IT-МИР. ПОМОЩЬ В IT-МИРЕ. BLOCKCHAIN. WEB 3.0
BLOCKCHAIN. ОБУЧЕНИЕ И УСЛУГИ IT-ТЕХНОЛОГИЯМ. WEB 3.0
Подробно рассказываем об инструментах семейства Jupyter – эффективных средствах разработки для задач Data Science и смежных областей. Краткий обзор В конце февраля был выпущен релиз JupyterLab – гибкой, интегрируемой и легко расширяемой среды, поддерживающей одновременную работу с несколькими блокнотами Jupyter, текстовыми файлами, датасетами, терминалами и другими компонентами. Аналогично классическим IDE ПОДРОБНЕЕ
Материалы по машинному обучению: проверенные книги, онлайн-курсы, видеолекции, репозитории, вопросы с собеседований, тренировочные задачи. Книги Applied Predictive Modeling – M. Kuhn, K. Johnson (2013) Bayesian Reasoning and Machine Learning — D.Barber (2015) Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation and Visualization — Boris Mirkin A Course in Machine Learning — ПОДРОБНЕЕ
Более ста монологов российских (и не только) экспертов из 16 научных областей, связанных с информационными технологиями. Средняя длительность роликов составляет 15 мин. Недавно Библиотека программиста собрала подборку 42 IT-лекций TED. Теперь мы обработали порядка 150 видеолекций российского проекта Постнаука. Чтобы не перегружать страницу видеовставками (их и так много), по каждой ПОДРОБНЕЕ
Обзор десяти инструментов Google для ИИ, которые могут использовать разработчики, компании и аналитики. Где искать качественные наборы данных и как привязать к проекту готовую модель TensorFlow. Называть Google только поисковым гигантом было бы несправедливо – из системы нахождения релевантных сайтов он быстро превратился в движущую силу инноваций в ключевых IT-секторах. ПОДРОБНЕЕ
Data Science повсюду: заголовки новостей пестрят нейросетями и машинным обучением. В этой подборке собрали 10 актуальных книг для освоения науки о данных. 1. Дж. Грас – Data Science. Наука о данных с нуля Автор изложил материал по Data Science в необходимом размере для скорейшего старта в профессии. Знания аналитики и ПОДРОБНЕЕ
В статье описаны эффективные стратегии изучения концепций высшей математики, которые пригодятся тем, кто учит математику самостоятельно. Все бы мы хотели лучше разбираться в математике. Многие из приведенных ниже советов будут полезны тем, кто учит математику и не только. 1. Математика – это не рутина, а игра ума Математика – это не только и ПОДРОБНЕЕ
Data Science за 3 месяца? В своем ли мы уме? Вполне. Расскажем, как стать аналитиком данных за 12 недель по курсам Microsoft и др. Специалист по анализу данных – одна из самых востребованных специальностей в 2018 году. Маловероятно, что тренд изменится в ближайшие годы. Коммерческие организации тайно или явно собирают ПОДРОБНЕЕ
Прежде чем передать набор данных ML-модели, его нужно очистить: обработать пропуски, дубликаты, выбросы. Как это сделать, не потеряв важную информацию, – в этом посте. Ни одна модель машинного обучения не выдаст осмысленных результатов, если вы предоставите ей сырые данные. После формирования выборки данных их необходимо очистить. Очистка данных – это ПОДРОБНЕЕ
Как я сократил время выполнения приложения на 1/10 Данные советы просты в реализации и могут пригодиться вам в обозримом будущем. Считается, что первоочередной задачей программиста является написание чистого и эффективного кода. Как только вы создали чистый код, можете переходить к следующим 10 подсказкам. Я подробно объясню их ниже. Как я измеряю ПОДРОБНЕЕ
Подборка команд для вас, если вы работаете с командной строкой. Здесь вы найдете много полезных трюков, которые сэкономят ваше время и нервы. Работа над командами $^foo^bar Выполняет предыдущую команду с заменой. Пригодится если вы вдруг допустили опечатку в предыдущей команде. По умолчанию аргументы очищаются, так что если вы вдруг запустили: ПОДРОБНЕЕ