Читлист по нейронным сетям: визуализация структур

https://bit.ly/2Za9IYR

Интерактивный тренажер, который состоит из практических заданий на создание SQL-запросов

https://bit.ly/2XBD55s

Подборка полезных сервисов для программистов

https://bit.ly/3nZ0byk

5 проектов по машинному обучению: идеи и гайды

https://bit.ly/3i0Sqns

«Введение в машинное обучение с помощью Python», А. Мюллер, С. Гвидо — книга для оттачивания практических навыков машинного обучения.

https://bit.ly/3lWxW0v

Алгоритм для WRO: непрерывное считывание цветов кубиков

https://bit.ly/3lRtcZS

Как улучшить визуализацию данных с помощью двухосевых графиков в Python

https://bit.ly/3ERUgkD

3 лайфхака для Python, которые помогут сэкономить время

https://bit.ly/3ueJHTP

Курс по Байесовской статистике от доцента кафедры вычислительного вероятностного моделирования в Университете Аалто

https://bit.ly/3B1WFXm

1 октября в Москве пройдет Russia Open Source Summit, где на одной площадке соберутся все, кто в России создает программное обеспечение на основе открытого кода.

На открытии саммита будет представлен проект стратегии развития Open Source в России. После презентации проекта всем участникам мероприятия предложат выбрать одну из рабочих групп для внесения предложений в документ.
В рамках деловой программы будет выделен отдельный трек для шоу-кейсов (питчей) от стартапов, созданных на базе открытого кода. Можно подать заявку на выступление.

Принять участие можно бесплатно, регистрация на сайте - https://russiaos.ru/summit/.
Мероприятие начнется в 10:00 на площадке Radisson Collection Hotel.

Подготовка стратегии ведется российским экспертным ИТ-сообществом в открытом формате, в том числе на площадке Telegram - http://t.me/OpenSourceRu.

Это промо пост.

Подборка полезных материалов по машинному обучению

https://bit.ly/3F594fV

Гайд для начинающих: сопоставление любого шаблона с использованием регулярных выражений в R

https://bit.ly/3mdg95h

«Python и анализ данных», Уэс Маккинни — пособие по применению Python в науке о данных

https://bit.ly/3kZSd5Z

Yandex Research опубликовал в блоге рассказ о недавней статье про commonsense reasoning. Любопытные выводы и многоязычный датасет.

https://bit.ly/3l07VhF

Книга "Основы Data Science", авторы - Аврим Блюм, Джон Хопкрофт и Равиндран Каннан

https://bit.ly/3l4Ou7a

5 способов выйти из вложенного цикла в Python

https://bit.ly/3FhQEsf

Курс "Введение в вычислительное мышление с Julia и приложения для моделирования пандемии COVID-19"

https://bit.ly/3iuX8ub

#top@datamining.team
ТОП-5 постов за сентябрь

1.  Бесплатный курс по SQL для дата-саентистов
https://bit.ly/393CWul

2. 6 типов регрессии, о которых нужно знать
https://bit.ly/3glxhUr

3.  6 сертификатов в сфере Data Science, которые обеспечат высокую зарплату
https://bit.ly/2WhnLdI

4. Как визуализировать данные с Tableau
https://bit.ly/3sHhvba

5. Интерактивный тренажер, который состоит из практических заданий на создание SQL-запросов
https://bit.ly/2XBD55s

Финал близко! Международный челлендж Марафона ИТ-соревнований Роснефти 2021 года состоится 27 ноября в Москве и подведёт итог всей серии соревнований. В прошлом году за лидерство в рейтинге соревновались ИТ-специалисты из 28 стран.

В этот раз мы подготовили призовой фонд в 1 250 000 рублей*, сразу две интересные задачи, единомышленников и специалистов нефтяной компании для заведения полезных знакомств, а также ещё ряд приятных вещей.

Участники Rosneft Challenge 2021 (RC2021) будут решать две задачи. Первая задача – это идентификация северных оленей на аэрофотоснимках и выделение молодых особей, вторая – разработка веб-приложения для поиска объектов-аналогов в проектной документации по параметрам.

Мы ждём тех, кому интересно попробовать себя в решении реальных кейсов от нефтяного лидера! К участию в ИТ-соревновании допускаются команды до 4-х человек. Так что самое время подумать, кого из товарищей позвать на штурм Хакатона Роснефти. Можно зарегистрироваться и одному участнику, организаторы подберут команду.

Регистрация до 13 ноября: https://bit.ly/3lfPVQp
*До уплаты налогов.

Это промо пост

Туториал по оптимизации метода роя частиц в Python

https://bit.ly/3uKrf5M