Как применять алгоритмы анализа данных в биоинформатике: сборник материалов, который разделен на два блока - "Элементарная геномика" и “Медицинская биоинформатика”

https://bit.ly/3PCOVT7

Гайд по инструментам, которые необходимы аналитику данных

https://bit.ly/3PFzPMx

Большая книга по принятию решений на основе анализа данных: множество алгоритмов и сильная база по теории вероятностей и математической статистике

https://bit.ly/3Jl8eOJ

Вряд ли у вас есть привычка фотографировать убитых комаров. Однако малайзийские биологи хотели бы, чтобы люди поступали так как можно чаще. Они предложили использовать приложение для смартфона, чтобы распознавать прихлопнутых комаров по фотографиям и таким образом отслеживать распространение инфекций, которые переносят эти насекомые. Предварительные тесты подтвердили, что алгоритмы машинного обучения способны с высокой точностью определять видовую принадлежность убитых комаров

https://nplus1.ru/news/2022/07/26/mosquito

Статья о том, что такое Data Quality, как его обеспечивать и почему это очень важно

https://bit.ly/3OUb9z2

Визуализация данных GeoJSON с использованием GeoPandas и Python

https://bit.ly/3cNfGpj

Читлист по анализу временных рядов на R с помощью xts

https://bit.ly/3SjQ6IK

Лекции по продуктовой аналитике: как делать A/B тесты, задавать правильные вопросы, внедрять новые фичи и строить команду для разработки продукта

https://bit.ly/3BBIsnq

Очень подробные гайды по парсингу веб-страниц

На Python: https://bit.ly/3zWvIXk
На R: https://bit.ly/3vD5tlT

Экзаменационные вопросы по методам оптимизации в машинном обучении на ФКН ВШЭ. Можно использовать в качестве гайда тем, кто изучает данную область самостоятельно

https://bit.ly/3PZ89mg

Подробная книга по обработке естественного языка (библиотека Spark NLP)

https://bit.ly/3BOdiZZ

Статья о том, как создать прототип для анализа тональности текста на Python

https://bit.ly/3JC9cGd

#top@datamining.team
ТОП 5 постов за июль

1. Курс по глубинному обучению: 9 лекций от ШАД
https://bit.ly/3aTL6K3

2. 15 pet-проектов (описание + датасет) в сфере ML: идеи смогут найти как новички, так и те, у кого уже есть опыт
https://bit.ly/3z39sJx

3. Большой читлист по SQL
https://bit.ly/3cI4drj

4. Сборник лекций по анализу данных на Python: кластерный анализ, A/B тестирование, прогнозирование на основе регрессии и многое другое
https://bit.ly/3RN2ssM

5. Большой читлист по машинному обучению с кодом и полезными ссылками
https://bit.ly/3agTkLZ

Как улучшить A/B-тесты: лайфхаки аналитиков Авито

https://bit.ly/3oYPVVZ

Шпаргалка по алгоритмам и структурам данных для собеседований

https://bit.ly/3Qtm8R3

80+ ресурсов по веб-аналитике: гайды, статьи, лайфхаки, видео и другие структурированные материалы, которые позволят с нуля освоить данную сферу

https://bit.ly/3deP7tw

Курс лекций по прикладному машинному обучению: введение в NLP и подробное рассмотрение различных моделей и задач

https://bit.ly/3C0kYZc

Гайд по кластерному анализу: что это такое, какие бывают алгоритмы, как подобрать алгоритм и оценить его качество

https://bit.ly/3pdFyO5

"MySQL in a Nutshell" - подробная книга с нуля по MySQL

https://bit.ly/3C2VnPu

Короткое видео, в котором простыми словами объясняется, что такое марковские цепи и как с помощью них спрогнозировать доход приложения

https://bit.ly/3JQrPGH

Привет! Это команда канала. Спасибо, что смотрите и сохраняете публикации, которые мы находим для вас.

Хотим поделиться нашим новым проектом, который будет полезен родителям, а среди нашей аудитории такие имеются, судя по опросу, что мы проводили ранее.

Мероприятие будет полезно тем, чьи дети учатся в 3-9 классах. Мы проведем прямой эфир в телеграм-канале на тему «Learning Journey Map».

Поговорим про дополнительное образование для детей и олимпиадное программирование на С++.

Выпускники НИУ ВШЭ и РЭШ на личном опыте расскажут как выстроить образовательный путь ребенка.

Зарегистрироваться:
https://clck.ru/saGCh