Forwarded from Slava Polianskii
Google for Developers
Rules of Machine Learning: | Google for Developers
Forwarded from Small Data Science for Russian Adventurers
#полезно
Пособие для подготовки к DS-собеседованиям.
Мне не очень понравилось, но его делали, опираясь на какие-то реальные кейсы, так что для быстрого повтора тем всё равно будет небесполезно.
https://dipranjan.github.io/dsinterviewqns/intro.html
Пособие для подготовки к DS-собеседованиям.
Мне не очень понравилось, но его делали, опираясь на какие-то реальные кейсы, так что для быстрого повтора тем всё равно будет небесполезно.
https://dipranjan.github.io/dsinterviewqns/intro.html
Forwarded from Roman Izutov
ну смотрите, тут просто чат пои сисдизу, а то бихэв
в целом нужно уметь ответить историями из СВОЕГО РЕАЛЬНОГО опыта на
1) вот эти вопросы
o Give me an example of a time you were unsatisfied with the status quo. How would you change it?
o Give me an example of a time you were driving toward a goal and realized more than half way in that it may not be the best goal
o Give me an example of a time you took an unpopular stance in a meeting with peers/leaders and what did you do?
o Give me an example of a time A time when you took a big risk and it failed.
o Give me an example of a time you used customer feedback to drive improvement or innovation. What was the situation and what action did you take?
2) вопросы из grocking behavioural inteview от educative(он бесплатный) - там же найдете хорошие вопросы, которые уже вы задаете интервьюеру
3) Так же после каждого behave вопроса может быть follow up: В следующий раз при такой ситуации вдела лбы так же или по-другому? - Важно правильно отвечать на эти допвопросы (тут надо рассказать про ретроспективу, как понял что лучше а что хуже, какую работу над ошибками провел и т.д.)
4) не забывайте про STAR и PARLA
Ну и в целом, если жим-жим из-за behave, надо идти в чат https://news.1rj.ru/str/Behavioral_interview
в целом нужно уметь ответить историями из СВОЕГО РЕАЛЬНОГО опыта на
1) вот эти вопросы
o Give me an example of a time you were unsatisfied with the status quo. How would you change it?
o Give me an example of a time you were driving toward a goal and realized more than half way in that it may not be the best goal
o Give me an example of a time you took an unpopular stance in a meeting with peers/leaders and what did you do?
o Give me an example of a time A time when you took a big risk and it failed.
o Give me an example of a time you used customer feedback to drive improvement or innovation. What was the situation and what action did you take?
2) вопросы из grocking behavioural inteview от educative(он бесплатный) - там же найдете хорошие вопросы, которые уже вы задаете интервьюеру
3) Так же после каждого behave вопроса может быть follow up: В следующий раз при такой ситуации вдела лбы так же или по-другому? - Важно правильно отвечать на эти допвопросы (тут надо рассказать про ретроспективу, как понял что лучше а что хуже, какую работу над ошибками провел и т.д.)
4) не забывайте про STAR и PARLA
Ну и в целом, если жим-жим из-за behave, надо идти в чат https://news.1rj.ru/str/Behavioral_interview
Forwarded from Kali Novskaya (Tatiana Shavrina)
Сделала для вас подборку литературы:
С чего начать в NLP
Пункт номер 0. Учебник со всеми классическими методами от Daniel Jurafsky ссылка
Бессмертная классика, и постоянно выходят обновления.
Пункт номер 1. Стенфордский видеокурс "CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning" - есть материалы за прошлые годы, смотрите самый последний (зима 2021) ссылка
Пункт номер 2 и далее. Практика-практика. Делайте своих ботов, классификаторы, микросервисные архитектуры с модельками. Много туториалов на Medium, плюс новые модели на https://paperswithcode.com/sota
◽️Много полезного собрано в учебных материалах DeepPavlov - курс уже прошел, но материалы доступны на Github - тут есть и план обучения, и идеи проектов. Во многом пересекается по материалам со стенфордским курсом.
Дополнительно:
◽️Учебник по NLP от Jacob Eisenstein - 2018 года, но большинство глав up-to-date ссылка
◽️Учебник "A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing" (2015 года, тоже староват, но все основные подходы вам все еще понадобятся) ссылка
На русском:
◽️Бесплатный курс Павла Браславского "Введение в обработку естественного языка" на stepic: ссылка
Мне он показался сложноватым для совсем новичков, но зато у вас сразу будет несколько Jupyter-проектов на выходе.
◽️Виктор Захаров, учебник "КОРПУСНАЯ ЛИНГВИСТИКА" ссылка
Отличный учебник, написанный для лингвистов. Читать легко и приятно, поймете все про выборки для обучения.
Почти для всех курсов и учебников пререквизиты одинаковые: Python, матстат, основы ML
С чего начать в NLP
Пункт номер 0. Учебник со всеми классическими методами от Daniel Jurafsky ссылка
Бессмертная классика, и постоянно выходят обновления.
Пункт номер 1. Стенфордский видеокурс "CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning" - есть материалы за прошлые годы, смотрите самый последний (зима 2021) ссылка
Пункт номер 2 и далее. Практика-практика. Делайте своих ботов, классификаторы, микросервисные архитектуры с модельками. Много туториалов на Medium, плюс новые модели на https://paperswithcode.com/sota
◽️Много полезного собрано в учебных материалах DeepPavlov - курс уже прошел, но материалы доступны на Github - тут есть и план обучения, и идеи проектов. Во многом пересекается по материалам со стенфордским курсом.
Дополнительно:
◽️Учебник по NLP от Jacob Eisenstein - 2018 года, но большинство глав up-to-date ссылка
◽️Учебник "A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing" (2015 года, тоже староват, но все основные подходы вам все еще понадобятся) ссылка
На русском:
◽️Бесплатный курс Павла Браславского "Введение в обработку естественного языка" на stepic: ссылка
Мне он показался сложноватым для совсем новичков, но зато у вас сразу будет несколько Jupyter-проектов на выходе.
◽️Виктор Захаров, учебник "КОРПУСНАЯ ЛИНГВИСТИКА" ссылка
Отличный учебник, написанный для лингвистов. Читать легко и приятно, поймете все про выборки для обучения.
Почти для всех курсов и учебников пререквизиты одинаковые: Python, матстат, основы ML
Forwarded from Slava
Domain driven design Эванса даёт неплохую базу, без него, кмк, тяжеловато проектиковать
Forwarded from Danil Emelyanov
drivendata.github.io
Cookecutter Data Science
Forwarded from Дмитрий Колодезев
1. Основы статистики https://stepik.org/course/76/info или любой курс по статистике ВУЗа
2. Python - основы и применение https://stepik.org/course/512/promo или любой курс по программированию ВУЗа, включающий python
3. Введение в машинное обучение - серия статей на Habr https://habr.com/ru/company/ods/blog/322626/ или любой курс ВУЗа по машинному обучению
4. The Missing Semester of Your CS Education https://missing.csail.mit.edu/ или практический опыт промышленной разработки программного обеспечения на python под Linux
2. Python - основы и применение https://stepik.org/course/512/promo или любой курс по программированию ВУЗа, включающий python
3. Введение в машинное обучение - серия статей на Habr https://habr.com/ru/company/ods/blog/322626/ или любой курс ВУЗа по машинному обучению
4. The Missing Semester of Your CS Education https://missing.csail.mit.edu/ или практический опыт промышленной разработки программного обеспечения на python под Linux
Stepik: online education
Основы статистики
Курс знакомит слушателей с основными понятиями и методами математической статистики. В течение трех недель мы рассмотрим наиболее широко используемые статистические методы и принципы, стоящие за ними. Полученных знаний будет достаточно для решения широкого…
Forwarded from Aleksey
Кто ваще не помнит или не знает вот я нашел в инете про Стохастические процессы, надеюсь информация будет полезной
http://synset.com/pdf/ito.pdf
http://synset.com/pdf/ito.pdf
Forwarded from Aleksey
Продублирую, если кто не видел
http://efinance.org.cn/cn/FEshuo/stochastic.pdf
http://efinance.org.cn/cn/FEshuo/stochastic.pdf