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
​​🚀Big Data как универсальный инструмент для бизнеса

В этой статье автор расскажет, почему накапливаемые бизнесом данные можно разделить на структурированные и неструктурированные, и зачем Для хранения и обработки больших данных нужна инфраструктура, которая позволит оперативно реагировать на поступление одних данных и постоянно накапливать другие, а также вы узнаете почему еще недавно большой бизнес с трудом понимал, для каких целей можно применять Big Data, и какие задачи решать на основе их анализа.

Читать...
​​👤Собеседование по Data Science: что нужно знать и где это изучить

В этой статье автор расскажет, почему от вас не требуется космический уровень во всех темах сразу, так как не на каждом собеседовании по Data Science вас будут допрашивать о сложности алгоритмов, но везде попросят написать код, и что нужно сделать, прежде чем вы примените алгоритмы машинного обучения, а также вы узнаете почему Data Science косвенно затрагивает прикладную статистику, в основном в тех вакансиях, где нужно структурировать, делать и понимать выводы по данным.

Читать...
​​🚀Как выучить Big Data

В этой статье автор расскажет, почему молодым IT-шникам не всегда понятно, с чего нужно начать изучение этой темы, какими навыками нужно обладать и какими инструментами стоит пользоваться, а также вы узнаете как определится с направлениями в Big Data.

Читать...
​​📊Big Data для бизнеса: как крупные компании работают с клиентами в социальных сетях

В этой статье автор расскажет, почему специфика социальных сетей и «взрывной» рост их аудитории ставят перед компаниями новую проблему, как бизнес использует аналитику в CRM-системах, а также вы узнаете как специалисты Big Data создали решения для анализа контента социальных сетей, которые позволяют обобщить информацию о комментариях и обращениях конкретных пользователей.

Читать...
​​😵Раскрытие потенциала технологии Big Data в облаке

В этой статье автор расскажет, почему облачные вычисления предполагают наличие гибких моделей доставки и масштабируемой инфраструктуры для поддержки требований технологии Big Data по хранению и вычислению, а также вы узнаете почему Big Data быстро развиваются и становятся широко распространенным явлением, но необходимо определенное усилие, чтобы создать целостную среду, в которой они одновременно могут процветать и полностью реализовывать свой потенциал.

Читать...
👍1
​​💡Big Data для новичков

В этой статье автор расскажет, почему обработка данных иногда может иметь интересные последствия, и почему количество данных, которые доступны для обработки, огромно, а также вы узнаете как на больших данных можно построить алгоритмы.

Читать...
​​👤Деньги на ветер: почему ваш антифишинг не детектирует фишинговые сайты и как Data Science заставит его работать

В этой статье автор расскажет, почему в последнее время фишинг является наиболее простым и популярным у киберпреступников способом кражи денег или информации, как эффективно детектировать фишинговые сайты с помощью анализа ресурсов (изображений CSS, JS и т.д.), а не HTML, и как специалист по Data Science может решить эти задачи, а также вы узнаете почему если бренд не следит за своей репутацией, он становится легкой мишенью.

Читать...
​​🖥Что выбрать, чтобы стать дата-сайентистом

В этой статье автор расскажет, почему чтобы стать дата-сайентистом, можно засесть за книги, поступить в вуз или пройти хорошие курсы, и почему навыки, связанные непосредственно с data science, это основы программирования на Python и работа с библиотеками Pandas и NumPy, а также вы узнаете почему полному гуманитарию на первых порах будет сложно разобраться с большими данными.

Читать...
​​🧑‍💻8 причин стать дата-сайентистом в 2023 году

В этой статье автор расскажет, как Data Science помогает сделать жизнь комфортнее и разнообразнее, и почему наука о данных нужна буквально везде, а также вы узнаете почему часто Data Science нацелена не на профильную деятельность компании, а на новые рынки, бизнес-модели, эксперименты.

Читать...
​​🤔Что такое Big data engineering, и как развиваться в этой сфере

В этой статье автор расскажет, почему даже крупные компании очень часто путают, чем занимается Big Data Engineer, каковы его компетенции и зачем он вообще в организации, и почему задачи, которые выполняет инженер больших данных, входят в цикл разработки машинного обучения, а также вы узнаете почему главная задача Data engineer — построить систему хранения данных, очистить и отформатировать их, а также настроить процесс обновления и приёма данных для дальнейшей работы с ними.

Читать...
​​📊Профессия Data Scientist: плюсы и минусы

В этой статье вы узнаете, почему требования к кандидату разнятся в зависимости от уровня квалификации дата-сайентиста, и почему диапазон заработной платы в сфере Data Science довольно широкий и верхняя планка может быть очень высокой, а также вы узнаете почему некоторые компании дают тестовые задания, а уже по их результатам зовут на собеседование, и зачем нужно изучить хотя бы один язык программирования.

Читать...
​​👨‍💻Специалист по Data Science в 2023 году – чем занимается, сколько зарабатывает, как стать

В этой статье вы узнаете, почему несмотря на все риски, будущее человечества невозможно представить без искусственного интеллекта, Data Science и специалистов в этой области, и почему Big Data и Data Science активно применяются в повседневной жизни каждого человека, даже если он этого не замечает, а также вы узнаете почему особенность data science заключается в том, что здесь можно разрабатывать алгоритм, который делает прогнозы и вычисляет тенденции без вмешательства человека.

Читать...
​​🤔Сравнение MySQL и PostgreSQL в 2023 году

В этой статье автор расскажет, почему PostgreSQL и MySQL — это надежные, безопасные и масштабируемые базы данных, которые существуют уже много лет и каждая из них имеет уникальные сильные и слабые стороны, что делает какую‑либо из них более подходящей для конкретных нужд, а также вы узнаете почему обе системы существуют уже несколько десятилетий и зарекомендовали себя как надежные, безопасные и масштабируемые, однако они имеют различные сильные и слабые стороны, что делает одну из них более подходящей для конкретных случаев использования.

Читать...
​​👨‍💻Как изучать SQL в 2023 году

В этой статье вы узнаете, почему SQL остается одним из самых популярных языков программирования, используемых в области баз данных и аналитики данных, и почему изучение SQL может быть полезным не только для тех, кто только начинает свой путь в IT, но и для опытных профессионалов, которые хотят расширить свои знания и навыки, а также вы узнаете почему изучение SQL в 2023 году - это ключевой навык для любого, кто работает с данными.

Читать...
​​🚀Четыре функции для быстрой работы с Big Data

В этой статье автор расскажет, почему один из первых инструментов, с которым сталкивается аналитик либо Data Scientist — это Pandas, библиотека Python для обработки и анализа данных, и как с её помощью мы импортируем и сортируем данные, делаем выборки и находим зависимости, а также вы узнаете почему для анализа и визуализации данных часто требуется работать с датами в разных форматах, когда дата дана только одна.

Читать...
​​📊Статистика в Data Science — исчерпывающий гид для амбициозных практиков ML

В этой статье автор расскажет, почему в основе машинного обучения лежит статистика и как решить реальные проблемы с помощью машинного обучения, если вы не обладаете хорошим знанием основ статистики, а также вы узнаете почему каждая организация стремится стать управляемой данными.

Читать...
​​👨‍💻Big Data: плюсы и минусы работы с ними

В этой статье автор расскажет, почему Big Data давно перестали быть просто модными словами, которые у всех на слуху, и почему теперь это действенный инструмент для собственников бизнеса, которые хотят больше узнать о своих покупателях, оптимизировать процессы внутри компании и выстроить грамотную маркетинговую стратегию, а также вы узнаете почему сложность обработки Big Data человеческим мозгом заключается не только в том, что данных очевидно много, но и в том, что они абсолютно не структурированы и хранятся вразнобой в таблицах, диаграммах, изображениях и других формах.

Читать...
​​🤔Как использовать Big Data в бизнесе

В этой статье автор расскажет, почему большие данные о клиентах и об их предпочтениях — ценная информация для бизнеса, и как из огромного массива информации без обработки можно выделить нужную, а также вы узнаете что такое таргетированные рассылки на анализе Big Data.

Читать...
​​📊12 советов начинающему Data Scientist’у

В этой статье автор расскажет, почему вы можете знать огромное количество алгоритмов машинного обучения и архитектур нейронных сетей, но это не значит, что любую проблему нужно решать именно ими, и почему система контроля версий применяется практически везде, и позволяет фиксировать результаты вашей работы, возвращаться к предыдущим идеям, улучшать их, а также вы узнаете почему умение работать с SQL — это один из самых важный навык, которому нужно овладеть в любой профессии, связанной с данными, будь то специалист по данным, инженер данных, аналитик данных, бизнес-аналитик и т.д.

Читать...
​​👤Как обучиться Data Science и стать Дата Сайентистом с нуля

В этой статье автор расскажет, почему для работы в Data Science нужны навыки программирования и знание математики за рамками школьной программы, и почему чтобы стать Data Scientist, потребуется высокая мотивация и определенные личностные качества, а также вы узнаете какой самый быстрый и удобный способ стать специалистом по Data Science.

Читать...
​​📊Data science — наука о данных, как стать data scientist с нуля

В этой статье автор расскажет, что такое data science, почему такую профессию нельзя получить в университетах, и почему человек, решивший пройти обучение в сфере Data science, должен взвесить все «за» и «против», чтобы не пожалеть о своем выборе в дальнейшем, а также вы узнаете как дата-сайентист может повысить стоимость своих услуг, соблюдая ряд простых правил.

Читать...