#top@datamining.team
ТОП 5 постов за февраль

1. 40 вопросов по статистике с собеседований в DS
http://bit.ly/3Y7cSWT

2. 20 вопросов, которые помогут определить фальшивого DS-а
http://bit.ly/3RTHtFa

3. Бесплатный курс по SQL: включает задачи на продуктовые метрики и построение дашбордов
http://bit.ly/40IaZle

4. 50+ задач по SQL в онлайн-тренажере
http://bit.ly/3RoRb2f

5. Курс по глубокому обучению от ВМК МГУ
http://bit.ly/3SkAC88

Большой читлист по Data Science: от обзора теории вероятностей и описательных статистик до глубокого обучения. Включает блоки по SQL, Hadoop и теории графов

http://bit.ly/3muTwwW

Курс по теории вероятностей: непрерывные случайные величины в сравнении с дискретными, совместные непрерывные распределения, популярные семейства непрерывных распределений

http://bit.ly/3ZRklK7

Гайд по созданию красивого продвинутого дашборда в Tableau

https://bit.ly/3YxIdlc

Топ 100 наиболее часто цитируемых статей в области искусственного интеллекта в 2022 году

http://bit.ly/421bVli

Книга по библиотеке pandas: высокопроизводительная обработка и анализ данных на Python

http://bit.ly/3J1sTri

Видео про расширение ChatGPT для Google Sheets, которое поможет ускорить процесс обработки данных

https://bit.ly/3mOuSaH

Как устроен виртуальный помощник для data-сервисов в «Магните»

http://bit.ly/3JAIW0o

Читлист по использованию ChatGPT в Data Science

https://bit.ly/3mUPazD

Большой и подробный курс по SQL

https://bit.ly/3YQxbYf

Датасет для моделей, распознающих тип помещения. Содержит 15+ тысяч фотографий, сортированных по категориям (магазин, дом, офис и пр.)

http://bit.ly/40dE0UK

Гайд по созданию интерактивных графиков с помощью библиотеки PyQtGraph

http://bit.ly/3lmEZmT

Книга по основам работы с Mathematica и Wolfram для Data Science: приложения в анализе данных, машинном обучении и нейросетях

https://bit.ly/3mVKv05

Серия статей о библиотеке ETNA для аналитики и прогнозирования бизнес-процессов: принципы использования, регрессоры и разбор реальных кейсов

http://bit.ly/3JOE3kF

Статья о том, кто такие аналитики данных, системные аналитики, бизнес-аналитики и дата-сайентисты: чем они отличаются, что у них общего, какие навыки нужны, чтобы стать одним из них

https://clck.ru/33pMf3

Читлист по Docker для Data Science

https://clck.ru/33pMjr

Курс по введению в машинное обучение: теория, алгоритмы и области практического применения

http://bit.ly/3n9HBoD

Датасет, который содержит сотни тысяч перефразированных с помощью ChatGPT текстов

http://bit.ly/40D95Bo

Гайд по библиотеке plotly: как создавать красивые интерактивные визуализации в Python

https://bit.ly/3TRXegY

Книга "От подгонки кривой к машинному обучению": содержит главы по необходимому математическому аппарату и ML моделям с опорой на научные данные

https://bit.ly/42ElLtM