🎓Python-пакеты для Data Science

Jupyter Notebook – это крайне удобный инструмент для создания красивых аналитических отчетов, так как он позволяет хранить вместе код, изображения, комментарии, формулы и графики

Преимущества Jupyter Notebook

🔹Наглядность.
🔹Документоориентированность.
🔹Широкие возможности.
🔹Моментальный вывод результата.
🔹Командная работа.

Недостатки Jupyter Notebook

🔹Неуниверсальность.
🔹Сложный перенос.

#Jupyter_Notebook #data_science | Просто Python

🎓Нейронные сети для начинающих. Часть 2

Нейрон смещения или bias нейрон — это третий вид нейронов, используемый в большинстве нейросетей. Особенность этого типа нейронов заключается в том, что его вход и выход всегда равняются 1 и они никогда не имеют входных синапсов. Нейроны смещения могут, либо присутствовать в нейронной сети по одному на слое, либо полностью отсутствовать, 50/50 быть не может.

🧠Читать статью

#Нейросеть | Просто Python

🎥DATA SCIENCE ROADMAP

Данные - один из важнейших ресурсов в современном мире, а профессия датасаентиста окутана дымкой загадочности. В видео простым языком, без формул-теорем показана схема развития датасаетниста. Пригодится как начинающему специалисту, так и тем, кто решил изменить свою карьеру. Единственно правильного способа сменить карьеру не существует – видео поможет вам создать собственный путь, основываясь на практических советах и рекомендациях автора.

👀Смотреть в YouTube

#data_science | Просто Python

🖥Сравнение систем Machine Learning as a Service: Amazon, Microsoft Azure, Google Cloud AI, IBM Watson

Большинству компаний машинное обучение кажется чем-то сверхсложным, дорогим и требующим серьёзных специалистов. И если вы намереваетесь создавать новую систему рекомендаций Netflix, то так и есть. Однако тенденция превращения всего в сервис затронула и эту сложную сферу. Начать с нуля проект ML можно без особых инвестиций, и это будет правильным решением, если ваша компания новичок в data science и хочет начать с решения самых простых задач.

🧠Читать статью

#machine_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

NLTK (Natural Language Toolkit)-Набор библиотек для обработки естественного языка. Основные функции: разметка текста, определение именованных объектов, отображение синтаксического дерева, раскрывающего части речи и зависимости.

Преимущественно использует для анализа текстовых документов:

🔹тегирования;
🔹токенизации;
🔹идентификации имен
🔹построения связей между предложениями и частями текста;
🔹семантические рассуждения.

#NLTK #data_science | Просто Python

🎥Как стать программистом в data science?

Мы рассмотрим как быстрее всего получить позицию джуниор или стажер.

🔹Какие курсы стоит изучать
🔹Где взять практический опыт для резюме
🔹Как составить резюме
🔹Где искать работу
🔹Что спросить перед собеседованием

👀Смотреть в YouTube

#data_science | Просто Python

🤖Что нам даст искусственный интеллект (ИИ) и чем он грозит человечеству?

Современный мир с каждым годом развивается всё стремительнее. Повсеместно внедряются технологии: на уровне государств и корпораций, а также в жизни простых людей. С течением времени IT-технологии становятся всё важнее для мира, а человечество превращается в более взаимосвязанное и взаимозависимое сообщество.

🧠Читать статью

#Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

NetworkX-Используется для создания и анализа графов и сетевых структур. Предназначена для работы со стандартными и нестандартными форматами данных.

Основные возможности библиотеки:

🔹Классы для работы с простыми, ориентированными и взвешенными графами;
🔹Узлом может быть практически что угодно: time-series, текст, изображение, XML;
🔹Сохранение / загрузка графов в/из наиболее распространённых форматов файлов хранения графов;
🔹Встроенные процедуры для создания графов базовых типов;
🔹Методы для обнаружения подграфов, клик и К-дольных графов (K-core) ( максимальный подграф в котором каждая вершина имеет по крайней мере уровень К ).
🔹Получение таких характеристик графа как степени вершин, высота графа, диаметр, радиус, длинны путей, центр, промежуточности, и т. д.;
🔹Визуализировать сети в виде 2D и 3D графиков;

#NetworkX #data_science | Просто Python

🎥Machine Learning инженер в США | Что и где учить по машинному обучению

Михаил Ольховский – Machine Learning инженер в Postmates – в этом видео рассказал о своем пути в программирование и поделился полезными онлайн ресурсами по изучению машинного обучение

👀Смотреть в YouTube

#machine_learning | Просто Python

🎥Seaborn - лучшая data science библиотека для визуализации на Python?

В этом видео вам покажут как создавать различные графики c помощью seaborn и в чем преимущества этой библиотеки по сравнению с matplotlib

👀Смотреть в YouTube

#Seaborn #data_science | Просто Python

🤖Сознание и искуственный интелект

Сегодня искусственный интеллект стал одной из самых популярных для изучения и обсуждаемых тем. Сегодняшний уровень развития искусственного интеллекта (ИИ) позволяет создавать беспилотные автомобили, системы, обыгрывающие чемпионов мира в Го и шихматы, полностью ведут производство на различных фабриках. Тенденции к развитию ИИ требуют исследования проблемы «монополии» на сознание у человека, различия «слабого» и «сильного» искусственного интеллекта и возможности создания «искусственного сознания».

🧠Читать статью

#Ai | Просто Python

🎥ИИ, машинное обучение, НЕЙРОСЕТИ, Что есть что?

Сегодня разбираемся в разновидностях искусственного интеллекта: машинного обучения, нейросетей и глубокого обучения. Что значат все эти термины? Чем они отличаются?

👀Смотреть в YouTube

#Ai #machine_learning | Просто Python

🎓Собираем данные с помощью Scrapy

В этом обзоре вам расскажут, как:
🔹Создать паука, выполняющего GET запросы,
🔹Извлекать данные из HTML документа,
🔹Обрабатывать и экспортировать данные.

🧠Читать статью

#Scrapy | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Theano — одна из самых мощных библиотек в нашем списке.Theano используется там, где необходимо произвести вычисления с большой точностью максимально быстро, например в нейронных сетях и машинном обучении.

Основные возможности библиотеки:

🔹Тесная интеграция с NumPy;
🔹Использование CPU и GPU для повышения производительности;
🔹Встроенные механизмы оптимизации кода;
🔹Расширения для юнит-тестирования и самопроверки.

#Theano #data_science | Просто Python

🎥Как НА САМОМ ДЕЛЕ работает нейросеть?

Нейросети, машинное обучение, искусственный интеллект. Звучит круто, но как это всё работает совершенно не понятно. Но очень интересно!
Поэтому мы решили объяснить базовые принципы того как устроена нейросеть, как она работает и как её обучить

👀Смотреть в YouTube

#Ai #Нейросеть | Просто Python

🎥Зачем нужно проходить Симулятор ML?

На старте карьеры многие из нас попадали в замкнутый круг «чтобы получить работу – нужно показать опыт; чтобы получить опыт – нужно, чтобы тебя взяли на работу».

Мы решили помочь вырваться из этого парадокса и создали симулятор инженера по машинному обучению. Здесь вы научитесь решать задачи, с которыми инженеры сталкиваются ежедневно. Уже в первые месяцы тренировок вы подружитесь со всеми необходимыми для работы инструментами, начнёте понимать полный цикл построения ML-систем и узнаете, как с помощью машинного обучения приносить бизнесу прибыль, что повысит вашу ценность для компании.

👀Смотреть в YouTube

#machine_learning | Просто Python

🖥О machine learning: никто машину не обучает

В нашей практике научно-технического перевода все чаще приходится сталкиваться с ситуациями, когда терминологическая идиоматика источника идет вразрез с принятыми у нас в обиходе понятиями, и что для того чтобы сохранить идиоматику источника нетронутой с целью донести до читателя смысл и стилистику неискаженными в том виде, в котором данный предмет изложения воспринимается за рубежом, приходится преодолевать ряд барьеров

🧠Читать статью

#machine_learning | Просто Python

🎥Что такое Big Data и Data Science?

Описание:
🔹Путь к профессии
🔹Кто такой Data Engineer?
🔹Что такое Big Data?
🔹Data Science
🔹Нужна ли Big Data небольшим компания?
🔹Как Facebook использует Big Data?
🔹Фреймворки и искусственный интеллект
🔹Junior/Middle/Senior вертикальный рост в профессии
🔹Работа в Сбербанке и Grid Dynamics

👀Смотреть в YouTube

#data_science #big_data | Просто Python