Книга по теории вероятностей для начинающих с подборкой задач для тренировки (автоматическая проверка доступна на сайте). В качестве бонусов - интересные визуализации и приложения на R.

https://bit.ly/3uNuucX

Чат-боты в банке: где и как их применять, чтобы никого не распугать?

https://bit.ly/3uIoxxO

Библиотека scikit-learn: перевод документации на русский язык

https://bit.ly/3DCl2xf

Бесплатный курс по основам статистики для анализа данных. Рассчитан на слушателей без углубленных знаний математики

https://bit.ly/3j6H01L

Автоматическое распознавание речи: образцы моделей, читлист и сборник дополнительных материалов

https://bit.ly/36XO2mY

Врываемся в Data Science: гайд для начинающих. От сбора данных до их визуализации и презентации.

https://bit.ly/38ottAw

#top@datamining.team
ТОП 5 постов за март

1. Курс по нейросетям на Python (короткие видео по 10-20 минут)
https://bit.ly/3JymrH7

2. Курс по машинному обучению от Школы анализа данных
https://bit.ly/3CMyDRZ

3. Сборник лучших датасетов для машинного обучения и Data Science
https://bit.ly/3uifF1X

4. Книга по Python: установка среды, подробное обучение программированию с нуля
https://bit.ly/3iCrzy1

5. Как обучить модель на нескольких примерах, но при этом получить качественный прогноз (статья)
https://bit.ly/3CgqtBj

Задачник по теории вероятностей от Оксфорда с решениями

https://bit.ly/3KmT7DP

Короткое видео о том, как совершенствуются маски в Snapchat с помощью нейросетей. В качестве бонуса - ссылка на Google Colab, где можно поэкспериментировать с технологией GAN.

https://bit.ly/3Kufqrj (видео)
https://bit.ly/3O0UUAI (Google Colab)

Статья для новичков: разметка данных с помощью Label Studio. Процесс от настройки проекта до экспорта размеченного датасета по шагам.

https://bit.ly/3v4HlYl

Компактный читлист по Python; доступно скачивание в pdf

https://bit.ly/37cvRtT

Курс по теории вероятностей с нуля для новичков: случайные события, случайные величины, дискретные и непрерывные распределения. Для успешного освоения требуются знания матанализа.

https://bit.ly/3xlWtDm

17 лучших инструментов для работы с Big Data в 2022 году

https://bit.ly/37MtRZb

Полноценный видеогайд по машинному обучению на R: основы, приложения ML, линейная и логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес и другие модели.

https://bit.ly/3M4aVnF

Книга, в которой показано, как вероятностные методы применяются в реальных задачах анализа данных

https://bit.ly/3Ec2owc

Видео о том, как искусственный интеллект учится создавать рецепты блюд

https://bit.ly/37pcCNV

Введение в Data Science на языке Kotlin: распознавание образов

https://bit.ly/3EkasLE

Читлист по отладчику pdb для Python

https://bit.ly/3EqcbyM

Курс по линейной алгебре, ориентированный на приложения. Подходит для освоения тем, у кого уже есть начальные знания по данной дисциплине.

https://bit.ly/3Ex3WBo

Гайд по изучению C++: подходит тем, кто начинает знакомиться с языком или хочет заполнить пробелы

https://bit.ly/3LhJSoQ

Книга по теории вероятностей с теорией и примерами. Подходит для подготовленных читателей, владеющих знаниями по высшей математике.

https://bit.ly/3xImUDy