👾 Дуэт для старта в Data Science

Когда все казалось потерянным и надежда на карьеру в DS и аналитики исчезала. Он часами изучал возможности, но так и не находил выхода.

Но появилась она, с предложением, которое изменит всё…

...до 30 июня курс по математике за полцены и курс по Machine Learning в подарок

🛍14 990 ₽ (вместо 29 990 ₽)🛍

Что ждёт вас на курсе:

⭐️Полугодовая программа от преподавателей ВМК МГУ

⭐️47 видеолекций и 150 практических заданий

⭐️Бессрочный доступ ко всем материалам курса

⭐️Развернутая обратная связь по всем домашним заданиям и ссылки на полезные дополнительные материалы

🫶 Воспользуйтесь шансом, чтобы начать свой путь в Data Science – https://proglib.io/w/d30a247f

📌💣 Совет студентам от нашего Senior-подписчика

«Изучайте фундаментальные вещи сразу. Не тратьте время на технологии — это успеется! Алгоритмы, структуры данных, практика решения стандартных задач — это три столпа. Переступив через эти темы сейчас, вы либо погубите свою карьеру в будущем, либо вам придётся возвращаться к этой теме и с трудом выкраивать время для изучения.

Обязательно нужно практиковаться в решении реальных задач. Для этого создано множество платформ, вот самые популярные:

— topcoder.com
— contest.yandex.ru
— LeetCode.com

При этом не стоит спешить. Лучше разобраться детальнее и порешать больше задач для лучшего понимания темы.»

Продолжайте делиться своими историями — самое интересное увидят все.🔥

🛠 Как построить карьеру в Data Science с помощью инструментов

Область Data Science энергично развивается. Но наука о данных — это не только нейросети, но и классические алгоритмы машинного обучения, да и вообще всё, что связано с вопросами анализа, обработки и представления информации в цифровой форме. Чтобы пользоваться знаниями, дата-сайентисты используют следующие инструменты:

🌸 Jupyter — инструмент понадобится для обмена результатами анализа данных, позволяет в одном документе соединять код, текст в разметке Markdown и формулы в LaTeX, средства тестирования и профилирования.

🌸 Git — научитесь пораньше пользоваться Git. В процессе работы вам придётся выбирать между множеством моделей и архитектурных решений — контроль версий здесь как нельзя кстати.

Python:

⭐NumPy — потребуется в Python для скоростной обработки массивов данных.

⭐Pandas — используется ля табличного представления данных.

⭐ Scikit-learn — готовые классы популярных моделей машинного обучения.

⭐ TensorFlow или PyTorch — для глубокого обучения необходимо познакомиться с этими фреймворками.

Изучайте инструменты для Data Science, также вы можете забрать наши курсы:
🔵 базовые модели ML и приложения
🔵 математика для Data Science

🌟 Коллеги, внимание!

Мы в самом разгаре работы над кучей новых фишек, но старые добрые каналы тоже заслуживают нашего внимания.

Расскажите нам в комментариях, какие апгрейды, фишки или обновления вы хотели бы видеть в нашей (внимание, умное слово) экосистеме? 🚀

Ждем ваших креативных идей и предложений! 🎉

⚡️Подборка YouTube каналов: AI, ML и DataScience

Мы собрали каналы для дата-сайентистов — весь образовательный контент рунета🔥

DataLearn / Канал по обучению Big Data, Data Engineering
AI Community / Сообщество людей, заинтересованных в коммерциализации AI
Computer Science Center / Видеозаписи лекций и докладов преподавателей
Dmitri Soshnikov / Выступления по искусственному интеллекту и машинному обучению
karpov.courses / Публикуются записи вебинаров и другой полезный и интересный контент
ODS AI Ru / Видео-канал сообщества Open Data Science
SmartData / Конференция по Data Engineering. У нас уже есть стек: выбирай инструмент, бери и делай