Data Science

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Gemini API Cookbook 📚 Github @datascienceiot

Сотрудники Авито ведут свой telegram-канал ⭐️ И знаете, получается мега-лампово и увлекательно. Всего через несколько постов начинаешь уже чувствовать себя частью их уютного офиса: рядом — знакомые весёлые коллеги из постов, и вам точно есть что обсудить. А вообще хвалим и одобряем. Во-первых, смело и интересно. Во-вторых, для тех, кто рассматривает работу в компании, это возможность изучить культуру и вайб команды ещё до трудоустройства. 🔥 Однозначно подписка — @avito_life 🔥🔥 Если думаешь о работе в Авито, то добавляй сразу — @avito_career

DevOps - Puppet, Docker, and Kubernetes. 📕 Book @datascienceiot

Data Science повсюду🙌 Лента рекомендаций в соцсетях, плейлист с треками под ваш вкус в стриминговом сервисе и умные голосовые помощники — всё это результат работы Data Scientist. Специалист решает бизнес-задачи с помощью данных. Освоить востребованную и высокооплачиваемую IT-профессию с нуля можно на курсе «Data Scientist». В программе много практики: бизнес-игры, хакатоны, соревнования Kaggle, прожарки и конкурсы от партнёров. 20+ проектов можно добавить в портфолио и искать работу уже через 5 месяцев занятий. В программе 3 траектории обучения: 1. Базовая — для быстрого старта в профессии. 2. Расширенная — для углублённой работы с нейросетями и big data. 3. Продвинутая — для специализации в медицине или промышленности. Сейчас программу можно освоить выгоднее — повышенная скидка 45% действует по промокоду BIGDATA45. Начинайте обучение и становитесь перспективным IT-специалистом Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5yd9JhE

Practitioner Guide for Creating Effective Prompts in Large Language Models 🔗 Paper @datascienceiot

Introduction to Data Science – Lecture Material 🔗 Github @datascienceiot

Вспомнить универ или узнать что-то новое — в честь дня математика Яндекс Образование решили посвятить точным наукам весь декабрь и вместе с факультетом компьютерных наук НИУ ВШЭ опубликовали онлайн-учебник по математике для анализа данных. В хендбуке есть теоретические главы, задачи для самостоятельного решения, примеры кода. Публикуется постепенно, первый раздел посвящен графам. Знаете ли вы, например, является ли граф на картинке деревом? Правильный ответ: Да, это дерево. Этот тип графов особенно полезен для решения задач оптимизации. Например при планировании эффективных маршрутов доставки или построении экономичных сетей. Это было слишком легко? Больше задачек о графах и не только — в хендбуке.

готовый пост. пометка на картинке, ерид — в ссылке

DATA SCIENCE ROADMAP 🔗 Github @datascienceiot

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Introduction to Data Science 📚 Book #book #beginner #r @datascienceiot

Introduction to Data Science Book

Эти люди делают DS У технологического подкаста ВТБ стартовал новый сезон — «Лица Data Fusion». Он посвящён тем, кто стоит за яркими достижениями и самыми интересными проектами сферы ИИ и Data Science, — лидерам от науки и бизнеса и их командам. Кстати, Data Fusion — большая весенняя конференция по данным и ИИ, на которой соберутся все эксперты в области DS.  Ведёт подкаст Денис Суржко, вице-президент и замруководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ.  Нам нравится идея в подкасте о технологиях говорить о людях. В гостях первого выпуска — доктор физ.-мат. наук, профессор РАН, генеральный директор института AIRI, профессор Сколтеха Иван Оселедец. Получился интересный разговор о том, как был предопределён его путь в науку, об учениках, бизнесе и будущем ИИ. Крайне рекомендуем к прослушиванию и просмотру, ссылки ниже. VK Видео Аудиоплощадки

Machine Learning in Action 📕 Книга @datascienceiot

🔥17 декабря в 20.00 мск приглашаем на открытый урок "Алгоритмы с подкреплением в стохастических играх" курса Reinforcement Learning, на котором: - Вспомним о теории игр и равновесии Нэша; - Поговорим о том какие алгоритмы обучения с подкреплением применимы к стохастическим играм; - Реализуем один из них в коде и обучим наших агентов взаимодействовать друг с другом. Участники вебинара получат ноутбук с кодом практического примера реализации алгоритма и поймут как запустить его в игровой среде. 👉Регистрация: https://otus.pw/fiHd/?erid=LjN8KbeQ4 Встречаемся в преддверии старта курса «Reinforcement Learning» в OTUS. Обучение позволит применять алгоритмы RL для решения разнообразных задач в реальном мире, включая игровую индустрию, робототехнику, управление энергетическими системами и управление финансовым портфелем. #реклама О рекламодателе

MIT's "Foundations of Reinforcement Learning & Interactive Decision Making" PDF: arxiv.org/pdf/2312.16730 @datascienceiot

📌Монография "Reinforcement Learning: An Overview" Исчерпывающий материал по обучению с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), в котором подробно описываются различные модели среды, задачи оптимизации, исследуется определение компромисса между теорией и практической эксплуатаций RL. Отдельно рассматриваются смежные темы: распределенное RL, иерархическое RL, обучение вне политики и VLM. В работе представлен обзор алгоритмов RL: 🟢SARSA; 🟢Q-learning; 🟢REINFORCE; 🟢A2C; 🟢TRPO/PPO; 🟢DDPG; 🟢Soft actor-critic; 🟢MBRL. Автор - Kevin Murphy, главный научный сотрудник и руководитель команды из 28 ресечеров и инженеров в Google Deepmind. Группа работает над генеративными моделями (диффузия и LLM), RL, робототехникой, байесовским выводом и другими темами. Кевин опубликовал более 140 статей на рецензируемых конференциях и в журналах, а также 3 учебника по ML, опубликованных в 2012, 2022 и 2023 годах издательством MIT Press. (Книга 2012 года была удостоена премии ДеГроота как лучшая книга в области статистической науки). 🔜 Монография опубликована в открытом доступе 9 декабря 2024 года. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Book #RL

Российская наука на NeurIPS 2024 На международной конференции NeurIPS, которая стартовала 10 декабря в Ванкувере, ученые из AIRI (российский научно-исследовательский институт искусственного интеллекта) и Сбера представили рекордные 17 научных работ. В их числе исследования в области квантовой химии, оптимизации AI-алгоритмов и методов обучения больших моделей. Как отметил Старший вице-президент Сбера, руководитель блока «Технологическое развитие» Андрей Белевцев — этот успех подчеркивает конкурентоспособность российской науки в области искусственного интеллекта на мировой арене. @datascienceiot

Reinforcement Learning: An Overview 📕 Book @datascienceiot