#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Кейс по распознаванию мошенников в первые минуты телефонного разговора при помощи машинного обучения
◉ Обзор трёх библиотек для генерации синтетических данных — Faker, SDV и Gretel
◉ Алгоритм параллельной обработки и преобразования JSON-файлов в Pandas, сокращающий в 5 раз время на операцию
📚 Почитать на досуге:
◉ Пособие из 7 шагов по подготовке датасета изображений, от качества которого зависит точность определения объектов и время на обучение модели
◉ Проект на тему управления громкостью звука жестами руки, применяя технологию компьютерного зрения
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Видеоподкаст с Михаилом Бурцевым — директором по фундаментальным исследованиям Института искусственного интеллекта AIRI. Затронуты темы рынка Data Science, развития NPL, этических проблем больших моделей и как ИИ изменит человеческую занятость в ближайшее время
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Кейс по распознаванию мошенников в первые минуты телефонного разговора при помощи машинного обучения
◉ Обзор трёх библиотек для генерации синтетических данных — Faker, SDV и Gretel
◉ Алгоритм параллельной обработки и преобразования JSON-файлов в Pandas, сокращающий в 5 раз время на операцию
📚 Почитать на досуге:
◉ Пособие из 7 шагов по подготовке датасета изображений, от качества которого зависит точность определения объектов и время на обучение модели
◉ Проект на тему управления громкостью звука жестами руки, применяя технологию компьютерного зрения
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Видеоподкаст с Михаилом Бурцевым — директором по фундаментальным исследованиям Института искусственного интеллекта AIRI. Затронуты темы рынка Data Science, развития NPL, этических проблем больших моделей и как ИИ изменит человеческую занятость в ближайшее время
👍6
#разбор_задач
#python
#numpy
#линейная_алгебра
Салют, друзья!
Разбор задачи с новой темой от нашего куратора 😉
➖ Тема:
Системы линейных уравнений в NumPy
➖ Уровень:
Начинающий
➖ Задача:
Поиск минимального расстояния от точки до прямых
#python
#numpy
#линейная_алгебра
Салют, друзья!
Разбор задачи с новой темой от нашего куратора 😉
➖ Тема:
Системы линейных уравнений в NumPy
➖ Уровень:
Начинающий
➖ Задача:
Поиск минимального расстояния от точки до прямых
👍5
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Разбор слепого алгоритма «поиск в ширину» в задаче с лабиринтом
◉ Пара кейсов поиска объектов на фото и видео с помощью компьютерного зрения (библиотека OpenCV)
◉ Инжиниринг признаков в предварительной обработке данных
📚 Почитать на досуге:
◉ Подборка книг по Python 2021-2022 годов от начинающего до профи
◉ Статья о применении машинного обучения в сталелитейной промышленности
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Видеозапись сессии медицинского конгресса об автономном ИИ в клинической практике.
В ходе обсуждения участники затронули регуляторику ИИ в здравоохранении, барьеры для внедрения ИИ-решений, взаимодействие разработчиков и врачей.
Эксперты рассказали, что необходимо сделать сегодня, чтобы быть готовыми к появлению «сильного» ИИ в будущем.
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Разбор слепого алгоритма «поиск в ширину» в задаче с лабиринтом
◉ Пара кейсов поиска объектов на фото и видео с помощью компьютерного зрения (библиотека OpenCV)
◉ Инжиниринг признаков в предварительной обработке данных
📚 Почитать на досуге:
◉ Подборка книг по Python 2021-2022 годов от начинающего до профи
◉ Статья о применении машинного обучения в сталелитейной промышленности
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Видеозапись сессии медицинского конгресса об автономном ИИ в клинической практике.
В ходе обсуждения участники затронули регуляторику ИИ в здравоохранении, барьеры для внедрения ИИ-решений, взаимодействие разработчиков и врачей.
Эксперты рассказали, что необходимо сделать сегодня, чтобы быть готовыми к появлению «сильного» ИИ в будущем.
🔥2👍1🤩1
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Туториал обработки изображений подобно фоторедактору при помощи библиотеки Pillow
◉ Кейс по реализации функции Drag-and-Drop — перемещение объектов на экране жестами руки, используя компьютерное зрение
◉ Разбор алгоритма вычисления расстояния Левенштейна
📚 Почитать на досуге:
◉ Перевод статьи от команды VK Cloud Solutions о том, что делать с дрейфом данных и концепций: откуда берутся проблемы, как их распознать и предотвратить
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Видеоразбор задачи сегментации клиентов на практическом примере от Senior Data Scientist
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Туториал обработки изображений подобно фоторедактору при помощи библиотеки Pillow
◉ Кейс по реализации функции Drag-and-Drop — перемещение объектов на экране жестами руки, используя компьютерное зрение
◉ Разбор алгоритма вычисления расстояния Левенштейна
📚 Почитать на досуге:
◉ Перевод статьи от команды VK Cloud Solutions о том, что делать с дрейфом данных и концепций: откуда берутся проблемы, как их распознать и предотвратить
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Видеоразбор задачи сегментации клиентов на практическом примере от Senior Data Scientist
👍4
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Введение в нейронные сети для начинающих
◉ Пример восстановления отсутствующих данных в датасете
◉ Ответы на общие вопросы о графовых нейронных сетях на основе библиотеки Spektral
📚 Почитать на досуге:
◉ Статья о насущном — что такое пет-проект по анализу данных и с чем его едят
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Введение в нейронные сети для начинающих
◉ Пример восстановления отсутствующих данных в датасете
◉ Ответы на общие вопросы о графовых нейронных сетях на основе библиотеки Spektral
📚 Почитать на досуге:
◉ Статья о насущном — что такое пет-проект по анализу данных и с чем его едят
🔥4👍1
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Представление о 5 классических алгоритмах машинного обучения
◉ Лонгрид о расчёте и анализе корреляционного отношения в экосистеме Python
◉ Обзор четырёх функции для быстрой работы с большими данными
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Видеоподкаст о профессии Data Scientist с руководителем профильного центра компетенции МТС — Евгением Макаровым
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Представление о 5 классических алгоритмах машинного обучения
◉ Лонгрид о расчёте и анализе корреляционного отношения в экосистеме Python
◉ Обзор четырёх функции для быстрой работы с большими данными
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Видеоподкаст о профессии Data Scientist с руководителем профильного центра компетенции МТС — Евгением Макаровым
➖ отсутствие единой шкалы для оценки специалистов
➖ этапы роста
➖ влияние релевантного опыта при трудоустройстве
➖ особенности работы в российских и зарубежных компаниях
➖ проблемы сообщества
➖ причины отказа после собеседования👍4🔥1
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Обзор 4 пакетов Python для причинно-следственного анализа данных
◉ Подборка 10+ книг по аналитике данных для начинающих и не только
📚 Почитать на досуге:
◉ Статья о том, как «думает» нейронная сеть VGG-19, когда ей прилетает задача скопировать стиль художника из вида Homo sapiens
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Обзор 4 пакетов Python для причинно-следственного анализа данных
◉ Подборка 10+ книг по аналитике данных для начинающих и не только
📚 Почитать на досуге:
◉ Статья о том, как «думает» нейронная сеть VGG-19, когда ей прилетает задача скопировать стиль художника из вида Homo sapiens
👍5
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Кейс для начинающих по анализу статистики работающих и безработных людей с проверкой гипотез
◉ Подборка 10 лучших практик для Python
◉ Кейс распознавания жестового языка с помощью глубокого обучения
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Лекция Михаила Лазарева из лаборатории методов анализа больших данных НИУ ВШЭ о направлениях развития ИИ
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Кейс для начинающих по анализу статистики работающих и безработных людей с проверкой гипотез
◉ Подборка 10 лучших практик для Python
◉ Кейс распознавания жестового языка с помощью глубокого обучения
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Лекция Михаила Лазарева из лаборатории методов анализа больших данных НИУ ВШЭ о направлениях развития ИИ
➖ вариации генеративных моделей
➖ проблемы обучения нейросетей
➖ появление новых архитектур
➖ правовое регулирование
➖ и др.👍5
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Руководство по множествам в Python
◉ Мануал по анализу временных рядов
◉ Рецензия на книгу «Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow»
📚 Почитать на досуге:
◉ Интервью с представителями IT-профессий, в которых специалисты рассказывают о тонкостях своей работы: плюсах, минусах, подводных камнях и заработной плате.
Джунам и стажерам она поможет больше узнать о том, что их ожидает на карьерном пути, а профессионалам — посмотреть на свою специальность через чужой опыт и, может быть, открыть для себя что-то новое.
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Руководство по множествам в Python
◉ Мануал по анализу временных рядов
◉ Рецензия на книгу «Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow»
📚 Почитать на досуге:
◉ Интервью с представителями IT-профессий, в которых специалисты рассказывают о тонкостях своей работы: плюсах, минусах, подводных камнях и заработной плате.
Джунам и стажерам она поможет больше узнать о том, что их ожидает на карьерном пути, а профессионалам — посмотреть на свою специальность через чужой опыт и, может быть, открыть для себя что-то новое.
👍6
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Гайд по магическим методам в Python
◉ Обзор применения библиотек BeautifulSoup4 и Asyncio для нужд веб-скрэпинга
◉ Разбор задачи по распознаванию дорожных знаков на кадрах с автомобильного видеорегистратора
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Видеоинтервью с Еленой Еричевой из Botkin.AI о применении ИИ в медицине:
➖ О сложностях с распознаванием медицинских изображений из-за большого числа серых оттенков
➖ Проблемах адаптации данных и переобучении ИИ-моделей в связи с COVID-19
➖ Причины малого количества медицинских датасетов и их неуниверсальность
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Гайд по магическим методам в Python
◉ Обзор применения библиотек BeautifulSoup4 и Asyncio для нужд веб-скрэпинга
◉ Разбор задачи по распознаванию дорожных знаков на кадрах с автомобильного видеорегистратора
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Видеоинтервью с Еленой Еричевой из Botkin.AI о применении ИИ в медицине:
➖ О сложностях с распознаванием медицинских изображений из-за большого числа серых оттенков
➖ Проблемах адаптации данных и переобучении ИИ-моделей в связи с COVID-19
➖ Причины малого количества медицинских датасетов и их неуниверсальность
👍2
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Решение задачи поиска числа Пи, используя генератор псевдослучайных чисел
◉ Настройка нейронной сети с помощью библиотеки Keras
◉ Кейс обработки линии горизонта на фотографиях городской панорамы
📚 Рецензии книг:
◉ Книга «PyTorch. Освещая глубокое обучение»
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Институт искусственного интеллекта AIRI опубликовал доклады, которые были представлены в рамках серии митапов, где рассматривались вопросы применения ИИ в промышленности:
➖ Искусственный интеллект в Индустрии 5.0
➖ Индустриальный искусственный интеллект в нефтедобывающей промышленности
➖ Нейросетевые модели в поиске новых функциональных материалов
➖ Гибридное моделирование с использованием ИИ в задачах предиктивной аналитики промышленного оборудования
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Решение задачи поиска числа Пи, используя генератор псевдослучайных чисел
◉ Настройка нейронной сети с помощью библиотеки Keras
◉ Кейс обработки линии горизонта на фотографиях городской панорамы
📚 Рецензии книг:
◉ Книга «PyTorch. Освещая глубокое обучение»
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Институт искусственного интеллекта AIRI опубликовал доклады, которые были представлены в рамках серии митапов, где рассматривались вопросы применения ИИ в промышленности:
➖ Искусственный интеллект в Индустрии 5.0
➖ Индустриальный искусственный интеллект в нефтедобывающей промышленности
➖ Нейросетевые модели в поиске новых функциональных материалов
➖ Гибридное моделирование с использованием ИИ в задачах предиктивной аналитики промышленного оборудования
👍4🔥1
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Обзор 10 не самых известных итераторов в Python
◉ Рассуждения о пользовательских исключениях в Python
◉ Пример аннотирования изображений в OpenCV
📚 Рецензии:
◉ Обзор книги «Начинаем программировать на Python»
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Лекция Татьяны Шавриной из «Сбера» и AIRI о возможностях ИИ и будущем нейросетей:
➖ Тренды развития нейросетей, которые связаны с ростом параметров, слоев, требовательностью к вычислительным ресурсам и др.
➖ Связь между качеством и масштабированием нейросетей
➖ Прогноз возможного плато, когда конечный результат не будет зависеть от сложности нейросетейвых моделей
➖ Обзор фундаментальных моделей
➖ История с экс-сотрудником Google, который заявил о признаках сознания у искусственного интеллекта
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Обзор 10 не самых известных итераторов в Python
◉ Рассуждения о пользовательских исключениях в Python
◉ Пример аннотирования изображений в OpenCV
📚 Рецензии:
◉ Обзор книги «Начинаем программировать на Python»
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Лекция Татьяны Шавриной из «Сбера» и AIRI о возможностях ИИ и будущем нейросетей:
➖ Тренды развития нейросетей, которые связаны с ростом параметров, слоев, требовательностью к вычислительным ресурсам и др.
➖ Связь между качеством и масштабированием нейросетей
➖ Прогноз возможного плато, когда конечный результат не будет зависеть от сложности нейросетейвых моделей
➖ Обзор фундаментальных моделей
➖ История с экс-сотрудником Google, который заявил о признаках сознания у искусственного интеллекта
👍6
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Освещение вопроса распределения памяти в Python в зависимости от типа данных
◉ Кейс восстановления старых фотографий с помощью нейросетей
◉ Обзор двух техник оптимизации гиперпараметров в моделях машинного обучения
📚 Рецензии:
◉ Книга «Знакомство с Python»
◉ Учебники по основам программирования от Яндекс
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Интервью с Романом Душкиным из Агентства искусственного интеллекта о развитии и применении ИИ:
➖ Уровень развития существующих систем машинного обучения и ИИ-моделей
➖ Сложности, с которыми сталкиваются разработчики при дообучении ИИ
➖ Особенности разработки интеллектуальных транспортных систем
➖ Необходимость в регулировании использования искусственного интеллекта
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Освещение вопроса распределения памяти в Python в зависимости от типа данных
◉ Кейс восстановления старых фотографий с помощью нейросетей
◉ Обзор двух техник оптимизации гиперпараметров в моделях машинного обучения
📚 Рецензии:
◉ Книга «Знакомство с Python»
◉ Учебники по основам программирования от Яндекс
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Интервью с Романом Душкиным из Агентства искусственного интеллекта о развитии и применении ИИ:
➖ Уровень развития существующих систем машинного обучения и ИИ-моделей
➖ Сложности, с которыми сталкиваются разработчики при дообучении ИИ
➖ Особенности разработки интеллектуальных транспортных систем
➖ Необходимость в регулировании использования искусственного интеллекта
👍4
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Сравнительный анализ Pandas и SQL
◉ Обзор 12 алгоритмов, которые неплохо бы знать каждому разработчику
◉ Примеры 8 паттернов проектирования для ML-разработчика
📚 Рецензии:
◉ Книга «Python. Исчерпывающее руководство»
📚 Почитать на досуге:
◉ Рассказ о сложностях python-разработчиков при внедрении машинного зрения в нефтехимическую индустрию
◉ Кейс нейросетевого анализа клинических, лабораторных и инструментальных данных для диагностики ишемической болезни сердца
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Сравнительный анализ Pandas и SQL
◉ Обзор 12 алгоритмов, которые неплохо бы знать каждому разработчику
◉ Примеры 8 паттернов проектирования для ML-разработчика
📚 Рецензии:
◉ Книга «Python. Исчерпывающее руководство»
📚 Почитать на досуге:
◉ Рассказ о сложностях python-разработчиков при внедрении машинного зрения в нефтехимическую индустрию
◉ Кейс нейросетевого анализа клинических, лабораторных и инструментальных данных для диагностики ишемической болезни сердца
👍5🤔1
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Задача коммивояжера (TSP) точное решение — метод динамического программирования
◉ Туториал по процессам и потокам в Python
◉ Пример использования двухсторонних очередей взамен списков и обзор преимуществ
📚 Почитать на досуге:
◉ К каким вопросам готовиться перед собеседованием на Python-разработчика
◉ Структура команды Data Science: ключевые модели и роли
◉ Кейс рекомендательной системы от Data Science команды Центра развития финансовых технологий Россельхозбанка
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Видеоподкаст с Александром Петюшко из Nuro о роли и целях математики в Deep Learning:
➖ Знания из каких разделов математики и других областей науки могут пригодиться ML-специалистам
➖ Используется ли топологический анализ данных в Deep Learning
➖ Когда исследователи смогут широко применять квантовое машинное обучение
➖ Применяется ли в индустрии маломерная теория оптимизации объектов
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Задача коммивояжера (TSP) точное решение — метод динамического программирования
◉ Туториал по процессам и потокам в Python
◉ Пример использования двухсторонних очередей взамен списков и обзор преимуществ
📚 Почитать на досуге:
◉ К каким вопросам готовиться перед собеседованием на Python-разработчика
◉ Структура команды Data Science: ключевые модели и роли
◉ Кейс рекомендательной системы от Data Science команды Центра развития финансовых технологий Россельхозбанка
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Видеоподкаст с Александром Петюшко из Nuro о роли и целях математики в Deep Learning:
➖ Знания из каких разделов математики и других областей науки могут пригодиться ML-специалистам
➖ Используется ли топологический анализ данных в Deep Learning
➖ Когда исследователи смогут широко применять квантовое машинное обучение
➖ Применяется ли в индустрии маломерная теория оптимизации объектов
👍4
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Туториал по работе с поверхностными и глубокими копиями в Python
◉ Задача на подсчёт суммы n-ого ряда пирамиды нечётных чисел
◉ Кейс группировки текстовых записей с помощью Python и CountVectorizer
📚 Почитать на досуге:
◉ Советы для написания чистого кода на Python
◉ Обзор проблемы уязвимостей моделей машинного обучения
◉ Прогнозирование продаж на Python. Как находить и сглаживать выбросы с помощью фильтра Хэмплея
🔈 Послушать на досуге:
◉ Подкаст с ML-специалистами Михаилом Бурцевым и Татьяной Шавриной о развитии, применении и перспективах ИИ
➖ Причины создания нейросетей и их развитии
➖ Что такое мультимодальность и мультизадачность
➖ Оценка уровня внедрения технологии ИИ в России по сравнению с другими странами
➖ Проблемы в машинном обучении, в том числе связанные с недостатком данных
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Туториал по работе с поверхностными и глубокими копиями в Python
◉ Задача на подсчёт суммы n-ого ряда пирамиды нечётных чисел
◉ Кейс группировки текстовых записей с помощью Python и CountVectorizer
📚 Почитать на досуге:
◉ Советы для написания чистого кода на Python
◉ Обзор проблемы уязвимостей моделей машинного обучения
◉ Прогнозирование продаж на Python. Как находить и сглаживать выбросы с помощью фильтра Хэмплея
🔈 Послушать на досуге:
◉ Подкаст с ML-специалистами Михаилом Бурцевым и Татьяной Шавриной о развитии, применении и перспективах ИИ
➖ Причины создания нейросетей и их развитии
➖ Что такое мультимодальность и мультизадачность
➖ Оценка уровня внедрения технологии ИИ в России по сравнению с другими странами
➖ Проблемы в машинном обучении, в том числе связанные с недостатком данных
🔥2
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Туториал к автоматизации разметки изображений с использованием OpenCV
◉ Задача прогноза результатов Чемпионата мира 2022 FIFA простой моделью на Python
◉ Кейс организации разметки изображений в CVAT (Computer Vision Annotation Tool)
📚 Почитать на досуге:
◉ Обзор фреймворка Optuna — автоматизированного подбора гиперпараметров для ML-моделей
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Запись выступления Сергея Маркова из SberDevices на «НеФоруме х Homo Science» о генеративных ИИ-моделях
➖ Направления развития современных ИИ-моделей
➖ Скорость появления новых нейросетей для решения повседневных задач
➖ Последние достижения ИИ в генерации музыки, изображений и текста
➖ Как повлияли графические карты с тензорными вычислителями на масштабирование моделей
➖ Прогноз периода появления нейросетей, сопоставимых с человеческим мозгом
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Туториал к автоматизации разметки изображений с использованием OpenCV
◉ Задача прогноза результатов Чемпионата мира 2022 FIFA простой моделью на Python
◉ Кейс организации разметки изображений в CVAT (Computer Vision Annotation Tool)
📚 Почитать на досуге:
◉ Обзор фреймворка Optuna — автоматизированного подбора гиперпараметров для ML-моделей
📺 Посмотреть на досуге:
◉ Запись выступления Сергея Маркова из SberDevices на «НеФоруме х Homo Science» о генеративных ИИ-моделях
➖ Направления развития современных ИИ-моделей
➖ Скорость появления новых нейросетей для решения повседневных задач
➖ Последние достижения ИИ в генерации музыки, изображений и текста
➖ Как повлияли графические карты с тензорными вычислителями на масштабирование моделей
➖ Прогноз периода появления нейросетей, сопоставимых с человеческим мозгом
🔥2👍1
#еженедельная_подборка
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Размышления над алгоритмами поиска в задачах на Python
◉ Обзор библиотек Python для сетевого и графового анализа
◉ Путеводитель по миру NLP
📚 Почитать на досуге:
◉ ChatGPT пройдёт собеседование по Data Science вместо вас
◉ Трекинг множества объектов без разметки или как следить за пузырьками на производстве
🔈 Послушать на досуге:
◉ Выпуск подкаста "Данные люди" с тимлидами из команды BigData (Мегафон) и Александром Гусевым (ЦНИИОИЗ Минздрав РФ, Webiumed)
➖ Нужно ли разбираться в медицине, чтобы создавать продукты для этой отрасли?
➖ Насколько использование технологий DS врачом снижает риск позднего выявления заболеваний?
➖ Вопросы этики, моделирования и цифровизации в медицине.
#data_science
#python
📎 Материал для развития:
◉ Размышления над алгоритмами поиска в задачах на Python
◉ Обзор библиотек Python для сетевого и графового анализа
◉ Путеводитель по миру NLP
📚 Почитать на досуге:
◉ ChatGPT пройдёт собеседование по Data Science вместо вас
◉ Трекинг множества объектов без разметки или как следить за пузырьками на производстве
🔈 Послушать на досуге:
◉ Выпуск подкаста "Данные люди" с тимлидами из команды BigData (Мегафон) и Александром Гусевым (ЦНИИОИЗ Минздрав РФ, Webiumed)
➖ Нужно ли разбираться в медицине, чтобы создавать продукты для этой отрасли?
➖ Насколько использование технологий DS врачом снижает риск позднего выявления заболеваний?
➖ Вопросы этики, моделирования и цифровизации в медицине.
👍4