Три потоки: бізнес, технічний і воркшопи.
- Корисні і цікаві доповіді.
- Нетворкінг.

Умови участі у публікації

​​Залишилося менше одного дня до подорожчання квитків на Data Science UA Conference. Встигніть придбати квитки за пропозицією "Early Birds"!

Ми вже анонсували імена 19 спікерів на сайті. Дізнатися більше і придбати квиток на Data Science UA Conference: https://bit.ly/2FSUsnC

#datascienceua #datascience #dsuaconference

​​Рекомендуємо фільм на вечір — «Тау».

Сюжет:
Джулія заробляє на життя мілкими крадіжками. Одного дня її викрадають і вона прокидається у камері з двома людьми. Джулія робить спробу втекти, але вона потрапляє лише в іншу кімнату, а сусідів по камері вбивають. Усі спроби вийти за межі кімнати припиняються штучним інтелектом Тау...

#datascienceua #datascience

MIT Technology Review проаналізували 16,625 документів, щоб з'ясувати, куди AI рухається далі.

Вони виявили три основні тенденції: перехід до машинного навчання в кінці 1990-х і на початку 2000-х років, зростання популярності нейронних мереж, що починається на початку 2010-х років, і зростання reinforcement learning за останні кілька років.

То що ж чекає нас у найближчі роки?

#datascienceua #datascience

Золоті медалісти Kaggle — про потрапляння в топ на змаганнях з ML та чому в Україні проблеми з машинним навчанням 🧐

Читайте про змагання Kaggle в інтерв'ю з Ігорем Крашеним, Senior Research Engineer в Ciklum, і Денисом Саквою, старшим аналітиком в Dragon Capital

#datascienceua #datascience

​​Вже п’ятниця, а отже час подумати про своє дозвілля! 🙂

Сьогодні ми хочемо порекомендувати фільм Стівена Спілберга «Особлива думка». У головних ролях Том Круз, Колін Фарел та ін.

Сюжет:
Події відбуваються у 2054 році. Людство навчилося передбачати навмисні вбивства і створило для цього спеціальне агенство.
Агент Джонні Андертон — палкий прихильник своєї справи — розкриває наміри злочинців і арештовує їх.
Але що робити, коли у списку вбивць бачиш своє ім’я?

#datascience #datascienceua

8 книг про штучний інтелект, які радить The Verge:

- «Риси майбутнього», Артур Кларк
- «The Book of Why», Дана Маккензі і Джуда Перл
- «Вибори», Айзек Азімов
- «Вбивчі Великі дані», Кеті О'Ніл
- «Алмазне століття, або Буквар для шляхетних дівчат», Ніл Стівенсон
- «Машинне навчання для людей», Вишал Маін і Самір Сабрі
- «Sorting Things Out: Classification and Its Consequences», Джеффрі Боукер і Сьюзан Лі Стар
- «Верховний алгоритм», Педро Домінгос

Читайте більше за посиланням

​​🔸Розшукуємо таланти 🔸
8 вакансій і основні вимоги до кандидатів нижче

R Engineer
- BS/MS/PhD degree in computer science or related
- R development experience
- Practical experience with SQL
- Data processing (data.table, dplyr, RODBC, etc)
- Visualization (ggplot2, plot.ly)
- UI (Shiny framework, shinyproxy)
- Understanding of ML techniques and concepts

QA Automation (Scala)
- Experience from 1 year (automation)
- Scala (or Java);
- Shell scripting;
- Experience in performance testing;
- Experience in backend automation;
- Load testing tools (JMeter, Gatling);
- QA experience in a Linux environment;
- Docker

DevOps
- Willingness to master unfamiliar technologies
- Non-abstract large system design skills: distributed network applications, capacity planning
- Containerization tools, 12-factor application practices
- Ability to diagnose performance issues in distributed systems
- Careful attention to details in the task specification
- Basic Computer Science qualifications

Machine learning engineer
- Have a Bachelor degree in Machine Learning, Computer Science, Mathematics, Statistics or equivalent experience
- Experience with applying predictive modeling using sophisticated algorithms such as Decision Trees, Deep Learning… etc. to solve real world case.
- Experience with multiple ML/AI (research papers, kaggle, open source implementations, etc.)
- Expertise in one or more specific areas of ML (Neural Nets/Deep Learning, Text Mining/NLP, etc.)
- Experience with large scale distributed programming and distributed computing platforms

Full Stack Developer
Position requirement:
- At least 3 years in software development;
- Node.js (express framework or similar)
- React.js (with redux or mobxjs)
- PostgreSQL; Unix; Git;
- Good experience with Promise/A+; async/await is must;
- Good experience with lodash is strong plus.

Python Back-End Engineer
- Experience in writing production quality code in Python (1,5+ years of experience)
- Ability to conduct performance analysis and optimization for features and systems.
- Experience of working with high load scalable systems.
- Hands-on experience with either SQL (e.g. MySQL, PostgreSQL).
- Experience with unit testing, load testing and end-to-end testing methodologies.
- Experience with frameworks such as OpenCV, Numpy and PyTorch.

Embedded Engineer
- Linux, ARM-based
- Worked with embedded bootloaders (u-boot, etc.)
- Experience with Yocto/Buildroot or similar
- HW bring-up skills
- Target platform - Xilinx Zynq Ultrascale
- Experience with video sensors/still image

Data Science Engineer
- Python DS libraries Keras, Tensorflow, Pytorch, Caffe2, scikit-learn, numpy, matplotlib,
- Darknet Worked with object detection, keypoint detection
- Semantic segmentation, Instance segmentation
- Object tracking, gesture recognition, scene understanding, movement / action prediction
- Perspective transformation, fast fourier transform, low pass filters, high pass filters
- Experience with data preparation - Data augmentation, annotation, labeling

🔺Резюме надсилайте на пошту cv@data-science.com.ua

​​Для тих, хто хоче побудувати кар’єру у data science і суміжних професіях, ми створили новий напрямок — менторство 😊.
У залежності від вашого досвіду, освіти, навичок та бажань ми:
- підберемо вам ментора;
- проконсультуємо з побудови кар’єрного шляху і розвитку необхідних навичок;
- надамо супровід у комфортному режимі (онлайн чи особисто);
- за бажанням створимо групи для спільного навчання.

🔸ВАЖЛИВО🔸: це не офлайн навчальна група, це створення індивідуального плану для самостійного навчання або плану для самостійного навчання маленької групи.

Зацікавились? Пишіть нашому community manager @h31ga

#datascienceua #datascience

​​Усе життя ми проводимо з іншими людьми — колегами, друзями, коханими та родичами. Від дитячого садочку до технічних конференцій.
Лише 14 лютого купуйте 2 квитки на Data Science UA Conference за ціною 2900 грн. Адже разом ми здатні на більше, разом ми — команда.

More information about Data Science UA Conference: https://data-science.com.ua/conferences/conference-6/

#datascienceua #datascience #dsuaconference

​​28 лютого в Creative Quarter Олесь Петрів і Назар Шматко проведуть воркшоп 'How to control GANgsters. Controlled image synthesis'.

Олесь Петрів, CTO, NeoCortext/ML Lead, Videogorillas
Олесь активно займається дослідженнями і розробкою систем комп’ютерного зору й обробки природної мови. Він є автором курсу з машинного навчання на Prometheus, а також курсу з глибокого навчання в ARVI Lab. Олесь має великий досвід роботи в обробці відео із використанням методів Deep learning для виявлення об’єктів і дiй, генерацій субтитрів до зображень та відео для кіностудій Голлівуду.

Назар Шматко, VP of engineering, NeoCortext
Назар, як фахівець в області машинного навчання, має досвід роботи в сферах комп'ютерного зору, обробки природної мови та прикладні знання в healthcare-сфері. Зараз активно працює з генеративними моделями для проекту із переносу рис обличчя.

Воркшоп поділений на 2 частини:

Доповідь — 1 година.
У доповіді поговоримо про базову теорію глибоких генеративних моделей і розглянемо принципи роботи змагальних мереж (GAN). Обговоримо основні проблеми з якими стикаються дослідники під час тренування таких моделей і способи їх вирішення. Зробимо огляд існуючих досягнень генеративних моделей і області їх практичного застосування.

Воркшоп — 1,5 год.
Ми розглянемо загальний метод, що дозволяє використовувати натреновану генеративную модель для синтезу даних, які мають заздалегідь визначені атрибути. Для прикладу будемо використовувати натреновану модель GAN, що генерує довільні обличчя з шуму. Натренуємо модель, яка шляхом зміни латентного вектора на вході буде регулювати стать і вік згенерованої особи. Для того, щоб дати розуміння нейромережі, що таке стать і вік ми додатково натренуємо допоміжну модель, що відповідає за передбачення цих атрибутів. Обговоримо переваги і недоліки розглянутих методів і межі їх застосувань.

Коли: 28 лютого, 19:00-22:00
Де: Creative Quarter, 11 поверх
БЦ Gulliver, Спортивна площа, 1А, 01023 Київ, Україна

Вартість:
15-20 лютого — 700 грн
21-28 лютого — 850 грн

Знижки:
від 3 квитків — 10%
від 5 квитків — 15%
студентам — 25%

Квитки за посиланням https://goo.gl/MBVrc2
---------------------------------

Кількість місць обмежено — 20 учасників

---------------------------------
Вимоги до програмного забезпечення:
- операційна система Linux
- бажано, але не критично мати окрему відеокарту
- CUDA
- CUDNN

Необхідне ПО для воркшопу:
imageio
ipython
jupyter
matplotlib
numpy
opencv-python
Pillow
scikit-image
scikit-learn
scipy
sklearn
tensorboard
tensorboardX
tensorflow
torch
torchfile
torchvision
tqdm

Сайт https://thispersondoesnotexist.com/ генерує реалістичні людські обличчя. Більшість є дуже реалістичними 😏

Як це все працює можна прочитати у статті: https://arxiv.org/pdf/1812.04948.pdf

#datascienceua #datascience

Нейромережа, що пише сама тексти 🤨

OpenAI натренувала нейромережу на 8 мільйонах веб-сторінок. І, як стверджують, тексти виходять доволі непоганої якості 😏

Компанія поки що пропонує лише демо-версію, через низку побоювань

Найбільш часті проблеми, що виникають при роботі з TensorFlow і як їх вирішувати 🙃

Галина Олійник, Natural language processing engineer в 1touch.io поділилась своїми порадами у статті.

Якщо в тебе виникнуть нові труднощі і питання, то зможеш запитати в Галини про них особисто на Data Science UA Conference 😃

Читай статтю: https://dou.ua/lenta/articles/debug-on-tensorflow/?from=tg&fbclid=IwAR27teR84qn9hYKhm3Ufs7GPhAt1WDF22rFkoemdCGLYCm01Ol2Vx1--qTk

​​Робочий тиждень вже майже закінчився і, когось більше, когось менше, виснажив 😲
А ось наша команда не перестає працювати, щоб організувати круту конференцію Data Science UA для вас. І ми вирішили подарувати промокоди на 50% знижку на конференцію першим двом щасливцям ☺️
🔸 DSUA_Friday
🔸 DSUA_Fun

Скоріше переходьте на сайт, щоб активувати один з промокодів!

Юххуу, 15 хвилин і двоє щасливчиків придбали квитки на конференцію Data Science UA зі знижкою 50% 😀

​​Програма конференції вже на сайті!
Ви вже вирішили, які доповіди будете слухати? 😃

Шукайте програму Data Science UA Conference за посиланням: https://bit.ly/2FSUsnC

#datascienceua #datascience #dsuaconference

​​Що можна встигнути за 1 день?

Перетнути материк, задебажити код та придбати квиток на Data Science UA Conference!
До підвищення цін на квитки залишилися лічені години, встигніть потрапити на подію за вигідною ціною.

Change the World with data!

#datascienceua #datascience