Очень интересное видео о том, почему знание математики и анализа данных сейчас востребовано в сфере спорта

https://bit.ly/313fXz9

#memes@datamining.team

"Демистифицированный искусственный интеллект" - мини-курс по AI, рассчитанный на 5 дней

https://bit.ly/3qnVaik

Интересный выпуск подкаста про разработку и аналитику "Сушите весла" с руководителем отдела машинного обучения Redmadrobot Data Lab Иваном Тимофеевым

https://bit.ly/3poQlG0

Введение в машинное обучение: код и туториалы в одном репозитории на Github

https://bit.ly/2XxbAL2

Интересная интерактивная статья про методы оптимизации моделей в ML

https://bit.ly/3H74FJl

Анимированный читлист по поисковой оптимизации в машинном обучении

https://stanford.io/3HmCuXc

#memes@datamining.team

Полезный обзор различных методов автоматического реферирования, суммаризации

https://bit.ly/32whNcB

"Глубокое обучение: методы и приложения" - книга от Microsoft Research, в которой рассказывается о том, как нейросети используются в задачах обработки сигналов и информации

https://bit.ly/3FLkFkd

Выпуск подкаста с Борисом Шарчилевым - руководителем ML в Финтехе Яндекса, о том, как подготовиться и эффективно пройти собеседование на ML-позиции

https://bit.ly/3qGeVl9

Статья от Microsoft о том, как тренировать самую большую в мире генеративную языковую модель

https://bit.ly/3qz5N1S

Кластерный анализ для улучшения рекомендательных систем, кейс Билайн ТВ, роль обезличенных данных о каждом пользователе в онлайне

Подробнее: https://bit.ly/3EVgMrL

Какие инструменты использовать в глубоком обучении для решения задач различного вида (наглядный читлист)

https://bit.ly/3FTz8dO

Курс "Основы Data Science" от IBM: рассчитан на 6 месяцев и подходит для новичков. Включает изучение инструментов для обработки данных, методологии, концепций реляционных баз данных и многое другое

https://bit.ly/3ERcn9c

Интересная статья о том, как IT-компании в Индии начали привлекают таланты в 2021: мотоцикл в качестве бонуса и зарплата $92 тысячи в год

Подробнее: https://bit.ly/3pWcTyi

Книга по машинному обучению: в ней описаны и основы ML, и несколько реальных проектов, которые можно использовать для портфолио

https://do.co/3eRw7ib

CES — это международная выставка потребительской электроники, проводимая ежегодно с 1967 года

В этом году проходит с 5 по 8 января 2022 года в Лас-Вегасе, но часть компаний остались онлайн (Intel, Google, Amazon, Meta, Twitter, Pinterest и другие)

Несколько материалов, которые помогут разобраться в теме и главных ожиданиях от 20222
https://bit.ly/3zt2MnR
https://bit.ly/3t06oN2

И ссылка на официальный сайт, если вы решите не просто читать обзоры, а поприсутствовать на трансляции https://ces.tech

Топ-3 вопроса на знание Python, которые любят задавать на собеседовании в сфере data science

https://bit.ly/3kPVjaR

Подборка из 10 лучших Machine learning курсов для новичков в 2022 году

https://bit.ly/3eVi9vY

"Учимся генерировать кресла, столы и автомобили с помощью сверточных сетей": в этой статье показано, как генеративные сети могут находить сходства между объектами

https://bit.ly/3qYGJkT