Интересный курс "Вероятностное машинное обучение": про сэмплирование, MCMC, гауссовские процессы и многое другое

https://bit.ly/3fCERt6

Бесплатный вебинар "Почему аналитики данных всегда востребованы"

25 января, вторник, 18:00 МСК

https://fas.st/vL9eH

Это промо пост

"Гайд для запутавшихся": основы машинного обучения

https://bit.ly/3fEFdPM

Статья о том, какими навыками должен обладать системный аналитик

https://bit.ly/33UQ8lC

Обзор: интерпретация моделей и диагностика сдвига данных: LIME, SHAP и Shapley Flow

https://bit.ly/3GEUg7W

Статья про обучение представлений методом обратного распространения ошибки

https://bit.ly/3IsnFCH

"Интервью бизнес-аналитика — взгляд с обеих сторон": статья о процессе собеседования — базовый набор вопросов на техническом интервью, возможные конфликтные ситуации, другие важные вопросы, которые следует задать интервьюеру, а также, как интервью выглядит со стороны кандидата.

https://bit.ly/3Kt8Vp3

В Великобритании суд отказал ИИ в праве собственности на изобретение, пока все права передаются создателю.

https://bit.ly/3nN6ggl

Поиск и исправление ошибок классификации текста с помощью cleanlab и Rubrix

https://bit.ly/3fPCSSg

Полное руководство по Python 3, введение в SQL и PostgreSQL

https://fas.st/FrPJfQ

Это промо пост

В воскресенье можете посмотреть интересный ролик: авторы работают в ML, преподают, в данном ролике проводят собеседовния ML System Design, обсуждают ответы соискателей и то, что можно улучшить

https://bit.ly/3GAm5ON

Алгоритмы и структуры данных. Практический курс, который поможет развить алгоритмическое мышление и повысить производительность своих программ. Для доступа необходимо пройти входное тестирование.

https://fas.st/ZqjJQ

Это промо пост

Туториал: перенос стиля изображений с TensorFlow.

Перенос стиля — креативное приложение сверточных сетей. Взяв контент с одного изображения и стиль от второго, нейросеть объединяет их в одно художественное произведение.

https://bit.ly/3KCXfQA

Завтра, 25.01 в 18:00 по мск, состоится бесплатный практический вебинар по анализу данных для новичков, где будет теория и практика решения маркетинговой задачи.

Регистрация по ссылке:
https://fas.st/b63taC

Это промо пост

Пост от Google Al Blog о пяти главных трендах в ML, а также прогноз на близжайшее будущее

https://bit.ly/3fGRTpr

27 января в 14:00 по мск состоится бесплатный вебинар для тех, кто хочет попасть в IT. Возможно, вместо аналитики данных, вам будет интересна frontend-разработка. На вебинаре вы узнаете, чем занимаются frontend-разработчики и какие задачи они решают от опытного руководителя, а также займетесь практикой.

Регистрация по ссылке: https://fas.st/rGHWPi

Подробный читлист по маскированным языковым моделям

https://bit.ly/3G2oP6E

Вы хотите развиваться: как выбрать обучение и убедить работодателя его оплатить?

https://bit.ly/3FFcSTW

Курс "Основы SQL для анализа данных". Присоединяйтесь и общайтесь с преподавателями, наставниками и другими участниками в Slack. Разбирайте реальные задачи на командных мастер-классах под руководством эксперта. Делитесь опытом, получайте поддержку и полезные связи в профессиональной среде.

https://fas.st/09XoQ

Введение в теорию вероятностей и анализ данных на R: курс для начинающих

https://bit.ly/3fX4hlm

Еще одна статья про частые ошибки бизнес-аналитика: не уточнять требования, принимать все за чистую монету и другие

https://bit.ly/3H0fq0I