Переизданный популярный учебник по вероятностному машинному обучению. На странице можно найти ссылки на книгу в pdf и репозиторий с кодом.

https://bit.ly/3Z0l2RF

В новом выпуске подкаста «Деньги любят техно», посвященном AutoML, начальник управления перспективных алгоритмов машинного обучения ВТБ, Денис Суржко и основатель крупнейшего русскоязычного ds сообщества ODS Алексей Натёкин, говорят о развитии автоматизированного машинного обучения.

Слушайте подкаст на любой удобной площадке, подписывайтесь, чтобы не пропустить новые выпуски — впереди ещё много актуальных тем из Data Science.

Реклама, Банк ВТБ (ПАО) https://www.vtb.ru/

Компания Microsoft предоставила почти 50 млн километров дорог в виде открытых данных

https://bit.ly/3Ivn3Qn

Статистический анализ данных в sklearn: регрессионный и корреляционный анализ на основе 10000 входных данных - файлов в формате json

https://bit.ly/3Ccvlbw

6 распространенных заблуждений про low-code инструменты анализа данных: почему это неправда

https://bit.ly/3WEOH1d

Большой список практических задач по машинному обучению, которые могут лечь в основу небольшого pet-проекта на пару вечеров

https://bit.ly/3IhlW6G

Огромный сборник шпаргалок по Data Science: основы Python и R, высшая математика, обработка данных, библиотеки для машинного обучения и другие блоки

https://bit.ly/3QaWUYL

ipyvizzu - библиотека, которая позволяет создавать анимированные визуализации во многих средах с помощью простого синтаксиса на Python

https://bit.ly/3Q95eIo

Перевод гарвардского курса CS50 по искусственному интеллекту: введение в область и основы нейросетей

https://bit.ly/3Ch69AW

Онлайн-книга по дизайну дашбордов: определение, создание прототипа, построение и развертывание информационных панелей

https://bit.ly/3Z6kQ3n

Библиотека для категориальных переменных: что делать, когда простых методов кодирования недостаточно

https://bit.ly/3GCJaTq

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

Поделитесь каналом или постом, который вам особенно понравился с друзьями, чтобы они подписались тоже. Спасибо ❤️🌹

Подробный план изучения математики для Data Science за 8 месяцев. Содержит ссылки на рекомендованные открытые ресурсы и список книг.

https://bit.ly/3Z5UqyM

Курс семинаров с практическими заданиями по машинному обучению от Физтеха

https://bit.ly/3VLXbm3

Сборник упражнений по pandas: 11 тренажеров, которые помогут освоить группировку, сортировку, визуализацию, временные ряды и другие блоки

https://bit.ly/3WQNEv0

Книга по машинному обучению для новичков: основы, регрессионный анализ, кластеризация, разложение ошибки на смещение и разброс, композиции и другие темы

https://bit.ly/3iiQutY

Гайд по квантовому машинному обучению для начинающих: пошаговые инструкции с кодом

https://bit.ly/3VSu8gL

Библиотека для генерации текста с предварительно обученными языковыми моделями

https://bit.ly/3vN8pvW

Небольшой сборник задач про AUC ROC с решениями

https://bit.ly/3VVZoLU

Большая статья о том, что представляет собой сфера искусственного интеллекта к концу 2022 года и как она развивалась за последние 5 лет

https://bit.ly/3QmYFly

Подробный читлист по SQL, который будет дополняться новыми запросами и примерами

https://bit.ly/3GOAA49