📊 Data Science и Big Data: сходства и различия

В нашей статье разложим по полочкам сходства и различия между специализациями Data Science и Big Data.

🌻 Что внутри?

▪️ Термины
▪️ Применение
▪️ Навыки
▪️ Карьерные перспективы

👉 Ссылка на Статью

🏢 Как компании превращают данные в деньги: обзор российских практик Data Science

Обсуждаем, куда податься с полученными навыками — как наука о данных используется в российских компаниях. Кейсы коммерческого использования Data Science на территории России в нашей статье: финансы и ритейл, наука и производство, информационные системы и индустрия развлечений.

Хотите приобрести навыки для выполнения этих кейсов, тогда забирайте курсы:
🔵 Математика для Data Science
🔵 Основы программирования на Python

👉Ссылка на статью

🔀 Чем отличаются системный и бизнес-аналитик? Разбираемся на практике

Дискуссии о том, как разделить определения системного и бизнес-аналитика ведутся в сфере непрерывно. Одни уверены, что это профессия «два в одном», другие — не понимают, какой именно аналитик нужен проекту, и главное — зачем. Раскладываем по полочкам в нашей статье.

👉 Ссылка на статью

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning

🗓 16 октября мы разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML – https://proglib.io/w/54e6715b

Спикер: Иван Потапов – Staff Machine Learning Engineer at ShareChat. Руководит командой, отвечающей за качество рекомендаций, и имеет 8-летний опыт в сфере машинного обучения.

😮 Что будем обсуждать:

– Теорию вероятностей: случайные величины, математическое ожидание и дисперсию.

– Линейную алгебру: векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.

– Математический анализ: производные и разложение функций в ряд Тейлора.

👨‍💻 А еще после каждого блока вас ждет практика в применении полученных знаний.

🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.

Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!

📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/54e6715b