🌟 Введение в машинное обучение (классические методы машинного обучения)
курс "Введение в машинное обучение" для студентов третьего курса ЭФ ЭМИТ РАНХиГС. В курсе расмотрены практические аспекты классических методов машинного обучения.
▪ Github
@machinelearning_interview
курс "Введение в машинное обучение" для студентов третьего курса ЭФ ЭМИТ РАНХиГС. В курсе расмотрены практические аспекты классических методов машинного обучения.
▪ Github
@machinelearning_interview
⚡ Data Structures Reference
Если вы собираетесь на техническое собеседование, то не забудьте повторить структуры данных и алгоритмы.
Здесь собраны все структуры данных с краткими определениями и красивой визуализацией.
Помимо всего прочего, в гайде перечислены сильные и слабые стороны каждой структуры, трюки и связанные алгоритмы.
Поэтому держите годную статью, для подготовки.
🔗 Гайд
🔗Теоретические основы всех популярных алгоритмов ML и их реализация на Python
@machinelearning_interview
Если вы собираетесь на техническое собеседование, то не забудьте повторить структуры данных и алгоритмы.
Здесь собраны все структуры данных с краткими определениями и красивой визуализацией.
Помимо всего прочего, в гайде перечислены сильные и слабые стороны каждой структуры, трюки и связанные алгоритмы.
Поэтому держите годную статью, для подготовки.
🔗 Гайд
🔗Теоретические основы всех популярных алгоритмов ML и их реализация на Python
@machinelearning_interview
1. SQL позволяет эффективно извлекать, фильтровать и обрабатывать данные из баз данных.
2. SQL предоставляет возможность проводить аналитические запросы к данным, выявлять закономерности, тренды и паттерны, что помогает в принятии бизнес-решений.
3. Часто данные хранятся в различных базах данных или системах. Знание SQL помогает дата-саентисту объединять данные из разных источников для создания цельных наборов данных.
4. Написание оптимизированных SQL-запросов позволяет ускорить обработку данных и повысить производительность аналитических процессов.
В целом, знание SQL позволяет дата-саентисту эффективно работать с данными, проводить анализ и извлекать ценные инсайты для бизнеса.
Предлагаю немного попрактиковаться и порешать задачи на знание SQL.
🖇 Решение заданий из тренажера SQL Academy
🖇 Вводный Курс с задачами по работе с Базами данных
🖇В репозитории представлены проекты курса Аналитик данных
🖇Решение задач hackerrank по SQL
🖇100 ключевых Вопросов с собеседований
🖇100 вопросов с собеседований Data Science
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Неплохая шпаргалка с ответами на популярные вопросы с собеседований по Machine Learning.
Вот некоторые из вопросов, которые тут затрагиваются:
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Покори цифровой мир и забери крутые призы, но сначала — окажись на код впереди!
Залетай на «Цифровой марафон» от Сбера и «Школы 21» — бесплатный конкурс, который подойдёт новичкам, исследователям и опытным профи. Для разных уровней подготовки будут свои задания и награды: от мерча и гаджетов до поездок на премиум-курорты и миллиона рублей! Участвовать могут все, кому уже исполнилось 18 лет.
В программе: онлайн-игра, тестирование, цифровой диктант и финал в Москве с церемонией награждения победителей. Проверь логику, память и мягкие навыки в онлайн-игре. Выбери свой уровень перед онлайн-тестированием — «Новичок», «Исследователь» или «Эксперт» — и зарабатывай очки на ответах. На цифровом диктанте напиши код решения на языке программирования, который знаешь лучше всего. Далее «Новички» заканчивают марафон и получают призы, а лучшие участники среди «Исследователей» и «Экспертов» попадают в финал.
Успей на проверку своих цифровых навыков — регистрация заканчивается уже 20 апреля. Присоединяйся!
Залетай на «Цифровой марафон» от Сбера и «Школы 21» — бесплатный конкурс, который подойдёт новичкам, исследователям и опытным профи. Для разных уровней подготовки будут свои задания и награды: от мерча и гаджетов до поездок на премиум-курорты и миллиона рублей! Участвовать могут все, кому уже исполнилось 18 лет.
В программе: онлайн-игра, тестирование, цифровой диктант и финал в Москве с церемонией награждения победителей. Проверь логику, память и мягкие навыки в онлайн-игре. Выбери свой уровень перед онлайн-тестированием — «Новичок», «Исследователь» или «Эксперт» — и зарабатывай очки на ответах. На цифровом диктанте напиши код решения на языке программирования, который знаешь лучше всего. Далее «Новички» заканчивают марафон и получают призы, а лучшие участники среди «Исследователей» и «Экспертов» попадают в финал.
Успей на проверку своих цифровых навыков — регистрация заканчивается уже 20 апреля. Присоединяйся!
Нереально полезная статья с огромным количеством полезных ссылок, ресурсов и всего остального
Предварительные знания
├╼ 1.1. Математика: линал, матанализ, матстатистика╰╼ 1.2. Python, C++, SQL, другие ЯП; алгоритмы и структуры данныхКлассическое машинное обучение
Глубокое машинное обучение
├╼ 3.1. Основные материалы├╼ 3.2. Дополнительные материалы╰╼ 3.3. Если все же хочется пройти платный курс по Deep Learning...Инструменты для конкретной роли (вакансии)
Поиск работы
├╼ 5.1. CV / резюме├╼ 5.2. Где искать вакансии╰╼ 5.3. Как готовиться к собеседованию@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎲 Теория вероятностей пронизывает все сферы науки о данных.
Вероятностные модели и используются практически во всех алгоритмах машинного обучения.
Функции штрафа в задачах регрессии или ошибок классификации основаны на понятии математического ожидания, закона больших чисел, а центральная предельная теорема служит основанием для доказательства сходимости и состоятельности многих алгоритмов и методов анализа данных.
Полезные материалы для подготовки к вопросам по терверу:
▪ Теория вероятностей (на основе программы для поступления в ШАД)
▪Самые популярные ЗАДАЧИ на ТЕРВЕР на собеседовании АНАЛИТИКА
▪Теории вероятностей: готовимся к собеседованию и разрешаем «парадоксы»
▪ R для теории вероятностей и математической статистики"
▪Книга: Математика в машинном обучении
▪Статистика для экспериментов от Harvard University
▪Учебное пособие Математическая статистика
▪Наука о данных 19 вопросов с Интервью по терверу
▪Вопросы для подготовки к Python Developer
▪Прикладная статистика
@machinelearning_interview
Вероятностные модели и используются практически во всех алгоритмах машинного обучения.
Функции штрафа в задачах регрессии или ошибок классификации основаны на понятии математического ожидания, закона больших чисел, а центральная предельная теорема служит основанием для доказательства сходимости и состоятельности многих алгоритмов и методов анализа данных.
Полезные материалы для подготовки к вопросам по терверу:
▪ Теория вероятностей (на основе программы для поступления в ШАД)
▪Самые популярные ЗАДАЧИ на ТЕРВЕР на собеседовании АНАЛИТИКА
▪Теории вероятностей: готовимся к собеседованию и разрешаем «парадоксы»
▪ R для теории вероятностей и математической статистики"
▪Книга: Математика в машинном обучении
▪Статистика для экспериментов от Harvard University
▪Учебное пособие Математическая статистика
▪Наука о данных 19 вопросов с Интервью по терверу
▪Вопросы для подготовки к Python Developer
▪Прикладная статистика
@machinelearning_interview
📈 Одна из важных тем при подготовке к собеседованию, на которой стоит сосредоточиться это статистика.
В конечном итоге, дата-сайентист - это современный статистик, а машинное обучение - это современный термин для статистики.
Если у вас есть время, я рекомендую пройти курс "Математическая статистика" от Computer Science Center и "Статистические методы" от Джорджии Тек, который охватывает основы вероятности, случайные величины,ы распределение вероятностей, тестирование гипотез и многое другое.
▪Статистика Вопросы для собеседования
▪ Top 75 Statistics Interview Questions
▪Шпаргалка дата-сайентистов описательная статитска
▪Машинное обучение для решения прикладных задач
▪Основы статистики конспект лекций
▪Разбор ОТВЕТОВ на вопросы (Python, SQL, ТЕРВЕР, статистика)
▪Statistics Interview Questions & Answers for Data Scientists
▪40 вопросов по статистике с собеседований на должность Data Scientist
@machinelearning_interview
В конечном итоге, дата-сайентист - это современный статистик, а машинное обучение - это современный термин для статистики.
Если у вас есть время, я рекомендую пройти курс "Математическая статистика" от Computer Science Center и "Статистические методы" от Джорджии Тек, который охватывает основы вероятности, случайные величины,ы распределение вероятностей, тестирование гипотез и многое другое.
▪Статистика Вопросы для собеседования
▪ Top 75 Statistics Interview Questions
▪Шпаргалка дата-сайентистов описательная статитска
▪Машинное обучение для решения прикладных задач
▪Основы статистики конспект лекций
▪Разбор ОТВЕТОВ на вопросы (Python, SQL, ТЕРВЕР, статистика)
▪Statistics Interview Questions & Answers for Data Scientists
▪40 вопросов по статистике с собеседований на должность Data Scientist
@machinelearning_interview
💡 YandexART обновился до версии 1.3
В статье на Хабре старший разработчик в команде компьютерного зрения рассказывает о переходе на новую технологию латентной диффузии и увеличении датасета в 2,5 раза, а также объясняет, зачем в новой версии используются два текстовых энкодера. Интересно, что по результатам SBS-замеров асессорами Яндекса, нейросеть YandexART 1.3 выигрывает не только у модели-предшественницы, но и в 57 процентах случаев в сравнении с Midjourney V5.2.
📎 Статья
@machinelearning_interview
В статье на Хабре старший разработчик в команде компьютерного зрения рассказывает о переходе на новую технологию латентной диффузии и увеличении датасета в 2,5 раза, а также объясняет, зачем в новой версии используются два текстовых энкодера. Интересно, что по результатам SBS-замеров асессорами Яндекса, нейросеть YandexART 1.3 выигрывает не только у модели-предшественницы, но и в 57 процентах случаев в сравнении с Midjourney V5.2.
📎 Статья
@machinelearning_interview
Неплохой список вопросов, вот некоторые из них:
Также тут встречаются вопросы по SQL, потому что 100% ML-инженеру, работающему с большим объёмом данных, это понадобится
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
- тестовые задания
- задачи по математике, теории вероятностей и линейной алгебре
- задачи на логику
- примеры live coding с собеседований на Python
- разбор задач собеседований и их аналогов на LeetCode
Для тех, кто готовится к собесу в области data science, этот всеобъемлющий набор материалов, чтобы помочь вам успешно пройти интервью.
• Разбор алгоритмических задач
• Разбор leetcode задач с собеседований
• Примеры заданий по live coding c решениями с собеседований
• В этой папке вы найдете серию Jupyter Notebook, охватывающих широкий спектр задач, в области математики.
• Задачи по статистике
• Тестовые задания ds
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
17 мая собираем всех на IT-конференцию МТС True Tech Day.
Наша работа строится на коде, который мы создали из синтеза науки и технологий. Это надёжная и универсальная платформа для разработки продуктов и сервисов.
Каждый участник конференции поучаствует в сессиях от лидеров индустрии, испытает технологии в true labs и получит новые впечатления и эмоции.
Что будет:
→ 5 тематических треков: Main, Development, AI/ML, Cloud, Science
→ 50 спикеров с докладами про архитектуру, облачные платформы, NLP4Code, вероятностное программирование, безопасность контейнеров и другое
→ 10 часов нетворкинга
→ цифровые зоны и digital-интеграции
→ а ещё вечеринка со звездой
Все спикеры и темы уже на сайте. Регистрируйся на True Tech Day. Участие бесплатное
Наша работа строится на коде, который мы создали из синтеза науки и технологий. Это надёжная и универсальная платформа для разработки продуктов и сервисов.
Каждый участник конференции поучаствует в сессиях от лидеров индустрии, испытает технологии в true labs и получит новые впечатления и эмоции.
Что будет:
→ 5 тематических треков: Main, Development, AI/ML, Cloud, Science
→ 50 спикеров с докладами про архитектуру, облачные платформы, NLP4Code, вероятностное программирование, безопасность контейнеров и другое
→ 10 часов нетворкинга
→ цифровые зоны и digital-интеграции
→ а ещё вечеринка со звездой
Все спикеры и темы уже на сайте. Регистрируйся на True Tech Day. Участие бесплатное
PySpark позволяет работать не только с Big data, но и создавать модели Machine Learning.
Давайте рассмотрим, как обучить модель Machine Learning для решения задачи классификации.
Обсудим подготовку данных, применение логистической регрессии, а также использование метрик в PySpark.
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM