"Линейная алгебра, объясненная на 4 страницах" - гайд по самому необходимому для Data Science

https://bit.ly/3TAh67G

"Понимание машинного обучения: от теории к алгоритмам" - большая книга по ML на английском с самых азов до продвинутого уровня

https://bit.ly/3q77rbi

Байесовская статистика для специалистов по данным с примерами на Python: что на самом деле стоит за огромной формулой, которую нужно было выучить на статистике

https://bit.ly/3cBLUEx

Всем привет! Спасибо, что делитесь и сохраняете посты, которые мы находим для вас.

Поделитесь каналом с друзьями, чтобы они подписались тоже.

ИИ для рисования: раскрываем секреты нейронного переноса стиля

https://bit.ly/3q3NSAr

#top@datamining.team
ТОП 5 постов за август

1. Полный курс по Data Analytics. Включает блоки по анализу данных на Python, R и в Excel (основы + сводные таблицы + дашборды), а также затрагивает SQL и вопросы с собеседований
https://bit.ly/3pkaqfQ

2. Очень подробные гайды по парсингу веб-страниц

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

3. Читлист по сложности алгоритмов (Big-O)
https://bit.ly/3QI5Q7o

4. Руководство по нейронным сетям для начинающих: решение задачи классификации Ирисов Фишера, а также NumPy, MatplotLib, операции с изображениями в OpenCV

Часть 1: https://bit.ly/3AL7BLA
Часть 2: https://bit.ly/3AP7Ntk

5. Большой курс по Deep Learning: от основ Python, библиотек pandas, numpy и matplotlib до ML-задач на Kaggle, сверточных нейросетей и классификации изображений
https://bit.ly/3AlqpiO

Читлист по нейронным сетям: как построить графы

https://bit.ly/3QpSlbG

Курс по глубокому обучению для текстовых данных

https://bit.ly/3wZ5nGd

8 инструкций SQL для экономии рабочего времени: от базовых до продвинутых

https://bit.ly/3x4k2zO

Карьерная траектория в IT для школьника: почему это актуально, как выбрать профессию и с чего начинать обучение

https://bit.ly/3QqjFGH

@khaireducation

Гайд по командам в R и Python для работы с данными: сопоставление аналогичных функций и методов в этих языках

https://bit.ly/3RLveJy

DANO - Национальная олимпиада по анализу данных для школьников 9–11 классов. Это не только интеллектуальное состязание, но и возможность пройти обучение перед каждым этапом: освоить методы обработки данных, развить навыки работы с электронными таблицами, натренировать аналитическое мышление.

Регистрация продлится до 30 сентября.

https://bit.ly/3qKneND

@khaireducation

Книга о том, как распознавать лица и обрабатывать такие изображения в задачах биометрии

https://bit.ly/3DvQIGD

Футбольный аналитик - востребованный специалист, который помогает профессиональным клубам принимать важные решения. В статье рассказывается, какими задачами он занимается, какими инструментами пользуется и как начать свой карьерный путь в этой сфере.

https://bit.ly/3eEZvLU

Задача поиска похожих лиц: сравнение нескольких моделей, выбор оптимальных метрик; плюсы и минусы моделей для замены лица, пред и пост обработки изображений

https://bit.ly/3Be7vey

Большой читлист по теории вероятностей: формулы, наглядные иллюстрации, графики, рекомендации, таблицы и ссылки на полезные ресурсы

https://bit.ly/3eCQTFv

Полный курс лекций и семинаров по основам анализа данных

https://bit.ly/3BC5ZUU

⁉️ УГЛУБЛЕННЫЙ КУРС Machine Learning. Professional — для людей со знанием высшей математики и знакомых с Python.

🔥 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера

📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist

За 5 месяцев вы освоите современные инструменты анализа данных и научитесь выстраивать полный пайплайн работы с данными

💻 Открытый урок —Out liar! Методы детекции аномалий в данных, 19 сентября
https://otus.pw/r21c/

Время прохождения теста ограниченно 20 минут

📍 ПРОЙТИ ТЕСТ
https://otus.pw/i8lr/

Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru

5 Python-библиотек для Data Science и цели их применения: Numerizer, Missingo и другие

https://bit.ly/3BcL8WJ

Краткий гайд по математическому анализу для машинного обучения: производная, градиент, интегралы

https://bit.ly/3xiMU7D

Книга по Python для машинного и глубокого обучения с использованием библиотек scikit-learn и TensorFlow 2

https://bit.ly/3Bpf7ec