Всем привет! Оставлю несколько годных книг по МЛ и Python.
https://telegra.ph/Materialy-po-izucheniyu-ML-01-11

Первая книга из статьи про полезные материалы для МЛ:
Введение в машинное обучение Python(2017).

Вторая книга из статьи про полезные материалы для МЛ:
Python и машинное обучение(2017).

Ну и книжка для углубленного изучения Питона.

Немного отойдём от практики и ознакомимся с самим понятием - "data scientist".
P.S. Статья не моя, но очень понравилась, потому грех не распространить.
https://dou.ua/lenta/articles/it-position-ds-ml/

Всем добрый день. Есть один интересный датасет, который для обучения использовать не особо интересно, а вот для визуализации данных подойдёт вполне. Предлагаю объединиться и визуализировать как можно больше таблиц, графиков и т.д. из этого датасета.
Своими вариантами можете поделиться здесь: https://yangx.top/chat_of_data_science, или отправить мне в личку: @my_diamonds_dancing.
Сам датасет: https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings

После довольно длительного перерыва возвращаюсь с интересной статьей на тему футбола. Вы могли видеть эту статью в Code Blog, однако если кто не ознакомлен, преподношу к просмотру. Здесь не будет чудес визуализации, использован один метод со словарями. Больше акцента было на просмотр статистики, а не на развитии навыков визуализации.
https://telegra.ph/Python-i-FIFA-01-20

#matplotlib #keras #sklearn #tensor_flow #pandas #numpy

Вашему вниманию предоставляется сборник огромного количества полезнейших документов Jupyter Notebook на самые разные темы из мира DS. Сам сборник доступен по ссылке:
https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/README.md

Как вы уже заметили, я ввожу систему тэгов для удобного поиска материалов по различным темам.

#python
Машинное обучение это конечно хорошо, однако владение базовыми алгоритмами не помешало еще ни одному программисту. В моей статье, которая была опубликована в паблике Code Blog, показаны основы работы с генераторами, которые в обработке данных имеют свою роль, а также реализованы несколько алгоритмов.
Сама статья : https://vk.com/@codeblog-generatory-v-python

#python

После длительного перерыва знакомимся с реализацией персептрона "вручную". Разбираем пути модернизации, теоритическую базу и тестирование модели.
https://telegra.ph/Perseptron-na-Python-03-02

#python #tree #ensemble

Наконец-то мы добрались до деревьев решений. Очень интересный и "перспективный" вид алгоритмов, владеть которым должен каждый уважающий себя data scientist.

https://tgraph.io/Derevya-reshenij-03-09

Датасет из последней статьи

Добрый день. На повестке дня стоит вопрос: испытываете ли вы трудности чтения статей в Telegraph? Из-за того, что я не живу в России, я не могу полностью оценить проблему. Если у вас есть какие-либо проблемы с чтением статей, прошу отписать мне: @liveMLP.

Небольшая "разговорная" статья про соблюдение правил написания кода и ООП. Имеете противоположное мнение? Пишите - @liveMLP, обсудим.
https://tgraph.io/Pro-pravila-napisaniya-koda-03-26

#python #sklearn #nlp

Машинное обучение - не только работа с числовыми данными. В этой статье представлено начало работы с текстом с помощью метода векторизации.

https://telegra.ph/Obrabotka-estestvennogo-yazyka-s-Python-03-31

#python #pandas #numpy

Сериализация объектов - вещь не сложная, но таким навыком надо владеть. Сегодня мы позаписываем массивы NumPy в файл, сохраним таблицы Pandas в другой файл, а также опробуем JSON и pickle.

https://tgraph.io/Serializaciya-obektov-v-Python-04-27

#python #pillow

Небольшой документ про обработку изображений. Черно-белый фильтр, негатив, reverse и т.д.
https://github.com/myDiamondsDancing/Python-tricks/blob/master/Visual_effects.ipynb