Точка входа в программирование
20K subscribers
1.31K photos
232 videos
2 files
2.83K links
Фундаментальные знания по основам программирования

Разместить рекламу: @tproger_sales_bot

Правила общения: https://tprg.ru/rules

Другие каналы: @tproger_channels

Сайт: https://tprg.ru/site

Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/zrgj
加入频道
Базовые знания Data Science: что и где нужно изучить новичку

Мы подготовили для вас статью, в которой рассказали об инструментах, которые нужно изучить новичку в Data Science:

— Numpy/Scipy;
— Pandas;
— Matplotlib/Seaborn;
— Sklearn.

К каждому инструменту мы приложили ссылку на бесплатные онлайн-курсы. Смотрите, пользуйтесь:

https://tprg.ru/EKFO

#python #data_science
Какие алгоритмы и структуры данных нужно освоить начинающему специалисту по Data Science?

Поскольку Data Science — это огромная область, в которой легко заблудиться новичку, мы спросили у экспертов, какие алгоритмы и структуры данных нужно знать в первую очередь. Их ответы вы найдёте в статье:

https://tprg.ru/POQ4

#data_science #алгоритмы
7 советов для новичков в Data Science

Как подготовиться к работе с крупным проектом начинающему специалисту в Data Science? Мы подготовили 7 советов, которые помогут научиться Data Science эффективнее:

https://tprg.ru/Dspm

#data_science
Основные инструменты специалиста по Data Science

У Data Science инженеров обширный набор инструментов, которые связаны с одним из трёх языков: Python, C++ или R.

В одной статье собраны основные библиотеки и инструменты, которые встречаются в работе Data Science специалиста. Поэтому статью можно использовать как дорожную карту:

tprg.ru/bvs7

#data_science #python
Теория вероятностей для самых маленьких

Чтобы попасть в Data Science или стать специалистом по машинному обучению, необходимо хорошо знать математическую статистику. А начать стоит с основ теории вероятности:

https://tprg.ru/gWC4

#data_science #математика
Что нужно знать, чтобы построить карьеру в Big Data

Сфера «больших данных» даёт возможность развиваться в нескольких направлениях: можно стать дата-аналитиком, дата-инженером или специалистом в области Data Science. Какие знания пригодятся новичку по каждому из направлений, рассказал Senior-разработчик Big Data:

https://tprg.ru/obm9

#data_science
Лекция по библиотеке NumPy

Numpy используется в Python для обработки многомерных массивов, то есть для вычислений с большими наборами данных.

В уроке разбираются основные функции библиотеки NumPy и немного библиотеки SciPy:

https://youtu.be/alvNcKgMuA8

Кстати, NumPy и SciPy читаются как «нам пай» и «сай пай».

#python #data_science
👍1
Интервью со специалистом по машинному обучению

Если вы задумались над изучением нейронных сетей и работы с данными, то можете посмотреть интервью с инженером-исследователем из Сколтеха. Он рассказал подробно о своей профессии и поделился советами, с чего стоит начинать:

https://youtu.be/pnEqfqPue8w

#data_science #ml
Основы работы с Jupyter Notebook

Python ценится в Data Science за простоту использования и наличие огромного количества полезных инструментов.

Одним из них является Jupyter Notebook — среда разработки, которая на одной странице позволяет разместить код, комментарии, изображения, формулы и графики.

Подробнее о работе с Jupyter Notebook: https://youtu.be/s0q2GpcYxo4

#python #data_science
План обучения Data Science: осваиваем по шагам

В сфере Data Science активно используются язык Python и различные полезные инструменты. Кроме того, начинающему Data Science специалисту нужно знать базы данных, алгоритмы и математику.

Чтобы не затеряться среди обширного потока информации, держите пошаговый гайд, который поможет последовательно освоить все необходимые темы и инструменты:

https://tprg.ru/CNWD

#data_science