🗣Machine Learning Wednesday - митапы от МФТИ для тех, кто интересуется машинным обучением!

🔥Как оптимизировать нейронные сети и включить ML в процессы компании, не имея для этого размеченных данных! Ближайшие даты:

📅8 июля 17:00 «Компрессия моделей машинного обучения». 📣Выступают: Илья Жариков и Иван Криворотов.
💡Польза: узнаете, как сделать свои модели легче и быстрее, расширив возможные области их применения.
Регистрируйтесь по ссылке https://clck.ru/PWJiN


📅15 июля 17:00 «Использование фреймворка TopicNet для решения задач бизнеса». 📣Выступает: Евгений Егоров.
💡польза: узнаете, как без размеченного датасета и больших бюджетов на вычислительные ресурсы решать практические ML задачи.
Регистрируйтесь по ссылке https://clck.ru/PWJoq

:💻Для тех, кто планирует участвовать в митапе от МФТИ «Использование фреймворка TopicNet для решения задач бизнеса» 15 июля.

🎁Есть возможность получить толстовку от организаторов! Вам необходимо:

✅ Зарегистрироваться на вебинар https://clck.ru/PWJoq и посетить его.
✅Рассказать свою историю развития в ML и отправить в telegram @profi991
✅Если твоя история будет в стиле лимерик или хокку, то это принесет дополнительные баллы.
✅Выбор победителя на плечах спикеров и организаторов — по шкале от 1 до 10 баллов (плюс дополнительные 5 баллов за стихотворный стиль).
✅Конкурс проходит до 15 июля (включительно).
✅Результаты конкурса будут опубликованы в группе https://vk.com/machine.intelligence 16 июля с именами двух героев, которые заберут прекрасный свитшот.

Machine Learning experts from around the world are recommending their favourite Machine Learning books to start or strengthen your knowledge of AI, Machine Learning and Deep Learning.
https://mentorcruise.com/books/ml/

Я вчера провела вебинар для Skills Lab НИУ ВШЭ на тему того, как и где искать окрытые данные, а также как размещать и аннотировать данные, чтобы на них можно было сослаться.
Презентацию можно посмотреть и скачать на Slideshare:
https://www.slideshare.net/iradche/ss-238640185
#OpenData

Introducing TensorFlow Videos for a Global Audience: Russian
https://blog.tensorflow.org/2020/03/introducing-tensorflow-videos-for-global-audience-russian.html

Цветы нужно поливать, кофе — обжаривать, данные — обрабатывать.

Вот также чётко и «по полочкам» разложат материал преподаватели курса Нетологии для начинающих аналитиков. Они научат вас, как превратить данные в эффективный инструмент планирования в любой профессии и даже в повседневной жизни.

А помогут им в этом машинное обучение, Python, основы статистики и щепотка волшебства — практические задания, взятые из повседневной жизни. Чтобы было максимально интересно и полезно.

Погрузиться в data-science с опытными наставниками↓ http://netolo.gy/fSl

По промокоду DATA10 действует дополнительная скидка 10% на эту или любую другую профессию направления Аналитика в Нетологии. Скидка действует до 28 сентября и суммируется с акцией на сайте.

А какие данные ищете вы?

Примите участие в опросе, который поможет нам в создании новых карт данных о культуре, энергетике, информационных технологиях, трудовых отношениях и транспорте. Цель — собрать дополнительные вопросы, раскрывающие основные аспекты этих пяти тематических направлений.

Присоединиться к опросу: http://bit.ly/datamaps-ru

Real-time Object Tracking with TensorFlow, Raspberry Pi, and Pan-Tilt HAT

https://towardsdatascience.com/real-time-object-tracking-with-tensorflow-raspberry-pi-and-pan-tilt-hat-2aeaef47e134
#ML #RaspberryPi

Четыре курса от Дмитрия Сошникова:
1. Parsing Algorithms
2. Building an Interpreter from scratch
3. Automata: building a RegExp machine
4. Garbage Collection Algorithms

Ссылка на курсы: http://dmitrysoshnikov.com/category/courses/
Эти же курсы есть и на Udemy.

Самоучитель по AWS от Stelligent:

https://stelligent.com/2020/10/27/open-sourcing-our-devops-training-platform-stelligent-u/

Стоящие внимания лабы от одной из крупнейших контор, специализирующихся на AWS Devops. Данный материал в том числе используется для обучения их инженеров.

Прямая ссылка на GitHub:

https://github.com/stelligent/stelligent-u

Однозначно в закладки

#learning #devops

Ричард Столлман и будущее инноваций в ПО: https://habr.com/ru/company/near/blog/526232/

Original:
Richard Stallman & Future of Software Innovation: https://hackernoon.com/richard-stallman-future-of-software-innovation-4e591fa93d7f

Data Science History and Overview

https://www.kdnuggets.com/2020/11/data-science-history-overview.html

Introducing Amazon SageMaker Data Wrangler, a Visual Interface to Prepare Data for Machine Learning

Amazon SageMaker Data Wrangler -- a new capability of Amazon SageMaker that makes it faster for data scientists and engineers to prepare data for machine learning (ML) applications by using a visual interface.

https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-amazon-sagemaker-data-wrangler-a-visual-interface-to-prepare-data-for-machine-learning/

The Cancer Imaging Archive is a service which de-identifies and hosts a large archive of medical images of cancer accessible for public download. The data are organized as “collections”; typically patients’ imaging related by a common disease (e.g. lung cancer), image modality or type (MRI, CT, digital histopathology, etc) or research focus. DICOM is the primary file format used by TCIA for radiology imaging. Supporting data related to the images such as patient outcomes, treatment details, genomics and expert analyses are also provided when available.


https://www.cancerimagingarchive.net/collections/

Дата-завтраки (сообщества ODS) каждое утро: https://www.joinclubhouse.com/room/xq53KVDp

Начало в 9:30.

Заметки о прошедших дата-завтрах можно посмотреть здесь: http://bit.ly/data_zavtrak

Good Data Scientist, Bad Data Scientist

https://ianwhitestone.work/good-ds-bad-ds/

Machine learning and AI are hot priorities for businesses. But there remains a huge gap between AI aspirations and actual execution. In 2020, only 13% of organizations managed to successfully deploy ML use cases in production and plan to keep scaling them. Why such a low number?
https://neuromation.io/blog/machine-learning-as-a-service/
#MLaaS

У дружественной организации появилась вакансия дата-инженера.
Вот ее описание.

Дата-инженер в Вебиум

Привет! Мы — Вебиум. Нескучная онлайн-школа для тех, кто готовится к экзаменам и хочет во всём разобраться. Мы открытая организация с культурой бирюзового управления, гибким подходом и большой верой в то, что мы делаем!

Более 7 лет помогаем школьникам со всей России готовиться к ЕГЭ. Только в прошлом году с нами занималось более 41,5 тысячи студентов!

🔸 Кого мы ищем?

Мы ищем дата-инженера, готового поддерживать data-driven культуру управления продуктом и маркетингом, обеспечивая всех заинтересованных данными для принятия аргументированных решений.

🔹 Что предстоит делать

- Создавать и оптимизировать ETL процессы выгрузки данных (разовые + автоматизация);
- Контролировать качество данных;
- Оптимизировать работу с базами данных;
- Продумать стратегию развития аналитической инфраструктуры с учетом потребностей бизнеса — выбор технологий и проектирование архитектуры;
- Наладить регулярные процессы подготовки и поставки данных для продуктовых, маркетинговых команд и аналитиков.

Подробнее о том, кого мы ищем и какие условия предоставляем по ссылке: https://www.notion.so/Data-engineer-eb7a5c2c5b4941b3a25a7385bc5bb4e1

Data Scientists and ML Engineers Are Luxury Employees
https://towardsdatascience.com/data-scientist-and-ml-engineers-are-luxury-employees-9ff180f197a3

Become an Analytics Engineer in 90 Days
https://tuanchris.com/blog/2021-06-12-become-an-analytics-engineer-in-90-days/