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

Путеводитель по работе с данными - позволит овладеть базовыми знаниями, необходимыми для создания современных информационных продуктов

http://bit.ly/3z7OpWB

Читлист по обучению с учителем от Стэнфордского университета

http://bit.ly/3ZdghTS

Data Science: советы по написанию эффективного кода на Python

https://bit.ly/3K8y62e

Курс, который шаг за шагом позволит освоить SQL. Содержит текстовые объяснения и встроенную консоль для отработки задач

http://bit.ly/42LKNHn

Большой сборник датасетов по 36 тематикам: от сельского хозяйства до индустрии развлечений

http://bit.ly/3nwidtH

Туториал по линейным графикам в matplotlib для начинающих: создание и кастомизация

https://bit.ly/3ZtM3w8

Большая статья о том, как применяется глубокое обучение в биологии и медицине

https://bit.ly/40yH2ne

Регрессионный анализ в Data Science: простая линейная регрессия, библиотека statsmodels

http://bit.ly/3m0UyRv

Статья о том, как устроены рекомендательные системы, как таргет влияет на вид умной ленты и как дойти от MVP до промышленного решения

http://bit.ly/3G9vU86

Большой читлист по обучению без учителя от Стэнфордского университета

http://bit.ly/3GeJ3Ne

Мини-курс по основам комбинаторики слов - подводка к текстовым алгоритмам

https://bit.ly/3zyPR4t

Сборник предобученных моделей speech-to-text и text-to-speech, а также моделей улучшения текста

http://bit.ly/3KyPKwh

#top@datamining.team
ТОП 5 постов за март

1. Читлист по использованию ChatGPT в Data Science
https://bit.ly/3mUPazD

2. Шпаргалка по DS: от обзора теории вероятностей до глубокого обучения
http://bit.ly/3muTwwW

3. Книга по pandas: высокопроизводительная обработка и анализ данных на Python
http://bit.ly/3J1sTri

4. Набор из 100 красивых визуализаций, сделанных по одному датасету
http://bit.ly/3m3Hiev

5. Большой и подробный курс по SQL
https://bit.ly/3YQxbYf

Гайд по настройке среды VSCode для программирования на Python

https://bit.ly/3KjD6zX

Книга по прикладной статистике: статистические показатели, основные вопросы выборочного обследования, проверка статистических гипотез и другое

https://bit.ly/414vBnc

Статья о том, как Яндекс.Такси прогнозирует время подачи автомобиля с помощью машинного обучения

http://bit.ly/3mn1tVp

Советы по созданию портфолио Data Scientist'а: вебинар от DataCamp

https://bit.ly/3zKk0hj

Читлист по глубокому обучению от Стэнфордского университета

http://bit.ly/3KwanIi

Курс по анализу данных в бизнесе: клиентская и текстовая аналитика, прогнозирование спроса в розничных сетях, основы оценки рисков

http://bit.ly/419wn2Q