​Получи ультрасовременное образование из любой точки мира! Четырехлетняя программа бакалавриата по аналитике данных и машинному обучению это:
→ дистанционное образование за 4 года;
→ портфолио, стажировки и трудоустройство;
→ возможность получить 2 диплома;
→ отсрочка от армии.

Специалисты Data Science & Machine Learning находят закономерности в данных и делают выводы. Например, какой способ производства на предприятии тратит меньше энергии, какие товары компании самые популярные или когда в экономике может случиться дефолт. А также создают алгоритмы обучаемого искусственного интеллекта для нейросетей, голосовых помощников, программ распознавания лиц и чат-ботов.

Вот, в каких сферах ты сможешь работать после окончания вуза:
→ Разработка игр.
→ Информационные технологии.
→ Медицина.
→ Финансы.

Получи больше информации, переходи по ссылке: https://clc.am/jv1anA

Технология FPGA для искусственного интеллекта.

Трудно представить другую технологию, которая настолько разносторонняя как FPGA.
FPGA — Field-Programmable Gate Array, то есть программируемая логическая матрица (ПЛМ), программируемая логическая интегральная схема (ПЛИС). Это технология, при которой создается микросхема с набором логических элементов, триггеров, иногда оперативной памяти и программируемых электрических связей между ними. При этом программирование FPGA оказывается похоже на разработку электрической схемы, а не программы. Пользуюсь данной технологией давно и попробую описать самые полезные с моей точки зрения применения по мере их усложнения.

Cферы применения решений FPGA + AI и Преимущества FPGA для искусственного интеллекта.
https://telegra.ph/Cfery-primeneniya-reshenij-FPGA--AI-03-09

​Невероятно, но факт: язык программирования Python нужен не только для веб-разработки, программ или видеоигр. Он хорошо помогает и в бизнесе. И если вы думаете, что кодить это сложно и не для вас — значит, вы еще не учились на курсе Python для решения бизнес-задач от GeekBrains.

Курс подходит для всех, кто не знаком с программированием, но решает задачи бизнеса и хочет делать это в три раза быстрее.
Продакт-менеджеры, маркетологи, собственники бизнеса да и вообще любые ценители своего времени — если вы работаете с аналитикой, делаете имейл-рассылку, обрабатываете файлы или занимаетесь рутинными задачами, то это обучение как раз для вас.
Один раз напишете программу — и забудете ручную обработку данных как страшный сон.

Хотите знать больше? Переходите по ссылке → https://geekbrains.ru/link/OEQ6N5

Алгоритмы машинного обучения и их типы

Термины «Машинное обучение» и «Искусственный интеллект» часто путают между собой. На самом деле, машинное обучение входит в область искусственного интеллекта. Ещё машинное обучение порой путают с прогнозной аналитикой (или предсказательным моделированием). И опять, машинное обучение может использоваться для предсказательного моделирования, но это всего лишь один из видов предиктивной аналитики, и его применение шире, чем предсказательное моделирование.
https://telegra.ph/Algoritmy-mashinnogo-obucheniya-i-ih-tipy-03-10

​Хорошие новости, друзья!

16 марта NewProLab - ведущий провайдер курсов в сфере data science - запускает 12-недельный курс "Специалист по большим данным".

Эту программу уже прошли более 300 дата аналитиков и разработчиков, в их числе CDO ведущих компаний.
👉🏻Успейте подать заявку: https://clck.ru/TayKh

Без преувеличения - это самая хардкорная и глубокая программа на рынке Big Data. Вас ждет 36 практических занятий, 10 лаб, подготовка 2 собственных проектов и всё это на реальных дата-сетах и живых кейсах от команды преподавателей-практиков.

Вы научитесь строить модели машинного обучения, писать MapReduce-джобы, используя Hadoop Streaming и Python, готовить SQL-like запросы в Hive, работать с данными на HDFS, проводить анализ при помощи Apache Spark, а также строить алгоритмы рекомендательных систем.

P.S. Нужно подтянуть отдельный модуль? Программу можно пройти частями. Оставляйте заявку.

10 примеров, как искусственный интеллект может изменить ваш образ жизни
Искусственный интеллект в последнее время привлекает все больше внимания, и, если верить Биллу Гейтсу, из всех современных инноваций именно эта имеет наибольший потенциал изменить нашу жизнь сделать ее «более продуктивной, эффективной и вообще легкой».
https://telegra.ph/10-primerov-kak-iskusstvennyj-intellekt-mozhet-izmenit-vash-obraz-zhizni-03-11

3 апреля состоится Yandex.Taxi Data Driven

Это бесплатный митап для всех практикующих дата-аналитиков, сайентистов и просто разработчиков. В этом году он пройдет в онлайне по приглашениям.

С 11 утра до 5 вечера аналитики Яндекс Go будут делиться опытом на примере реальных кейсов, неудачами и успехами. После докладов будет секция воркшопов, где участникам предлагается вместе поштурмить над интересными и сложными проблемами бизнеса, продукта и аналитики.

На митапе можно получить не только актуальный опыт со всеми «граблями» на практике, но и влиться в комьюнити data-аналитики и проявить себя. И может даже попасть в Яндекс.

Регистрация с небольшим отборочным заданием, а это значит, что на встрече не будет «случайных» людей. Подробнее вот тут — https://taxi.yandex.ru/action/ytdd.

​​Топ 5 ресурсов для изучения математики для DataScience

1. KhanAcademy
[https://ru.khanacademy.org/]

2. Coursera
[https://www.coursera.org/]

3. StatQuest (Youtube)
[https://www.youtube.com/user/joshstarmer]

4. Introduction to Algebra
[https://www.khanacademy.org/math/algebra-home/alg-intro-to-algebra]

Обучаете нейронки и работаете с Big Data?
Тогда у Яндекса для вас есть DataSphere — новая облачная среда для ML-разработки и анализа данных

🔥Почему ее стоит попробовать:

⏳ Не нужно торопиться из-за временных ограничений, ноутбуки там никуда не пропадают.
💸 Стартовый грант на 3 000 ₽ каждому новому пользователю. Его хватит, например, на 50+ часов вычислений с GPU.
🧾 Когда грант закончится — Pay as you Go — платите только за вычисления.
🖥 Отлично знакомый многим из нас интерфейс Jupyter Notebook и документация на русском.
☁️ Бессерверные технологии, благодаря которым ML становится значительно дешевле всего, что было раньше.
✅ Есть NVIDIA V100 в конфигурациях с одной и четырьмя картами, и можно бесшовно переключаться c CPU на GPU без потери прогресса.

В DataSphere можно работать одному и в командах, использовать для работы, учебы и личных проектов!

👉Начните бесплатно по ссылке: https://clck.ru/TiZ6g

Любые вопросы задавайте ребятам в официальном чате DataSphere — продуктовая команда проекта оперативно там отвечает: https://news.1rj.ru/str/yandex_datasphere

5 лучших библиотек машинного обучения

За последние несколько лет рост машинного обучения достиг стремительных темпов. Это связано с выпуском библиотек машинного обучения (МО)/глубокого обучения (ГО), которые абстрагируются от сложности скаффолдинга или реализации модели МО/ГО.https://telegra.ph/5-luchshih-bibliotek-mashinnogo-obucheniya-03-15

​​Диаграммы рассеяния

Диаграмма рассеяния лучше всего подходит для визуализации связи между двумя
спаренными множествами данных. Например, показана связь между
числом друзей пользователя и числом минут, которые они проводят на веб-сайте
каждый день:
friends = [ 70, 65, 72, 63, 71, 64, 60, 64, 67)
minutes = [175, 170, 205, 120, 220, 130, 105, 145, 190)
labels = ['а', ·ь·, 'с', 'd', 'е', 'f'' 'g'' 'h', 'i']
# Друзья
# Минуты
# Метки
plt.scatter(friends, minutes)
# Назначить метку для каждой точки
for label, friend_count, minute_count in zip(labels, friends, minutes):
plt.annotate(label,
xy=(friend_count, minute_count), # Задать метку
xytext=(5, -5), # и немного сместить ее
textcoords='offset points')
plt.noscript("Чиcлo минут против числа друзей")
pl t. xlabel ( "Число друзей")
plt.ylabel("Чиcлo минут, проводимых на сайте ежедневно")
plt.show ()

​Интенсивный курс Deep Learning от Newprolab для обучения работе с глубокими нейронными сетями на реальных датасетах в контексте боевых бизнес-задач.

🔥Старт 29 марта, задать вопросы и зарегистрироваться на программу можно тут: https://clck.ru/ThHAR

Что в программе?
Два блока: компьютерное зрение и Natural Language Processing. Научитесь предобрабатывать и классифицировать изображения, а также генерировать и классифицировать тексты с применением самых современных архитектур.

8 практических занятий, 2 проекта и туториал по разметке данных. Курс предназначен строго для дата сайентистов, ML-инженеров и менеджеров продукта, уже имеющих опыт машинного обучения. Обратная связь, живое общение, обмен опытом и рост в кругу коллег прилагается!

💡Специальная скидка 7% от цены на сайте по промокоду Devsp. Присоединяйтесь!

Построение графиков в Python при помощи Matplotlib
Картиной можно выразить тысячу слов. В случае с библиотекой Python matplotlib, к счастью, понадобится намного меньше слов в коде для создания качественных графиков.
https://telegra.ph/Postroenie-grafikov-v-Python-pri-pomoshchi-Matplotlib-03-17

Как устроены камеры с искусственным интеллектом

В каждой умной камере есть встроенная видеоаналитика, сегодня чаще всего здесь используются нейросети глубокого обучения или искусственный интеллект. Это стало возможным благодаря увеличению мощности процессоров видеокамер, раньше видеоаналитика могла существовать только на серверах.
https://telegra.ph/Kak-ustroeny-kamery-s-iskusstvennym-intellektom-03-18

Разбираем, чем отличается версионирование в ML-разработке по коду от версионирования по коду и состоянию.

Ситуация: вы работаете над проектом, например занимаетесь ML-прототипированием или анализом данных. По ходу работы в системе сохраняется код, и вы спокойно продолжаете, не боясь что-то упустить из виду. Но в конце недели понимаете, что где-то свернули не туда. Вы откатываетесь на несколько шагов назад по коду, и все бы ничего, но вычисления ведь придется делать заново. Это главный недостаток версионирования по коду.

Версионирование по коду и состоянию отличается тем, что во время работы сохраняется не только сам код, но и состояние вычислений. То есть состояние = код + вывод + переменные. Это значит, что если вы откатитесь назад, то получите не только прежний код, но и значения переменных. Вам не придется заново запускать вычисления, терять время и ресурсы.

Попробуйте версионирование по коду и состоянию в Yandex DataSphere, где каждому новому пользователю доступны бесплатные ресурсы на ML-разработку:

👉 https://clck.ru/ToJNp