Data Science – Telegram
Data Science
41.3K subscribers
1.67K photos
4 videos
47 files
2.07K links
DS
По всем вопросам- @haarrp

@ai_machinelearning_big_data - machine learning

@pythonl - Python

@itchannels_telegram - 🔥 best it channels

@ArtificialIntelligencedl - AI

@pythonlbooks-📚

@programming_books_it -📚

Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
Download Telegram
INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

📓 Book

@datascienceiot
Complete Data Engineering with Projects Series

📓 Book

@datascienceiot
Mathematical Introduction to #DeepLearning — Methods, Implementations, and Theory:

📓 Book

@datascienceiot
A 150 pages review paper on the applications of machine learning in finance.

📓 Book

@datascienceiot
Game Theory

📓 book

@datascienceiot
The conceptual Mathematics behind Machine Learning with example

📓 book

@datascienceiot
Как правильно хранить данные? Что делать со старыми данными? Как правильно выстроить каталогизацию данных внутри огромной компании? Об этом и многом другом в новым выпуске подкаста «Магнитное Поле».

Гостем финального выпуска второго сезона стал Олег Молчанов, руководитель направления по метаданным в Магните. Он поделился кучей инсайтов о том, как же в огромной компании с кучей разнородных данных для тысяч пользователей управлять этими самыми данными, хранить, валидировать, как проверять их качество и зачем все это нужно.

Подкаст «Магнитное Поле» создается совместно проектом @zavtracast и IT-командой ритейлера Магнит. В этом подкасте рассказывается про работу самых разных команд крупной технологической компании, где работают тысячи человек. В предыдущих выпусках обсуждали мобильную разработку, современный backend, devops с человеческим лицом, дизайн-системы, data governance, IT HR, зачем нужен agile, geo BI, облачные архитектуры, InnerSource, создание внутренних продуктов и многое другое.

🎧Послушать
📹
Посмотреть
The Principles of Deep Learning Theory

📓 book

@datascienceiot
Linear Model and Extensions

📓 book

@datascienceiot
Soccer Analytics Handbook

📓 book

@datascienceiot
THE DIGITAL SHOPFLOOR: INDUSTRIAL AUTOMATION IN THE INDUSTRY 4.0 ERA Performance Analysis and Applications

📓 Book

@datascienceiot
Building Python Web APIs with FastAPI

📓 book

@programming_books_it
Mathematical Introduction to #DeepLearning

📓 Book

@datascienceiot
An introduction to graph theory

📓 Book

@datascienceiot
Introduction to Probability for Data Science

📓 Book

@datascienceiot
Deep R Programming

📓 Book

@datascienceiot
Text Annotation Handbook
A Practical Guide for Machine Learning Projects


📓 Book

@datascienceiot
THEORY OF DEEP LEARNING

📓 Book

@datascienceiot
Physics-based Deep Learning

📚 Book

@datascienceiot