42550
DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
📚 The Breaking Into Data Handbook
📓 Book
@datascienceiot
Understanding Deep Learning
📓 Book
@datascienceiot
Python Data Science Essentials Third Edition
📓 Book
@datascienceiot
🚀 OpenAI Cookbook for Evaluating RAG Systems with llama index
📓 book
@datascienceiot
Modern Statistics with R
From wrangling and exploring data to inference and predictive
modelling
📓 book
@datascienceiot
Designing Machine Learning Systems
Book
@datascienceiot
Modern Statistics: A Computer Based Approach with Python
📓 book
@datascienceiot
An Introduction to R:
Software for Statistical Modelling & Computing
📓 Book
@datascienceiot
Python Machine Learning By Example
📓 Book
@datascienceiot
Probabilistic Machine Learning
📓 Book
@datascienceiot
Mathematics for Deep Learning 🧑🎓
📓 book
@datascienceiot
🔂 Станьте частью партнерской экосистемы Газпром нефти🔂
✔️Разработчики и энергетики получат бизнес-поддержку
Приглашаем стать участниками акселератора INDUSTRIX «Газпром нефти», направленного на развитие технологических стартапов в области поиска, разведки и добычи углеводородов, индустрии 4.0, капитального строительства и альтернативной энергетики.
🔸Подать заявку на участие в программе можно до 15 ноября 2023 года на сайте. 🔸
Для разработчиков акселератор INDUSTRIX – это возможность:
🔻быстрого пилотирования на площадках «Газпром нефти»;
🔻интеграции решения в процессы «Газпром нефти»;
🔻целевого венчурного финансирования;
📢 В рамках программы участники получат уникальную возможность:
личная встреча с экспертами и практиками «Газпром нефти» на очном митапе для заявителей акселератора INDUSTRIX
☁️ На митапе заявители получат обратную связь по своим проектам от экспертов «Газпром нефти», отвечающих за внедрение инновационных решений.
Регистрация на митап
Получить лично комментарии от экспертов смогут участники, подавшие заявку на акселератор до 15 ноября на сайте!
Специалисты по Data Science работают везде, где нужно обрабатывать и хранить данные. Они решают самые разные задачи: от планирования маршрутов в логистике до прогнозирования спроса на наличные в банкомате.
Плюсы профессии «Специалист по Data Science»:
— вы сможете работать почти в любой отрасли, от промышленности и до коммерции;
— решения специалистов по DS напрямую влияют на планирование и деятельность компаний;
— никакой рутины — чем сильнее и опытнее специалист, тем сложнее и интереснее его задачи;
— высокая заработная плата: младшие специалисты получают в среднем 60 000 рублей, специалисты с опытом — 120 000 рублей, а старшие специалисты — от 210 000 рублей.
За 8 месяцев обучения в Практикуме вы освоите востребованную профессию, а дальше — начнёте работать, улучшать навыки и расти в зарплате. Начните курс бесплатно и большими данными двигайтесь в сферу IT.
→ Начать курс бесплатно
The Principles of Deep Learning Theory
An Effective Theory Approach to Understanding Neural Networks
📓 book
@datascienceiot
Information Theory, Inference, and Learning Algorithms
📓 book
@datascienceiot
Приглашаем на главное BI-событие декабря — Yandex DataLens Festival!
В этом году будет ещё интереснее! Вас ждут 2 недели полезного контента от экспертов:
⭐️ Yandex Cloud. Как построить аналитику в облаке
⭐️ MAXIMUM Education. Как переезд с Power BI расширил число пользователей аналитики
⭐️ Ренессанс Страхование. Как построить систему знаний и обучения BI
⭐️ CARCADE. Как организовать работу 1000 пользователей BI в финсекторе
⭐️ YCLIENTS. Как анализировать работу команды разработки
⭐️ Reveal the Data aka Роман Бунин. Сколько живёт дашборд и как увеличить время его жизни
Помимо этого, ведущие разработчики DataLens и YTsaurus поделятся рецептами, как готовить опенсорс, а именно:
🛠 как развернуть у себя
🛠 как кастомизировать UI
🛠 как настроить базовую аутентификацию
🛠 как интегрировать с YTsaurus
Будет много нетворкинга — разберём вопросы на Q&A-сессии и пообщаемся вживую на афтерпати. Ну и какой фестиваль без конкурсов и сюрпризов 🎁
Участие бесплатное, нужно только ➡️ зарегистрироваться
Iintroduction to probability
📓 book
@datascienceiot
Introduction to Linear Algebra for Applied Machine Learning with Python
📓 book
@datascienceiot
A Whirlwind Tour of Python
📓 book
@datascienceiot
A Gentle Introduction to Optimization
📓 Book
@datascienceiot
🖥 Tkinter GUI Programming by Example
📓 Book
@datascienceiot
Erid:2VtzqxJMzEK
Регистрация на отборочный этап Всероссийского хакатона по биометрии!
Если ты молодой специалист, жаждущий новых вызовов и возможностей, не упусти шанс побороться за часть призового фонда в размере 1.000.000 рублей! Зарегистрируйся на отборочный тур прямо сейчас, выбери кейс и стань частью Всероссийского хакатона по биометрии.
Кейсы:
• Разработка инструмента для создания дипфейков
• Разработка инструмента для обнаружения дипфейков
• Фронтальный алгоритм защиты от атак предъявления для лицевой биометрии
• Решения для использования новых биометрических модальностей на пользовательских устройствах
Хакатон пройдёт в два этапа:
• Отборочный тур онлайн 10-12 ноября
• Финал офлайн 25 ноября в Москве
Победители соревнования получат ценные призы и возможность представить свои проекты перед экспертами и топ-менеджерами биометрических вендоров и крупных технологических компаний. Мероприятие проводится при поддержке Центра Биометрических Технологий. Генеральный партнёр мероприятия – Сбер, официальные партнёры – IT-компании «InnoView», Ovision. Хакатон проводится при поддержке Минспорта, Федерации Спортивного Программирования и Минцифры.
Даты отборочного этапа в онлайн-формате: 10-12 ноября 2023 года
Даты финала: 25 ноября 2023 года
Место: Москва
Формат: смешанный (отборочный этап в онлайн-формате, а финал – на площадке в Москве)
Подробности и регистрация до 6 ноября 2023 года по ссылке: https://clck.ru/36PH5y
Собирай команду, решай задачу и выигрывай на Всероссийском хакатоне по биометрии
Реклама. ООО «Акселератор Возможностей». ИНН 9704005146
Everything You Always Wanted To Know About Mathematics*
📓 book
@datascienceiot
Understanding Deep Learning by Simon J.D. Prince
📓 book
@datascienceiot