Практическое руководство MSD превращает сложные собеседования в предсказуемый процесс. Вы получаете 5-шаговую схему эффективного прохождения интервью и разбор 7 реальных кейсов (лента новостей, мессенджер, YouTube, Google Drive, трейдинговая платформа и др.), позволяющих проектировать архитектуру клиента, API, офлайн-режим, кэширование и масштабируемость. Здесь вы найдете готовые шаблоны, trade-off’ы и шпаргалки — всё, чтобы уверенно проходить интервью в топ-компаниях и расти от мидла до стафф+.

Python — идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. «Python для data science» познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы, для получения, преобразования и анализа данных в управлении бизнесом, маркетинге и поддержке принятия решений.
Познакомьтесь с богатым набором встроенных структур данных Python для выполнения основных операций, а также о надежной экосистемы библиотек с открытым исходным кодом для data science, включая NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib и другие. Научитесь загружать данные в различных форматах, упорядочивать, группировать и агрегировать датасеты, а также создавать графики, карты и другие визуализации. На подробных примерах стройте реальные приложения, в том числе: службу такси, использующую геолокацию, анализ корзины для определения товаров, которые обычно покупаются вместе, а также модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции.

Сделайте код-ревью продуктивным, вызывающим положительные эмоции процессом, каким он и должен быть. Неважно, проверяют ваш код или же вы проверяете чью-то работу, получите продуманные инструкции, которые помогут избежать напряженных дебатов, неплодотворных придирок и узких мест — всего того, чего мы привычно ждем от код-ревью.

ML может ускорить выполнение повседневных бизнес-задач, таких как сверка счетов, прогнозирование спроса или автоматизация обслуживания клиентов, не говоря уже о более сложных задачах, например выявление мошенничества, прогнозное техническое обслуживание и персонализированный маркетинг. Извлекайте важную информацию из электронных таблиц, реестров, баз данных и других источников, используя градиентный бустинг, глубокое обучение и генеративный ИИ. Книга описывает практические методы машинного обучения для модернизации каждого этапа анализа бизнес-данных. Вас ждут примеры использования XGBoost и Keras для прогнозирования цен на краткосрочную аренду недвижимости, развертывание локальной модели машинного обучения с помощью Python и Flask и оптимизация рабочих процессов с использованием LLM. Научитесь делать свои модели более мощными и интерпретируемыми.