Не знаете чем заняться на выходных?)
👇
https://www.youtube.com/watch?v=CcRuaCEBXpM&t=1959s
Пересмотрела почти все видео на канале)
Я пока что немного выпала из инсты, много работы + менторство в Иннополисе, но постараюсь в ближайшее время исправиться🤓
👇
https://www.youtube.com/watch?v=CcRuaCEBXpM&t=1959s
Пересмотрела почти все видео на канале)
Я пока что немного выпала из инсты, много работы + менторство в Иннополисе, но постараюсь в ближайшее время исправиться🤓
YouTube
Алексей Чернобровов о том, как Data Science приносит пользу бизнесу | Интервью | karpov.courses
Все мы знаем, что основная задача аналитика в индустрии это приносить пользу бизнесу. Но что это значит на практике, как именно метрики машинного обучения конвертируются в деньги, прибыль и счастье пользователей? Лучше всего об этом может рассказать наш гость…
Сегодня со студентами разбирали вопросы по статистике: что такое нормальное распределение, распределение t-Стьюдента и что такое эти мистические степени свободы...чтобы лучше понять и осознать это, можете поиграться с распределениями и со степенями свободы здесь (обратите внимание как меняется форма t-распределения в зависимости от степеней свободы):
https://gallery.shinyapps.io/dist_calc/
Тонна ссылок и полезных ресурсов по А/В тестам:
https://habr.com/ru/post/242701/
https://gallery.shinyapps.io/dist_calc/
Тонна ссылок и полезных ресурсов по А/В тестам:
https://habr.com/ru/post/242701/
Опрос назрел после прочтения этой статьи:
https://habr.com/ru/company/netologyru/blog/581432/
https://habr.com/ru/company/netologyru/blog/581432/
Хабр
Хотел стать программистом и передумал: почему IТ-карьера — не для всех
Сейчас мы можем встретить программиста без высшего образования, сисадмина с дипломом психолога или искусствоведа, тестировщика, начавшего осваивать профессию после 30. Но существуют и обратные...
#хакатоны2021
Data Science битва 😎
P. S. Только индивидуальное участие (без команд)
https://open-data-battle.geecko.com/
Data Science битва 😎
P. S. Только индивидуальное участие (без команд)
https://open-data-battle.geecko.com/
Geecko
Open Data Battle
Вчера в прямом эфире говорила про эти сайты:
- сообщество open data science
https://ods.ai
- changellenge (следите за мероприятиями, IT кейсами, которые периодически выкладывают компании, предложениями о стажировках и т. д.)
https://changellenge.com/event/
- сообщество open data science
https://ods.ai
- changellenge (следите за мероприятиями, IT кейсами, которые периодически выкладывают компании, предложениями о стажировках и т. д.)
https://changellenge.com/event/
#хакатоны2021
Приглашаем принять участие в двух онлайн соревнованиях - Wildhack от международного интернет-магазина Wildberries и BCS Coding Days от «БКС Мир инвестиций», которые проводятся при поддержке Технопарка «Сколково».
https://hack.wildberries.ru/
https://bcscd.sk.ru/
Приглашаем принять участие в двух онлайн соревнованиях - Wildhack от международного интернет-магазина Wildberries и BCS Coding Days от «БКС Мир инвестиций», которые проводятся при поддержке Технопарка «Сколково».
https://hack.wildberries.ru/
https://bcscd.sk.ru/
Завтра в 20:00 проведу вебинар "Все, что вы хотите знать про DATA SCIENCE"
Ссылка на зум конференцию придет на указанный e-mail за 1 час до события
https://litovkadata.timepad.ru/event/1827873/
Ссылка на зум конференцию придет на указанный e-mail за 1 час до события
https://litovkadata.timepad.ru/event/1827873/
litovkadata.timepad.ru
Всё, что вы хотите знать про DATA SCIENCE / События на TimePad.ru
Самые горячие вопросы про DS!
Буду постепенно наполнять свой ютуб канал полезным контентом🙂. Подписывайтесь, ставьте лайки, мне это очень важно в начале пути 🙌🏼, спасибо ☺️
https://youtu.be/yvkw2sGmy10
https://youtu.be/yvkw2sGmy10
YouTube
Основы SQL часть 1 (WHERE, GROUP BY, HAVING, JOIN, UNION, CASE, Оконные функции)
В этом видео вы можете познакомиться с примерами простых SQL запросов. Это видео - запись вебинара в рамках консультации для студентов курса "Анализ данных" университета Иннополис, поэтому, данное видео подстроено под программу студентов. В любом случае,…
Бибилиотеки Python, о которых должен знать каждый DS 🤓
Pandas: работа с данными (анализ, обработка, работа с csv/excel)
https://pandas.pydata.org
NumPy: работа с массивами, матрицами
https://numpy.org
SciPy: предназначенная для выполнения научных и инженерных расчётов, оптимизационных задач, стат. тестов
https://scipy.org
Statsmodels: позволяет исследовать данные, оценивать статистические модели и выполнять статистические тесты
https://www.statsmodels.org/stable/index.html
Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh: визуализация данных
https://matplotlib.org
https://seaborn.pydata.org
https://plotly.com/python/
https://bokeh.org
Scikit-learn, LightGBM, XGBoost, Catboost, prophet: Машинное обучение
https://scikit-learn.org/stable/
https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/
https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/
https://catboost.ai
https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html
TensorFlow, Keras, PyTorch: Deep Learning
https://www.tensorflow.org/learn
https://keras.io
https://pytorch.org
Shap, Lime, Yellowbrick: Интерпретация ML
https://shap.readthedocs.io/en/latest/index.html
https://lime-ml.readthedocs.io/en/latest/
https://www.scikit-yb.org/en/latest/
Pandas: работа с данными (анализ, обработка, работа с csv/excel)
https://pandas.pydata.org
NumPy: работа с массивами, матрицами
https://numpy.org
SciPy: предназначенная для выполнения научных и инженерных расчётов, оптимизационных задач, стат. тестов
https://scipy.org
Statsmodels: позволяет исследовать данные, оценивать статистические модели и выполнять статистические тесты
https://www.statsmodels.org/stable/index.html
Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh: визуализация данных
https://matplotlib.org
https://seaborn.pydata.org
https://plotly.com/python/
https://bokeh.org
Scikit-learn, LightGBM, XGBoost, Catboost, prophet: Машинное обучение
https://scikit-learn.org/stable/
https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/
https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/
https://catboost.ai
https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html
TensorFlow, Keras, PyTorch: Deep Learning
https://www.tensorflow.org/learn
https://keras.io
https://pytorch.org
Shap, Lime, Yellowbrick: Интерпретация ML
https://shap.readthedocs.io/en/latest/index.html
https://lime-ml.readthedocs.io/en/latest/
https://www.scikit-yb.org/en/latest/
#ML_materials
🔥И так, книги/лекции ML (все, что можно почитать/посмотреть, а позже сделаю подборку и с ютуб каналами):
- OREILLY, про который я постоянно рассказываю (там не только про ML)
https://learning.oreilly.com/
- ШАД
https://ml-handbook.ru
- Лекции Воронцова К. В., профессора РАН, д.ф.-м.н., проф., зам. зав. каф. «Математические методы прогнозирования» ВМК МГУ
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29
- Материалы специализации Машинное обучение и анализ данных (Яндекс, МФТИ)
https://github.com/capitanov/coursera_ml_da_specialization
- Открытый курс Машинного обучения (если не ошибаюсь, то там около 10 тем и все они есть на хабре)
https://habr.com/ru/company/ods/blog/322626/
🔥И так, книги/лекции ML (все, что можно почитать/посмотреть, а позже сделаю подборку и с ютуб каналами):
- OREILLY, про который я постоянно рассказываю (там не только про ML)
https://learning.oreilly.com/
- ШАД
https://ml-handbook.ru
- Лекции Воронцова К. В., профессора РАН, д.ф.-м.н., проф., зам. зав. каф. «Математические методы прогнозирования» ВМК МГУ
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29
- Материалы специализации Машинное обучение и анализ данных (Яндекс, МФТИ)
https://github.com/capitanov/coursera_ml_da_specialization
- Открытый курс Машинного обучения (если не ошибаюсь, то там около 10 тем и все они есть на хабре)
https://habr.com/ru/company/ods/blog/322626/