Data Science | Machinelearning [ru] – Telegram
Data Science | Machinelearning [ru]
20.1K subscribers
630 photos
39 videos
29 files
3.52K links
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.

По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin

РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Download Telegram
​​🖥Python для Data Science: 8 понятий, которые важно помнить

В этой статье автор расскажет, почему использование Python в Data Science стало популярным, зачем использовать Лямбда-выражения, а также вы узнаете как правильно использовать карты и фильтры.

Читать...
​​🧑‍💻Работа в Data Science: что важно знать и как этому научиться

В этой статье вы узнаете, кто такой Data scientist, что он умеет, какие навыки нужны в этой сфере, что нужно знать в Python, а также вы узнаете сколько нужно знать математических формул чтобы понимать базовые вещи в Data Science.

Читать...
​​👤Стоит ли идти в Data Science?

В этой статье автор расскажет, насколько много в сфере программной разработки работы, что вообще такое «наука о данных», почему программная инженерия даёт общие навыки, как машинное обучение станет обычным инструментом для разработчиков ПО, а также вы узнаете почему Бизнес ещё не готов к ИИ.

Читать...
​​🧑‍💻Как выучиться на Data Scientist: наиболее востребованные технические навыки

В этой статье автор вам расскажет, что нужно знать чтобы стать Data Scientist, почему лучше учить пайтон, зачем изучать Pandas, как изучать машинное обучения, а также вы узнаете для чего нужно знать SQL и как его использовать.

Читать...
​​😮Как стать разработчиком с нуля

В этой статье автор расскажет, как стать востребованным программистом с нуля и на что обращать внимание в ходе обучения, что нужно знать, как найти первую работу в IT, что спрашивают у Джунов на собеседовании, что делать, если вам не хватает знаний до вакансии Джуниор-программиста, а также вы узнаете какие языки программирования нужны для Data Science.

Читать...
​​🚀Самообучение в Data science, с нуля до Senior за два года

В этой статье автор расскажет, как учиться эффективно и бесплатно, как понять, что такое Data science/машинное обучение и подойдет ли оно вам, и будет ли вам интересно заниматься именно data science, какие есть принципы эффективного обучения, а также вы узнаете что и как учить в программировании, как учить SQL, и почему нужно учить именно Python.

Читать...
​​🚀Data Science: лучшие учебные курсы и программы сертификации

В этой статье автор расскажет, как проектировать системы обработки данных, как создать и ввести в эксплуатацию системы, как использовать модели машинного обучения и обработки данных, а также вы узнаете, какие есть программы сертификации и почему это повысить ваш шанс стать Data Scientist.

Читать...
​​😲Data Science для начинающих: 12 проектов на Python за 3 часа

В этой статье автор расскажет, как прокачать свои навыки, какой фреймворк использовать для создания проектов, как научится обрабатывать и визуализировать данные, а затем и развёртывать созданные приложения, а также вы узнаете как с первых строчек кода на Python получить веб-приложение. которое обновляется в режиме реального времени.

Читать...
​​🤔10 вопросов на позицию специалиста по Data Science

В этой статье автор вам расскажет, как зачастую могут выглядеть вопросы на собеседованиях на junior/middle позиции, почему даже джуниоры востребованы как никогда, какие позиции подразумевают весьма обширный багаж знаний, а также вы узнаете когда можно смело начинать ходить на собеседования.

Читать...
​​😍Топ-10 Python библиотек для Data Science

В этой статье автор расскажет, Python библиотеки которые широко используются в data science, почему от 70 до 80 процентов работы дата-сайентиста это исследование и подготовка данных, какое главное преимущество NumPy, какая самая важная библиотека для машинного обучения на Python, как Gradio позволяет создавать и разворачивать веб-приложения для машинного обучения используя всего лишь несколько строк кода, а также вы узнаете почему TensorFlow это одна из самых популярных Python библиотек для создания нейронных сетей.

Читать...
​​😵Основные инструменты Data Scientist

В этой статье вы узнаете, почему основным языком программирования для Data Science является Python, какую среду разработки использовать, какие нужны библиотеки для анализа данных, какие библиотеки нужно применять в машинном обучении, а также вы узнаете как автоматизировать пайплайны для регулярного запуска, что такое DevOps и другие полезные практики.

Читать...
​​🚀7 советов для новичков в Data Science

В этой статье вы узнаете, почему большая часть курсов и учебников по Data Science описывает базовые алгоритмы и навыки, которые нужны для успешного выполнения различных задач, но когда дело доходит до настоящих проектов, оказывается, что эти знания далеки от рабочих реалий, поэтому вы получите 7 советов которые помогут вам изучить эту сферу, а также вы узнаете как получить максимум практического опыта и подготовиться к работе Data Scientist’ом.

Читать...
​​🤔Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений

В этой статье автор расскажет, чем Python хорош для команды, в которой есть как разработчики, так и специалисты по Data Science, почему для разработчиков встроенный интерпретатор тоже может быть полезен,и почему этот язык быстро и интенсивно развивается, а также вы узнаете почему Python широко используется в области Big Data.

Читать...
​​👤Какое направление Big Data выбрать и какие перспективы у новичков

В этой статье вы узнаете, какие есть направления в Big Data, какие задачи решают различные специалисты и как выбрать наиболее подходящее направление, а также вы узнаете стоит ли сейчас начинать карьеру в больших данных и насколько это востребованное направление.

Читать...
​​😲Ожидания vs. Реальность: чем отличается изучение Data Science и настоящая работа

В этой статье автор вам расскажет, почему основная работа ведётся на удалённом сервере, что такое SQL, в связи с чем эксперимент и запуск продукта совершенно разные вещи, что такое A/B-тесты и почему они важнее обучения модели, а также вы узнаете зачем нужно общаться с людьми из разных сфер и почему настоящая работа Data Science-специалиста совершенно не похожа на создание любительских моделей машинного обучения для Kaggle.

Читать...
​​🧠Базовые знания Data Science: что и где нужно изучить новичку

В этой статье вы узнаете, где используется Data Science, что делают специалисты в этой сфере, что необходимо знать по минимуму для такой работы а также вы узнаете почему вам понадобиться минимум знаний на начальном этапе, но дальше все будет сложнее и нужно получать новые знания или углублять имеющиеся в конкретной области.

Читать...
​​🖥Специалист по Data Science в 2023 году

В этой статье вы узнаете, что же такое Data Science, как работать с графиками, функциями, формулами, почему в Big Data тоже есть своя специализация, насколько пакет MySql востребован Data Scientist, зачем Data Science бизнесу, а также вы узнаете что такое Data Mining и какие есть отдельные направления в Big Data.

Читать...
​​🧑‍💻Практика Data Science: где искать датасеты и что с ними делать

В этой статье автор расскажет, почему в процессе изучения Data Science важна практика, где брать данные и что с ними делать, какие библиотеки Python содержат в себе наборы данных на которых можно практиковаться начинающим датасаентистам, какие базы данных используют для работы с изображениями, а также вы узнаете где найти подборки датасетов на самые разные узкоспециализированные тематики.

Читать...
​​🤔Какие алгоритмы и структуры данных нужно освоить начинающему специалисту по Data Science

В этой статье автор расскажет, какие алгоритмы более популярны и востребованы, и почему их нельзя разделять на то что пригодится а что не пригодиться, почему лучше всего выбрать любой курс/учебник/лекции по алгоритмам и посмотреть содержание, а также вы узнаете как начинающему data scientist’y определиться с ближайшей целью своего развития.

Читать...
​​⚡️Как специалисту по Data Science написать классификатор, если часть данных неверно размечена

В этой статье автор расскажет, что такое неверная разметка и почему это происходит, как найти в выборке неверно размеченные объекты, как обучить алгоритм на той разметке которая есть, а также вы узнаете какой есть финальный метод классификации и как делать другой подход к переразметке выборки.

Читать...
​​🚀Как стать экспертом в Data Science: пошаговый план обучения

В этой статье автор расскажет, почему сейчас в науке о данных используются два основных языка: Python и R, как быстро разобраться в теории языка R, что важно освоить в Python, какие в нем есть библиотеки, зачем нужно знать математику, а также вы узнаете почему быть программистом без знания алгоритмов страшно, а Data Scientist’ом — опасно.

Читать...