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

Узнай о проектах лидера энергетической отрасли на Shell Data Science Meetup, где также буду выступать я и поделюсь знаниями, которые помогут управлять рисками в проектах DS 🔥.


Здесь соберутся специалисты-практики чтобы поговорить о:

✔️ Проблеме прогнозирования оттока клиентов, о которой Ты, возможно, не знаешь ;)

✔️ Автоматизации моделей для бизнеса (сценарий использования),

✔️ Создание моделей - теория vs практика (пример использования),

✔️ Использование DS в оптимизации услуг B2B (пример использования),

✔️ Как улучшить работу между командой Data Science и бизнесом,

✔️ 3 самые важные вещи, которые повышают шанс того, что Твои модели будут запущены в производство.


Ждем Тебя 24 ноября в 13:00 (по Варшаве). Встреча будет проводиться на английском языке.

Эта встреча будет полезна как для тех, кто делает первые шаги в DS / ML, так и для тех, кто уже активно работает в отрасли 💪.

Зарегистрироваться на сайте организатора.

@data_work

По независящим от нас причинам, сегодняшний Shell Data Science Meetup будет перенесен на другую дату.
О новой дате организатор сообщит немного позже.

А если знаешь польский ( с нами не только Data Science, но и заодно новые языки можно изучить 😎), то приглашаем на сегодняшний вебинар с врачом радиологом, где он расскажет:

✔️как, оставаясь в своей профессии, применять машинное обучение
✔️как ML помогает улучшить работу и повысить эффективность не просто в теории, а на практике
✔️где получить знания, которые сразу можно применять в своих рабочих проектах
✔️как изменилась карьера Пшемыслава после полученных знаний (очень круто изменилась!)

Кстати, Пшемыслав обучался только у нас - в DataWorkshop 🤫
Вебинар пройдет 24 ноября в 19:00 по Варшаве (21:00 по Минску и Москве).

Ссылка на вебинар 👉 ЗДЕСЬ

Вы, вероятно, слышали о ChatGPT [1]. Если кратко, то это чат-бот искусственным интеллектом на основе нейронной сети, который разработала некоммерческая компания OpenAI. В какой-то степени ChatGPT уже можно назвать конкурентом Stackoverflow.

Он умеет отвечать на сложные вопросы, писать код (как правило, тривиальный) и т.д.

Вот резюме интересных фактов, которые люди уже проверили:

🧠 Измеренный IQ (спойлер - 83, хуже всего пространственные навыки и логика 🤔). Сертификат [2].

🤖 Победа в тесте Тьюринга [3].

Обнаружил, что модель отлично справляется с перечислением лучших n вещей за последние k лет.

💻 Написать код (например, фрагменты известных алгоритмов, например, bubble_sort, fibonacci или даже простой веб-сервис).

🎼 Сгенерировали музыкальные произведения (в буквенной нотации) [4]. Вы можете проверить, как это звучит в ABC [5].

🖌️ Нарисовал несколько безумных noscript [6].

Прошел тест на политические предпочтения (PolityScales [7], разложенный по 8 осям, например, коммунизм vs капитализм и т.д., спойлер: предпочитает больше коммунизм). В результате было задано 117 вопросов [8].

Количество пользователей превысило миллион за 5 дней (сравните время, необходимое для достижения 1 миллиона пользователей: Netflix - 3,5 года, Facebook - 10 месяцев, Spotify - 5 месяцев, Instagram - 2,5 месяца).


Итог: ChatGPT может генерировать реалистичный диалог, как с настоящим человеком, и это будет довольно хорошо, но это все еще не ИИ общего назначения :).


[1] - https://openai.com/blog/chatgpt/
[2] - https://twitter.com/sergeyi49013776/status/1598430479878856737
[3] - https://twitter.com/minimaxir/status/1600258754993262594
[4] - https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/zdq1nu/you_can_write_music_using_chatgpt/
[5] - https://abc.rectanglered.com/
[6] - https://neural.love/blog/chatgpt-noscript
[7] - https://politiscales.party/about
[8] - https://docs.google.com/document/d/1cBThLP-F9EgYzpCj7GGBGKkhZsT4DpWIbgeP0M08x6U/view


👉 Попробуй

@data_work

Завтра, 15 декабря в 13:00 (по Варшаве) пройдет Meetup со специалистами по Data Science из Shell, которые поделятся своим опытом и примерами использования DS в Shell. Речь пойдет, в частности, о B2B-решениях и прогнозировании оттока клиентов.

Владимир (из DataWorkshop) расскажет о критически важных, на наш взгляд, элементах проекта DS, которые стоит оптимизировать, чтобы увеличить шансы на успех.

Дело в том, что большинство проектов (9 из 10) можно считать неудачными, если посмотреть на реальное и измеримое влияние на бизнес. Что влияет на это? Много факторов, и каждый, кто занимается этой темой, может рассказать свою собственную историю....

На некоторые вещи мы не можем повлиять, на другие - можем, и это касается не только моделирования или данных…

Так что это значит? Что важно, но очень часто преуменьшается? Приходи, и узнаешь 😉
Эта встреча предназначена как для тех, кто уже работает в сфере Data Science так или тех, кто пока только делает первые шаги в DS .

Для участия в мероприятии необходимо зарегистрироваться на сайте организатора, Shell.

@data_work

Как ускорить свое развитие в области Data Science/Machine Learning? Где искать практические знания, которые помогут и собеседование успешно пройти, и облегчить/улучшить работу? 🤔

Предлагаю узнать это из очередного выпуска подкаста BIZNES MYŚLI, куда я пригласил выпускников своего авторского курса по Data Science.

Все выпускники из этого подкаста работают в IT, но на разных позициях:
✔️ Data Scientist
✔️ Руководитель IT отдела
✔️ Программист

Рекомендую узнать мнение и опыт каждого, ведь все они практики.

Прочитать статью на русском языке можно ЗДЕСЬ.

@data_work

Новогодняя распродажа авторских курсов по Data Science.
Скидки до 50%

Обучаем с 2017 года
1500+ довольных студентов


🎁🎁🎁Если еще не выбрали подарок для близких - вы знаете что делать.
А самое главное сделайте подарок себе - инвестиции в образование окупаются многократно!

Купить курсы со скидкой можно ЗДЕСЬ.

Акция продлится до 7 января.

@data_work

Последние новости из мира Python 🐍:

✔️ Python (согласно индекса TIOBE) по-прежнему занимает лидирующую позицию и популярность его растет.

✔️ В октябре этого года был релиз версии 3.11 для Python, но ​​Python продолжает свое развитие и уже запущена первая alpha версия 3.12.

В этой версии:
- Сообщения об ошибках станут еще более информативными. Особенно это полезно будет для новичков - будут не просто сообщения об ошибках, но и подсказки.
- Будет прекращена поддержка старых модулей, функций и классов
- Поддержка Linux perf profiler и др.

✔️ Будьте осторожны с загрузкой сторонних пакетов для Python. Вы можете случайно сделать опечатку в имени пакета и тем самым загрузить вредоносное ПО 😱

✔️ Этим летом Microsoft сделала общедоступным GitHub Copilot, который пытается сгенерировать код на основании написанного вами комментария. Замысел этой технологии - сделать разработчиков более счастливыми 🙂

@data_work