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
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
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
Data Science UA - це:
- Три потоки: бізнес, технічний і воркшопи.
- Корисні і цікаві доповіді.
- Нетворкінг.
Умови участі у публікації
Facebook
Data Science UA
🔥 Розіграш квитка на Data Science UA Conference 🔥 Якщо ви уважно слідкуєте за новинами нашої спільноти, то знаєте, що 16 березня відбудеться шоста конференція Data Science UA. - Три потоки: бізнес,...
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
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
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
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
MIT Technology Review
We analyzed 16,625 papers to figure out where AI is headed next
Our study of 25 years of artificial-intelligence research suggests the era of deep learning may come to an end.
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
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
ДОУ
Золоті медалісти Kaggle — про потрапляння в топ на змаганнях з ML та чому в Україні проблеми з машинним навчанням
Ігор Крашений та Денис Саква наприкінці 2018 року здобули золото в змаганнях на Kaggle - платформі для тих, хто цікавиться аналізом даних, машинним навчанням, прогнозуванням. В інтерв'ю вони розповіли про завдання на змаганнях, як вивчати ML та в яких сферах…
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
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
- «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
The Verge
An AI reading list — from practical primers to sci-fi short stories
The best books on AI recommended by the experts
🔸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
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
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
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
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
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
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
AIN.UA
OpenAI создала нейросеть, которая самостоятельно пишет тексты. Ее боятся выпускать
Некоммерческая компания OpenAI, которая занимается исследованиями в сфере искусственного интеллекта, создала нейросеть GPT-2, которая может самостоятельно писать тексты по определенной теме. Впрочем, в OpenAI сообщили, что не будут публиковать полную версию…
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
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
ДОУ
Как дебажить код на TensorFlow: болезненные ошибки и их решения
Привет, меня зовут Галина Олейник, я занимаюсь решением задач в сфере NLP в компании 1touch.io. Сегодня я хотела бы рассказать о работе data scientist’а с фреймворком TensorFlow, а также углубиться в детали решения наиболее частых проблем, которые возникают…
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!
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
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
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
Незважаючи на те, що зима офіційно закінчилася, чай/какао, плед і фільм на вечір — гарний вибір!
Що ж сьогодні подивитися? 🤔
Науково-фантастичний фільм «Прометей» режисера Рідлі Скотта.
На пустельній планеті один з представників інопланетної раси Інженерів виконує якийсь ритуал. Відправлений іншими Інженерами до водоспаду, він випиває чорну рідину, яка розкладає його тіло, тим самими створюючи на планеті нове життя.
Дивилися вже цей фільм? Як вам?
#datascienceua #datascience
Що ж сьогодні подивитися? 🤔
Науково-фантастичний фільм «Прометей» режисера Рідлі Скотта.
На пустельній планеті один з представників інопланетної раси Інженерів виконує якийсь ритуал. Відправлений іншими Інженерами до водоспаду, він випиває чорну рідину, яка розкладає його тіло, тим самими створюючи на планеті нове життя.
Дивилися вже цей фільм? Як вам?
#datascienceua #datascience