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

Мини-курс по основам SQL: сортировка, получение данных из нескольких таблиц, объединение запросов и другие темы

https://bit.ly/3YmXJQR

Набор из 100 красивых визуализаций, сделанных по одному датасету. Можно почерпать идеи для DS-проекта

http://bit.ly/3m3Hiev

Гайд по инструментам NLP, которые помогут найти и преобразовать данные на отличных от английского языках

https://bit.ly/3IHPx7A

Книга по прикладному машинному обучению с помощью Scikit-Learn и TensorFlow

http://bit.ly/3ZoihcI

Записи докладов по вопросам прогнозирования временных рядов: сложности, инструменты и интерпретация результатов

https://bit.ly/3mwqZqI