DATApedia - канал про Data Science, и все что связано с данными, в котором вы найдете:

— Переведенные зарубежные статьи, которые есть только у нас;
— Возможность предложить нам статью для перевода;
— Полезные видео;
— Профессиональный юмор;

Присоединяйтесь, давайте расти как профессионалы вместе 😉

Подписаться: https://news.1rj.ru/str/data_science_wiki

#промо

Тем временем каналу стукнул год! 😱🥳🥳🥳
Я почему то думал что первое видео вышло 31го мая, но оказалось что 27го.
Надеюсь вам были полезны видосы, которые я снимал, и посты здесь в телеграмме.

Всем продуктивного лета!


С уважением,
Data Science Guy!

Любопытный доклад с датафеста, будет полезно тем кто как раз ищет свою первую работу.
https://www.youtube.com/watch?v=gquvRzQ7Vlc

*хвастаюсь мерчом от Мегафона*

Поучаствовал в активностях от Мегафона во время Датафеста, выиграл толстовочку - мелочь, а приятно. Так что тоже призываю вас учавствовать в различных конференциях и тд, набирать нетворкинг и просто светиться в сообществе, никогда не знаешь как это может помочь в будущем.

Всегда интересно послушать чужие истории:
https://www.youtube.com/watch?v=pmHHZeuw_6w

Забавный 3х минутный видос + немного практики в английском языке)
https://www.youtube.com/watch?v=G0Y7rMBGEwg

Наткнулся на несколько хороших ресурсов по подготовке к Machine Learning/Data Science собеседованиям, которые можно использовать как стартовую точку. Выношу вам на обозрение.

1. Сборник ссылок и ресурсов по основным темам в ML, включая ML System Design
https://github.com/khangich/machine-learning-interview
2. Еще один компактный сборник ссылок и подкастов по темам связанным с Data Science/Data Engineering.
https://github.com/andkret/Cookbook

Слепил для вас жизненный мемчик

Мы запустили первую Летнюю школу ODS Summer of Code! 🔥

Вдохновившись GSoC, наша школа на 100% состоит из проектов и практики. Хотите что-то по-настоящему поделать своими руками — ждём вас!

Уже в эту субботу, 17 июля, мы устроим onboarding в Spatial.Chat ODS, где вы сможете задать вопросы организаторам и поболтать с другими участниками. Пароль доступен на странице Феста в разделе “Нетворкинг”. Да, школа — прямое продолжение Data Fest 2021. Если вы уже зарегистрировались - вперёд выбирать проекты себе по интересам.
Вас ждут 3 направления проектов:

⚒️ Open Source — проекты открытых библиотек, которым вы можете помочь: LightAutoML, Catalyst, Deep Pavlov, scikit-uplift и DVC.

🔮 Open Science — исследовательские проекты с крутейшими ML задачами: RL среда для Heroes 3, твиты на языке урду, ML в маммографии, metric learning с Qdrant, community baseline в Про//Чтение, и онлайн галерея ML Art.

😇 ML4SG — проекты, которые делают мир чуть лучше: можно помочь фонду Lacmus в поиске пропавших людей, вместе с MaritimeAI поработать над сегментацией морского льда, или поддержать NewsVis во множестве их задач.

🤝 Наши партнеры Intel® и Sbercloud подготовили для вас совместный трек Cloud Сity и дали возможность всем участникам школы попробовать свои крутые инструменты как oneAPI ☁️

И это ещё не всё!
У нашей школы уже есть призовой фонд более 💰1,000,000 рублей! Но и 👕мерч для победителей и самых активных участников тоже будет. Все подробности тут. Присоединяйтесь! 💫

https://www.youtube.com/watch?v=F5-TDP7DYUE
Посмотрел с удовольствием. И вам советую)
По своему опыту прохождения собеседований могу сказать, что вопросы обсуждаемые в видео, правда очень часто спрашивают. Так что мотайте на ус, кто хочет ворваться в компьютерное зрение)

Встретился на просторах одс курс по линуксу. Может кому то пригодится!
Крэш-курс для начинающих по линуксу, гиту, ssh и прочей работе в командной строке.
https://linuxcourse.ru/

И еще один курс в догоночку.
Открытый курс квантового машинного обучения qmlcourse
https://habr.com/ru/company/ods/blog/571012/

Большинство проголосовали за новую рубрику!
Со след недели начинаем
#interview_questions

#промо
На рекрутинговых сайтах представлено более 5 000 вакансий для аналитиков данных с зарплатой на старте от 50 000 рублей. Если вы хотите построить карьеру в этой сфере, самое время сделать первый шаг! 18 августа в 19:00 приходите на бесплатный вебинар «Профессия аналитика данных: как пройти отбор в топовую компанию». Трансляцию проведет Федор Лисицын — независимый эксперт с многолетним опытом. Ранее он окончил Harvard MBA и работал в McKinsey, Amazon, Сбермаркет и Kraft Heinz HQ.

На вебинаре вы узнаете:
— кто такой аналитик данных и подходит ли вам эта профессия;
— какие навыки нужны эксперту в этой сфере;
— чем занимаются специалисты ежедневно и где работают;
— как пройти отбор на позицию аналитика данных на старте.

Успейте зарегистрироваться до 18 августа включительно: https://clck.ru/Wr3eF

#interview_questions
Итак, начнем.
Думаю многие согласятся, топ 1 по частоте вопрос на собеседованиях в любую сферу DS - это метрики.

⭐️Вопросы на сегодня:
1. Какие вы знаете метрики для классификации (на примере бинарной)?
Вкратце расскажите о каждой (как она считается, какой смысл несет).
2. Какие из них лучше не использовать на датасетах с выраженным дисбалансом классов?

Отвечайте в комментариях, ведь когда вы формулируете мысли на публику, то сами намного лучше запоминаете. Старайтесь сначала ответить без подглядки в интернет, будто вы правда на интервью

На связи Team Leads Ваня Горбань и Артём Глазунов. Мы решили провести серию voice chats со спикерами из DS-сообщества, а потом эти записи смонтировать в выпуски подкаста «Данные люди».

Это будут эфиры про данные и людей, которые с ними работают. Их истории и деятельность, как они к этому пришли и куда идут. В каждом выпуске приглашаем известных в сообществе Data Science и за его пределами и просто очень интересных людей поговорить об анализе данных.

Все voice chats будут проходить в тг-канале @bigdatapeople.

📢 Ближайшее расписание эфиров (время объявим позже):

18 августа — Алексей Драль (Founder & CEO BigData Team)
24 августа — Рубен Ениколопов, PhD (Ректор Российской Экономической Школы)
1 сентября — Юрий Кашницкий (Senior ML Scientist @ Elsevier, к.т.н., лидер открытого курса по машинному обучению mlcourse.ai)

Каждый выпуск будем будем выбирать самый интересный вопрос в чате и отправлять подарок победителю.
Чтобы не пропустить voice chats, присоединяйтесь в наш чат Данные люди

Услышимся 🤘🏻

#промо

#interview_questions

Продолжим с метриками. Напоминаю, что это очень важно знать. Скорее всего если вы не ответите на вопросы про метрики, шансов получить работу станет маловато.

⭐️Вопросы на сегодня:
1. Какие вы знаете метрики для регрессии?
Вкратце расскажите о каждой (как она считается, какой смысл несет).
2. Логистическая регрессия - это задача регрессии или классификации, может кластеризации?


Пишите в комментариях свои ответы, так будто вам задали этот вопрос на собеседовании. Ссылки на источники информации только приветствуются, чтобы те кто не знает ответ, могли сразу найти нужную инфу)

Давненько не было новых видео на ютуб канале.
Как я и говорил, уходил в небольшой отпуск на лето, сейчас уже конец августа, пора потихоньку камбекать!

Приятного просмотра
https://www.youtube.com/watch?v=z-bwhk4s_tE

#interview_questions

⭐️Задание на сегодня:
1. Зарегистрироваться на leetcode
2. https://leetcode.com/problems/two-sum/ - решить эту задачку
3. Изучить, что есть по обучающим курсам https://leetcode.com/explore/learn/ и возможно какой то из них взять себе в работу (а лучше постепенно все)

Советуйте в комментах, какие книги и курсы по алгоритмам вы читали\проходили и они вам понравились)