Только начинаете свой путь в Data Science? Эти 10 ссылок станут вашим надёжным компасом.
Мы собрали материалы, курсы, видео для новичков в аналитике: от базовых концепций до практических примеров. Идеально для тех, кто только начинает свой путь.
ЧАСТЬ 1
▫️ Питонтьютор: понятный и удобный курс для освоения базы, много задач для практики, которые попадаются на собеседованиях.
▫️ Интерактивный тренажёр по SQL: курс с множеством практических заданий на создание SQL-запросов.
▫️ Упражнения на SQL-EX: тренажёр для написания запросов SELECT, регулярно решайте задачи, чтобы уверенно чувствовать себя на собеседованиях.
▫️ Python PANDAS, полный курс для начинающих: библиотека Pandas помогает удобно работать с табличными данными и похожа логикой на SQL.
#полезныеподборки
Мы собрали материалы, курсы, видео для новичков в аналитике: от базовых концепций до практических примеров. Идеально для тех, кто только начинает свой путь.
ЧАСТЬ 1
▫️ Питонтьютор: понятный и удобный курс для освоения базы, много задач для практики, которые попадаются на собеседованиях.
▫️ Интерактивный тренажёр по SQL: курс с множеством практических заданий на создание SQL-запросов.
▫️ Упражнения на SQL-EX: тренажёр для написания запросов SELECT, регулярно решайте задачи, чтобы уверенно чувствовать себя на собеседованиях.
▫️ Python PANDAS, полный курс для начинающих: библиотека Pandas помогает удобно работать с табличными данными и похожа логикой на SQL.
#полезныеподборки
👍2
10 полезных ссылок для начинающего Data Scientist.
ЧАСТЬ 2
▫️ Основы NumPy: библиотека NumPy помогает удобно производить математические операции и используется во многих других библиотеках.
▫️ Matplotlib и Seaborn: библиотеки для визуализации данных, в Seaborn графики выглядят красивее, а Matplotlib гибко настраивается.
▫️ Тренировки по алгоритмам: лекции с теорией, домашними заданиями и разборами (лучших участников готовят к прохождению алгоритмических собеседований).
▫️ Теория вероятностей: поможет проанализировать данные и отличить случайности от закономерностей.
▫️ «Наука о данных»: курс о том, для чего нужна наука о данных в бизнесе. Десять теоретических модулей с примерами реальных компаний, которые используют ML.
▫️ «Нейронные сети и компьютерное зрение»: бесплатный курс с видеоуроками, тестами и интерактивными заданиями. Для обучения понадобится знание математической статистики и языка Python.
#полезныеподборки
ЧАСТЬ 2
▫️ Основы NumPy: библиотека NumPy помогает удобно производить математические операции и используется во многих других библиотеках.
▫️ Matplotlib и Seaborn: библиотеки для визуализации данных, в Seaborn графики выглядят красивее, а Matplotlib гибко настраивается.
▫️ Тренировки по алгоритмам: лекции с теорией, домашними заданиями и разборами (лучших участников готовят к прохождению алгоритмических собеседований).
▫️ Теория вероятностей: поможет проанализировать данные и отличить случайности от закономерностей.
▫️ «Наука о данных»: курс о том, для чего нужна наука о данных в бизнесе. Десять теоретических модулей с примерами реальных компаний, которые используют ML.
▫️ «Нейронные сети и компьютерное зрение»: бесплатный курс с видеоуроками, тестами и интерактивными заданиями. Для обучения понадобится знание математической статистики и языка Python.
#полезныеподборки
❤5
ИИ VS ХАКЕРЫ
Искусственный интеллект сегодня — это и мощный инструмент защиты, и опасное оружие в руках злоумышленников. Мы поговорили с двумя экспертами, чтобы разобраться в этой непростой дилемме.
🔹 Автор канала LoFiCoder, дипломированный специалист, занимающийся написанием программ для исследовательских и технических задач, объяснил нам:
— Как ИИ вообще связан с кибербезопасностью?
— По каким принципам ИИ обнаруживает скрытые атаки?
— Возможно ли предсказание кибератак до их совершения?
🔹 Николай Домуховский, заместитель генерального директора по научно-технической работе, директор аналитического центра УЦСБ, рассказал о том:
— Как хакеры уже используют ИИ против нас?
— Какое будущее ждёт специалистов по безопасности?
Скорее читайте пост и делитесь своим мнением по этой теме!
Искусственный интеллект сегодня — это и мощный инструмент защиты, и опасное оружие в руках злоумышленников. Мы поговорили с двумя экспертами, чтобы разобраться в этой непростой дилемме.
🔹 Автор канала LoFiCoder, дипломированный специалист, занимающийся написанием программ для исследовательских и технических задач, объяснил нам:
— Как ИИ вообще связан с кибербезопасностью?
— По каким принципам ИИ обнаруживает скрытые атаки?
— Возможно ли предсказание кибератак до их совершения?
🔹 Николай Домуховский, заместитель генерального директора по научно-технической работе, директор аналитического центра УЦСБ, рассказал о том:
— Как хакеры уже используют ИИ против нас?
— Какое будущее ждёт специалистов по безопасности?
Скорее читайте пост и делитесь своим мнением по этой теме!
🔥9
А вы знаете, какой компьютер у Рика Санчеса — самого умного человека во Вселенной?
Во 2 серии 4 сезона на одном из кадров были показаны следующие технические характеристики:
🔹 ОС: дистрибутив Linux на основе Debian,
🔹 процессор: 128-битный AMD QX3700+ с тактовой частотой 7.99 Гц. Фанаты предполагают, что буква Q может означать «квантовый»,
🔹 RAM: 3,584,825,480 гигабайт или 3584 петабайт,
🔹 жёсткий диск: SSD NVME M.2 на 393,912.1 гигабайт или почти 400 терабайт.
При этом 128 битные процессоры не являются выдумкой авторов сериала, а действительно существуют, однако их невозможно найти на потребительском рынке.
Также Рик Санчез использует Debian на старом ядре Linux (3.2.0), вышедшем в 2012 году.
#ITвКадре
Во 2 серии 4 сезона на одном из кадров были показаны следующие технические характеристики:
🔹 ОС: дистрибутив Linux на основе Debian,
🔹 процессор: 128-битный AMD QX3700+ с тактовой частотой 7.99 Гц. Фанаты предполагают, что буква Q может означать «квантовый»,
🔹 RAM: 3,584,825,480 гигабайт или 3584 петабайт,
🔹 жёсткий диск: SSD NVME M.2 на 393,912.1 гигабайт или почти 400 терабайт.
При этом 128 битные процессоры не являются выдумкой авторов сериала, а действительно существуют, однако их невозможно найти на потребительском рынке.
Также Рик Санчез использует Debian на старом ядре Linux (3.2.0), вышедшем в 2012 году.
#ITвКадре
🔥3❤2
🔍Почему на рынке нет 128-битных процессоров? 3 главные причины
С момента перехода на 64-битные процессоры прошло уже больше 20 лет, но следующего шага, к 128 битам, так и не случилось. Почему? Вот 3 ключевые причины:
1️⃣ Нет практической необходимости
64-битные процессоры могут адресовать до 18 эксабайт оперативной памяти (это миллиарды гигабайт), что пока покрывает даже запросы суперкомпьютеров NASA и серверных ферм. Для сравнения: современные ПК редко оснащаются даже 1 ТБ ОЗУ. Переход на 128 бит дал бы гигантские числа (например, 340 ундециллионов), но реальных задач, требующих таких масштабов, просто нет .
2️⃣ Огромные затраты и технические сложности
Увеличение разрядности влечёт за собой:
— рост энергопотребления и тепловыделения: чипы станут горячее и менее эффективными,
— усложнение архитектуры: 128-битные регистры займут больше места на кристалле, что повысит стоимость производства,
— необходимость переписывать ПО: от операционных систем до драйверов и приложений.
3️⃣ Альтернативные пути развития
Вместо наращивания битности индустрия делает ставку на:
— многоядерность (до 128 ядер в AMD EPYC).
— специализированные ускорители (GPU, NPU для ИИ).
— квантовые и нейроморфные вычисления, которые могут вообще изменить парадигму .
128 бит — это технология будущего, но пока нет задач, которые бы её оправдали. Возможно, всё изменится с нейроинтерфейсами или квантовыми вычислениями. А пока 64 бита — идеальный баланс мощности и практичности 💻
С момента перехода на 64-битные процессоры прошло уже больше 20 лет, но следующего шага, к 128 битам, так и не случилось. Почему? Вот 3 ключевые причины:
1️⃣ Нет практической необходимости
64-битные процессоры могут адресовать до 18 эксабайт оперативной памяти (это миллиарды гигабайт), что пока покрывает даже запросы суперкомпьютеров NASA и серверных ферм. Для сравнения: современные ПК редко оснащаются даже 1 ТБ ОЗУ. Переход на 128 бит дал бы гигантские числа (например, 340 ундециллионов), но реальных задач, требующих таких масштабов, просто нет .
2️⃣ Огромные затраты и технические сложности
Увеличение разрядности влечёт за собой:
— рост энергопотребления и тепловыделения: чипы станут горячее и менее эффективными,
— усложнение архитектуры: 128-битные регистры займут больше места на кристалле, что повысит стоимость производства,
— необходимость переписывать ПО: от операционных систем до драйверов и приложений.
3️⃣ Альтернативные пути развития
Вместо наращивания битности индустрия делает ставку на:
— многоядерность (до 128 ядер в AMD EPYC).
— специализированные ускорители (GPU, NPU для ИИ).
— квантовые и нейроморфные вычисления, которые могут вообще изменить парадигму .
128 бит — это технология будущего, но пока нет задач, которые бы её оправдали. Возможно, всё изменится с нейроинтерфейсами или квантовыми вычислениями. А пока 64 бита — идеальный баланс мощности и практичности 💻
🔥3❤2
Знаете, почему одни компании взлетают, а другие остаются в прошлом? Всё просто: они по-разному используют технологии ⚡️
Мы поговорили с Дмитрием Береновым — директором по инновациям «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика», создателем магистерской программы «IT-инновации в бизнесе» в ИРИТ-РТФ.
🔋 Он объяснил, какие технологии уже сегодня перекраивают рынок, и какие навыки нужны, чтобы не просто идти в ногу со временем, а опережать его.
#ITтрансформирует
Мы поговорили с Дмитрием Береновым — директором по инновациям «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика», создателем магистерской программы «IT-инновации в бизнесе» в ИРИТ-РТФ.
🔋 Он объяснил, какие технологии уже сегодня перекраивают рынок, и какие навыки нужны, чтобы не просто идти в ногу со временем, а опережать его.
#ITтрансформирует
👍3❤1
Каково на самом деле работать в OpenAI?
Инженер по имени Калвин Френч-Оуэн работал в OpenAI и возглавлял команду, которая создала и запустила Codex — агента по разработке программного обеспечения внутри ChatGPT.
Три недели назад Калвин Френч-Оуэн уволился, чтобы снова заняться стартапами. А вчера он опубликовал пост, где поделился наблюдениями о культуре компании.
Мы прочитали текст за вас и делимся основными тезисами 👇🏼
#новости
Инженер по имени Калвин Френч-Оуэн работал в OpenAI и возглавлял команду, которая создала и запустила Codex — агента по разработке программного обеспечения внутри ChatGPT.
Три недели назад Калвин Френч-Оуэн уволился, чтобы снова заняться стартапами. А вчера он опубликовал пост, где поделился наблюдениями о культуре компании.
Мы прочитали текст за вас и делимся основными тезисами 👇🏼
#новости
❤3