Гайд по иерархической кластеризации в Python: преимущества и недостатки, применение в различных сферах, алгоритмы, код

https://bit.ly/3YiQKsV

Бесплатный курс по SQL: включает 60+ задач на расчет продуктовых метрик в postgresql и построение дашбордов в redash

http://bit.ly/40IaZle

Книга по продвинутому Python для тех, кто хочет глубже погрузиться в устройство языка

http://bit.ly/3XgPa9u

Сборник материалов по машинному обучению и анализу данных - основан на соответствующей специализации от МФТИ и Yandex Data Factory

http://bit.ly/3RMgOdf

Кейс о внедрении рекомендаций в мобильном приложении: как решается проблема, когда проект новый и пока не хватает данных для обучения сложных моделей

https://bit.ly/3xdktHw

20 вопросов (с ответами), которые помогут определить фальшивого Data Scientist-а на собеседовании

http://bit.ly/3RTHtFa

Читлист по библиотеке matplotlib от DataCamp

https://bit.ly/3E06ngr

Гайд по анализу географических данных с помощью GeoPandas

https://bit.ly/3IvYxy8

Курс по математической статистике: содержит вводный блок по теории вероятностей, вывод важнейших теорем, прикладные задачи

https://bit.ly/3YI6ju6

Датасет с отзывами на Amazon: информация о продуктах и пользователях, рейтинги и обзоры в текстовом виде за 18 лет

http://bit.ly/3lOgmiF

Большой читлист по Quarto (ранее - Markdown)

https://bit.ly/3IdASkE

Книга по практической статистике для специалистов по Data Science: 50 важнейших понятий

http://bit.ly/3IirITU

Подкаст о визуализации данных, BI-аналитике, Data literacy и дизайне

http://bit.ly/3XNdGiO

Курс лекций по глубокому машинному обучению от ВМК МГУ

http://bit.ly/3SkAC88

Статья о том, как прогнозировать временные ряды в ETNA

http://bit.ly/3kenGno

Сборник 20+ открытых датасетов для компьютерного зрения

http://bit.ly/3EvvyIh

Гайд для оценки навыков аналитиков и развития компетенций

https://bit.ly/3IqPMEg

Книга по прикладному анализу текстовых данных на Python (на русском)

http://bit.ly/3EzIxsy

Библиотека Python, которая превращает таблицы в интерактивные панели: с переменными можно работать как в Tableau. Совместима со многими средами, в том числе Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle Code.

http://bit.ly/3Y6qlO3

Статья о «раздутом пузыре» нейросетей. Автор рассуждает о скептицизме относительно ИИ и о том, насколько оправдано такое отношение

http://bit.ly/3ECqIsQ

Читлист по очистке и подготовке данных для ML-моделей

https://bit.ly/3xYItyH