Нашему клубу недавно исполнился 1 год 🥳

И в честь его дня рождения, в эту пятницу, 14 октября в 20:00 по Минску, Киеву, Москве пройдет вебинар.

На вебинаре подведем итоги и расскажем:
- сколько ценностей получают участники клуба уже сейчас.
- как много всего еще будет добавляться в клуб.

Также во время вебинара можно будет:
- задать вопросы Владимиру.
- поучаствовать в голосовании и повлиять на то, что в первую очередь будет добавлено в клуб в ближайшем будущем.
- узнать еще много интересного.

Ссылка на вебинар ЗДЕСЬ.

Через 30 минут начнется наш вебинар, посвященный дню рождения клуба 🥳

Ссылка на вебинар здесь - https://www.youtube.com/watch?v=q5U9RF9J3jM

С вас хорошее настроение, а с нас подарки 🎁

Почему язык Python называют "unstoppable" ("неудержимый")?

✔ самый популярный
✔ простой
✔ логичный
✔ перспективный
✔ востребованный
✔ широко применимый - продолжать можно долго и это все о Python.

При всех имеющихся преимуществах - ждет ли его светлое будущее?

Подробности здесь 👉 https://dataworkshop.ru/blog/python

@data_work

💎 Если вы еще не принимали участие в интенсиве "Прогнозирование выживших на Титанике с помощью машинного обучения", то надо это исправлять.

Хотя "Титаник" очень популярный кейс, но для новичков это отличный вариант. В нашем клубе есть такие материалы на реальных данных. Материалы содержат много интересных фактов, а не просто сухой код.

Ознакомиться с материалами первого урока (всего 5) можно по ЭТОЙ ССЫЛКЕ.

@data_work

Добровольцы со всего мира постоянно вкладываются в развитие языка Python.

Сегодня 24.10.2022 выходит новый релиз для Python - версия 3.11 🥳.

Можно по достоинству оценить старания тех, кто вносит свой вклад и трудится над улучшением этого популярного языка.

Краткий обзор самых крутых улучшений в новой версии Python:
🤩Более быстрое выполнение кода благодаря значительным усилиям в проекте Faster CPython. Python 3.11 на 10-60% быстрее, чем Python 3.10 (на стандартном наборе тестов среднее ускорение в 1,25 раза)

🤩Улучшенные сообщения об ошибках, которые помогают быстрее интерпретировать сообщение об ошибке.

🤩Более удобный синтаксис (для поддержки асинхронного программирования).

🤩Новые функции типизации, которые улучшают поддержку статической типизации в Python.

🤩Встроенная поддержка TOML для работы с файлами конфигурации и др.

Более подробно со всеми изменениями предлагаем ознакомиться на с помощью официальной документации для Python.

@data_work

Лучшие нейросети в 2022 году пишут стихи, рисуют картины, ставят диагнозы, помогают находить преступников и делают все больше работы, похожей на человеческую.

Если говорить о нейросетях сетях простым языком, то это область интеллекта, где алгоритмы работают по аналогии с человеческим мозгом (обучаются и исправляют ошибки).

В каких случаях стоит использовать нейронную сеть:
👉Достаточное количество данных для обучения нейронных сетей
👉Имеется необходимая вычислительная мощность.
👉Трудно/невозможно найти четкую взаимосвязь между данными и результирующим значением.

Все топовые компании мира уже используют нейросети. Но нейросети стремительно идут дальше и завоевывают сердца у все большего количества компаний.

По ЭТОЙ ссылке можно ознакомиться с сервисами на основе нейросетей, которые:

🧬 создают лица несуществующих людей
🧬 рисуют картины
🧬 рисует логотипы
🧬 создают из фотографий портреты со стихотворениями
🧬 удаляют фон с изображений за 5 секунд
🧬 раскрашивают черно-белые фото

@data_work

Привет, на связи Владимир 🙂

Не все знают, но я уже несколько лет веду подкаст "Бизнес мысли" (пока только на польском языке), где уже более 200 000 прослушиваний.

Во время подкастов я делюсь своими мыслями и опытом из мира машинного обучения.

А еще я часто приглашаю интересных гостей, которые также тесно связаны с миром машинного обучения.

По ЭТОЙ ссылке можно прочитать статью на основании подкаста, который я записывал с Марцином Можейко.

Марцин рассказал о:
☑️ своем опыте работы в китайской компании и рассвете ИИ в Китае
☑️ о возможном сотрудничестве двух миров - академического и мира бизнеса
☑️ лучших практиках в машинном обучении

@data_work

Завтра в 20:00 по Минску и Москве пройдет live coding вебинар, посвященный конкурсу в Kaggle "Прогнозирование оттока клиентов с помощью машинного обучения".

Конкурс продлится до 6 ноября (включительно).

А чтобы не просто смотреть вебинар, обязательно присоединяйся к конкурсу и делай прогнозы на реальных данных вместе с другими участниками.

Уже более 50 участников из разных стран мира загружают свои решения и прокачивают навыки в Machine Learning.

Материалы для конкурса уже доступны в DWClub. Присоединяйся.

@data_work

Метод Монте Карло (ММК).

ММК используется для поиска решения проблемы, которую слишком сложно решить аналитически.

Например, можно представить, что мы хотим оценить площадь некоторой области с очень неправильными формами - площадь озера. ММК в таком случае даст следующее решение: создайте себе квадрат с известной вам длиной стороны, такой, чтобы все озеро находилось внутри квадрата.

Затем из такого классического равномерного распределения многократно отбираются точки, принадлежащие этому квадрату.

Некоторые из точек будут находиться на поверхности озера, некоторые - нет. Если разделить количество точек, принадлежащих озеру, на количество всех точек, то получится оценка того, какую часть квадрата занимает озеро, а поскольку вы знаете площадь поверхности квадрата, это также дает вам оценку площади поверхности озера.

Как применяли метод Монте Карло в iTaxi, рассказал гость нашего подкаста.
👉 Читать статью

via @data_work

Хочешь узнать ответ? Я тоже хотел…

Помню, когда я учился в университете, у меня была статистика, но велась она ужасно. В то время я мало что понимал и думал, что это что-то совершенно бесполезное на практике - такое теоретическое обучение.

Через некоторое время я вернулся к этой теме самостоятельно и подошел к ней с совершенно другой стороны - практической. Теперь я делюсь тем, как я это вижу, и самое главное - статистика может быть полезна на практике!

Я подготовил курс, который демонстрирует это и показывает, что изучение статистики может быть веселым и намного проще, чем чтение скучных книг...

Курс по статистике начнется 14 ноября, в следующий понедельник. Присоединяйся 🙂.

️Как показывает практика - далеко не все понимают, чем отличается среднее значение от медианы 😱. А это относится к базовым знаниям при работе с данными.

В первом уроке нашего курса по статистике мы подробно рассматриваем что значат:
✔️ среднее значение (арифметическое)
✔️ медиана, перцентиль (или процентиль), квартиль
✔️ выбросы или экстремальные значения (англ. `outliers`)
✔️ минимальные и максимальные значения и др.

По ЭТОЙ ССЫЛКЕ можно ознакомиться с первым уроком нашего курса по статистике и убедиться, что ее изучение может проходить легко и самое главное - эффективно для практического применения 🙂

Доступ к курсу по статистике можно получить просто став участником закрытого клуба (пока еще 🤫).

Программу курса можно посмотреть ЗДЕСЬ.

Black week в DataWorkshop уже запущена.

Чтобы узнать самые выгодные предложения, которые бывают только 1 раз в году, оставь свои данные в ЭТОЙ ФОРМЕ 😎

Поспеши - количество мест с самыми большими скидками ограничено 😉

Black week продлится до 25 ноября (включительно).

@data_work