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

Гайд по git: что делать, если что-то пошло не так, и как исправить ошибки

https://bit.ly/3GRgMgA

#top@datamining.team
ТОП 5 постов за декабрь

1. Метод Монте-Карло простыми словами
https://bit.ly/3Ycxz4e

2. Интерактивный тренажер для освоения git
https://bit.ly/3C98jCJ

3. Карта базовой математики для машинного обучения: в вершинах - ссылки на полезные материалы
https://bit.ly/3HNEISH

4. Требования к аналитикам данных разного уровня в Яндексе
https://bit.ly/3hyxozF

5. Красивый сборник гайдов по визуализациям: как правильно подобрать график
https://bit.ly/3YkatbT

Список рекомендованных книг об искусственном интеллекте от куратора инженерно-математической школы ВШЭ и VK

https://bit.ly/3IElsYm

Курс по основам аналитики данных: включает блоки по базовым навыкам SQL и Python, а также введение в продуктовые метрики

https://bit.ly/3CCnynX