Data Science

📕 Applied Causal #Inference Powered by #MachineLearning 📌Book @datascienceiot

NotebookLlama: An Open Source version of NotebookLM 📚 Book @datascienceiot

🎃 Приглашаем на вебинар перед Хэллоуином: «Нужна ли математика на собеседованиях?» 🧙‍♀️ Темные тучи сгущаются, и в воздухе витает мистическая атмосфера... Готовы ли вы окунуться в мир загадочной математики и раскрыть тайны успешного собеседования? Тогда ждем вас 28 октября в 20:00! 🕸 https://proglib.io/w/6a50d166 Что вас ждет в эту зловещую ночь: 💀 Ошибаться не страшно: узнаем, как неудачные проекты и опыт «в стол» превращают джуниоров в сеньоров. Расскажем истории о том, как ошибки закаляют и помогают достигать вершин мастерства. 🧛 Собеседования без подготовки? Обсудим, возможно ли пройти через испытания рекрутеров без специальной подготовки или это путь в лабиринт с привидениями. 🧙 Теория и практика — зелье успеха: • Выбор метрики оценки модели: какую метрику показать бизнесу, чтобы не столкнуться с гневом нечисти? Разберемся в разнице между MAPE и WAPE и когда какую применять. • Трансформация распределений: как превратить логнормальное распределение в нормальное без волшебной палочки? Поговорим о том, зачем это нужно и как обойтись изменением функции потерь вместо магических превращений. 🦇 Бонус для смельчаков: раскроем секреты тестирования в маркетинге, которые помогут не заблудиться в темном лесу конкурентного рынка. Не упустите шанс провести вечер в компании единомышленников, погрузиться в атмосферу Хэллоуина и получить ценные знания! 🕯 Записывайтесь на вебинар и готовьтесь к мистическим открытиям! https://proglib.io/w/6a50d166

The State of AI Report 📚 Report @datascienceiot

Где можно и где нельзя без ML в промышленности 🎧 Подкаст О сходствах и различиях в задачах DS-команд в финтехе и промышленности и главных направления развития ML в этих сферах: в подкасте «Деньги любят техно» поговорили Михаил Граденко, «Русал», и Юлий Шамаев, ВТБ. Слушать Смотреть

Vector Calculus 📚 Книга @datascienceiot

Тренажёр-практикум Python и SQL (от NumPy и OpenCV до PostgreSQL) в аналитике данных и ML Откройте карьерные возможности в машинном обучении и аналитике данных - Научитесь проводить анализ больших объёмов данных. - Создавайте интерактивные и 3D-визуализации для представления данных. - Освойте работу с SQL-базами для хранения, модификации и извлечения данных. - Оптимизируйте запросы и управляйте структурой данных. Для кого будет полезен этот тренажёр? Аналитикам данных, бизнес-аналитикам и продуктовым специалистам: Новичкам и продолжающим в области анализа и визуализации данных, которые хотят освоить инструменты для анализа и машинного обучения на практике. Тем, кто уже знаком с Python и стремится развиваться в аналитике данных и ML: Разработчикам и специалистам по данным, стремящимся углубить навыки обработки данных и визуализации. Инженерам данных и всем заинтересованным: Тем, кто сталкивается с трудностями при предобработке данных для моделей машинного обучения и хочет выстроить системный подход к работе с ними. Тем, кто стремится автоматизировать процессы и управлять данными: После курса вы научитесь эффективно работать с NumPy и Pandas, создавать визуализации через Matplotlib и Seaborn, управлять базами данных с PostgreSQL. Примеры задач, которые вы решите в тренажёре: - Анализ температурных данных - Редактор изображений - Временной анализ продаж 🎓 Попробуйте первые уроки бесплатно! Пройдите 6 практических заданий сразу! PS. В демо также доступен ИИ-бот ДуДу с code review 24/7. 👉 Регистрация на демо-доступ

Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs 📚 Book @datascienceiot

Advanced SQL for Beginners Free Download 📚 Book @datascienceiot

Как нужно укомплектовать команду ML для решения задачи? 🔹Расскажем на открытом уроке «Структура и построение ML команды» про композицию ML команды, различные роли в ней и их зоны ответственности ✅ Поговорим о том, зачем нужны ролы Data Scientist, Data Analyst, BI Analyst, ML Engineer, Data Engineer. Как организовать работу команды и взаимодействие внутри нее. Урок приурочен новому курсу «ML Team Lead» от Otus. 👉 Регистрация и подробности: https://otus.pw/0oSr/?erid=LjN8Jteeq #реклама О рекламодателе

Principles of Data Science 📓 Книга @datascienceiot

Приглашаем погрузиться в аналитику данных вместе с Яндексом! Data Driven — это наша ежегодная конференция для тех, кто анализирует данные, чтобы принимать бизнес-решения. 26 октября приглашаем дата-сайентистов и всех, кто интересуется Big Data, послушать спикеров из Крауда, Рекламы, Алисы и других команд. В программе: доклады о фичах на основе пользовательских отзывов, машинном переводе, обучении YandexGPT, метриках KPI и многом другом. 📍Место: Москва, ст. м. «Парк культуры» 📅 Дата: 26 октября в 12:00 💻 Регистрация Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.

Linear Algebra Done Right 📓 Book @datascienceiot

Хотите узнать, как использовать Patroni для управления высокодоступными кластерами PostgreSQL? Ждем вас на открытом вебинаре 24 октября в 20:00 мск, где мы разберем: - что такое Patroni и как он помогает обеспечить высокую доступность для PostgreSQL; - основные компоненты и архитектуру Patroni; - настройку и конфигурацию Patroni для работы с PostgreSQL; - примеры использования Patroni для управления кластером PostgreSQL; - практические советы по оптимизации и мониторингу работы кластера. 👨‍💻🛠👨🏻‍💻 Урок для DevOps-инженеров, системных администраторов, backend-разработчиков и тимлидов, стремящихся обеспечить высокую доступность PostgreSQL. Встречаемся в преддверии старта курса «Highload Architect». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение! 🔴 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/UOHo/?erid=LjN8KaJzy #реклама О рекламодателе

Data Science Tools 📓 Книга @datascienceiot

🚀 Обновите свои навыки с Pydantic V2! 🚀 Приглашаем вас на бесплатный вебинар от Otus, где мы погрузимся в мир альтернатив встроенным в Python датаклассам — в библиотеку Pydantic! 🔍 Что вас ждет? - Узнаем, как передавать данные от одного коллбека к другому с помощью кортежей, словарей и схем Pydantic. - Разберем детальный пример реализации контракта API с использованием мощных схем Pydantic. - Освоим термин «контракт» в контексте REST API, который станет основой для понимания работы с API.💯 В результате вы получите полезные сниппеты кода, которые помогут вам в разработке и парсинге! 👨‍💻🛠👨🏻‍💻  Это мероприятие будет особенно интересно тем, кто работает с парсингом, скрейпингом и разработкой API. 📅 Встречаемся 21 октября в 20:00 мск в преддверии старта курса «Python для аналитики». Участники вебинара получат специальную цену на обучение и консультацию от менеджеров OTUS. 🔴 Регистрация: https://otus.pw/OR2W/?erid=LjN8KMUHb #реклама О рекламодателе

Algebraic topology for physicists 📓 Book @datascienceiot

О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные 📓 Книга @datascienceiot

Neural Networks and Deep Learning 📓 book @datascienceiot

Бизнесу данные нужны как воздух📊 На их основе компании принимают важные стратегические решения. Поэтому специалисты, которые собирают, обрабатывают и анализируют данные, всегда востребованы. Таких профессионалов готовят на курсе «Аналитик данных» от МФТИ и Нетологии. За 10 месяцев вы получите фундаментальные знания, актуальные навыки и кейсы в портфолио. Вы научитесь: - использовать Python для анализа данных; - применять методы ИИ в своих задачах; - работать с базами данных; - визуализировать данные. После обучения получите дипломы о профессиональной переподготовке от МФТИ и Нетологии. Центр развития карьеры поможет с трудоустройством, резюме и портфолио. Освойте профессию на стыке IT и бизнеса Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5yLnjNY