🏗 7 архитектурных паттернов, которые должен знать каждый программист

Современные проблемы требуют современных решений. Чтобы приложения могли обслуживать предприятия или даже интернет-аудиторию, они должны быть масштабируемыми, доступными, безопасными и отказоустойчивыми. Без сомнения, все компании высшей лиги ищут разработчиков, которые могут понять и решить эти трудности.

Теперь вопрос: как разработчики решают эти проблемы? Один из способов — следовать зарекомендовавшим себя паттернам архитектурного проектирования.

👉 Про них вы можете узнать из статьи – https://proglib.io/w/147ffb44

🐍 20 важных концепций в Python, которые помогут вам стать более эффективным разработчиком

Из статьи вы узнаете фишки Python, которые поднимут ваши навыки на новый уровень: декораторы, магические методы в классах, лямбда-функции, распаковку кортежей с помощью одной строки кода и многое другое.

Советуем к прочтению! – https://proglib.io/sh/gVMDfexA9U

А если вы планируете с нуля изучить этот язык программирования, у нас есть курс "Основы
программирования на Python", который поможет за 1,5 месяца сменить сферу деятельности.

👉 Начать можно с демо-уроков уже сегодня – https://proglib.io/w/92b826c1

29 мая приглашаем на вебинар всех, кому интересна тема AI, Machine learning и Data Science!

👉 Зарегистрироваться: https://proglib.io/w/3ffc7d7e

Что будем обсуждать?

– Математика как основа ИИ: Почему без математики невозможна эффективная работа в области AI
– На что обращают внимание при найме ML/AI разработчиков: нужно ли фундаментальное образование?
– Примеры математических методов применяемых в AI / Data Science
– Ключевые роли и компетенции в AI команде: Data Engineer, ML Engineer, Data Scientist, Data Analyst

Кто спикер?

👨‍💻 Валентин Рябцев – Co-founder, CPO Wale, ex-руководитель глобальных ИТ-инноваций в Louis Dreyfus (Франция)

Регистрируйтесь, чтобы не пропустить прямой эфир https://proglib.io/w/3ffc7d7e

📊 Какие области математики важны для Data Science

Data Science специалисты используют четыре основных раздела математики: линейную алгебру, математеический анализ, статистику и теорию вероятностей.

🔹Линейная алгебра
Дата сайентисты должны знать матрицы и векторы и уметь применять принципы линейной алгебры для решения проблем с данными.

🔹Математический анализ
Большинство областей Data Science требуют понимания фундаментальных принципов мат. анализа и их влияния на модели машинного обучения. Тем не менее, мат.анализ для Data Science не похож на уроки математики в средней школе.

Вот некоторые концепции мат. анализа, которые могут использовать специалисты по данным:

– Градиентный спуск — алгоритм оптимизации, который обучает модели машинного обучения со временем учиться и становиться более точными.

– Многомерное исчисление — машинное обучение использует многомерное исчисление для построения прогностических моделей.

🔹Статистика
Это раздел математики, который собирает и анализирует большие наборы данных для интерпретации содержательных выводов из них.

Дата сайентисты используют статистику для:

– Сбора, анализа и разработки идей, основанных на данных;
– Выявления шаблонов данных и преобразования их в полезные бизнес-идеи;
– Понимания машинного обучения и прогнозных моделей.

🔹Теория вероятностей

Прогнозирование — важная часть Data Science. Например, специалисту по данным может быть поручено определить и количественно оценить, как определенные факторы влияют на вероятность того, что кто-то завершит процесс оформления заказа.

Используя статистику и вероятность, они могут обнаружить, что добавление вариантов оплаты в один клик, таких как Apple Pay, увеличивает скорость оформления заказа на 40%.

Специалистам по данным необходимо знать следующие основы теории вероятностей:

– Распределения
– Статистическая значимость
– Теорема Байеса
– Проверка гипотез

👉А чтобы узнать о том, как математика применяется на практике в Data Science и Machine Learning, приходите на наш вебинар 29 мая!

🤔 Какой сегодня день?

Друзья, сегодня в 19:00 пройдет вебинар «Какие знания в области математики требуются специалистам в Machine Learning и Data Science».

Ссылка на вебинар появится здесь за 1 час до начала трансляции, не пропустите!

А пока, держите 2 статьи о том, где математика применяется в Data Science:

🎲 Зачем в науке о данных нужны теория вероятностей и статистика

📈 Для чего нужен математический анализ в машинном обучении

👋 Увидимся в прямом эфире!

⛳️ Вебинар «Какие знания в области математики требуются специалистам в Machine Learning и Data Science?» закончился.

Благодарим вас за участие!

🤟И напоминаем, что для всех участников прямого эфира до 5 июня действует 30% скидка в на курс «Математика для Data Science».

🔹Промокод на скидку: MGU2905. Активировать промокод можно на сайте https://proglib.academy/mathspro или назвав его вашему менеджеру.

Подробнее о курсе можете почитать на нашем сайте: https://proglib.io/w/c30bbb18

Как обещали, отправляем презентацию! Запись будет позже, опубликуем в этом канале 🙌🏻