2 of October - MS Stage Free Online conference: .NET, MS SQL, MS Azure, Cosmos DB. REGISTER
×Закрыть

Материалы по теме «Data Science»

RSS

Карьера в IT: NLP Engineer и NLP Researcher Карьера в IT: NLP Engineer и NLP Researcher

Валентина Шимкович 4381

В новой статье серии «Карьера в IT» поговорим об одной из специализаций Data Science — Natural Language Processing. NLP Specialist занимается обработкой естественного языка: это могут быть задачи по распознаванию речи, машинному переводу, определению эмоциональной окраски текста и так далее.

Зарплати українських PM, HR, DevOps, Data Science та інших ІТ-спеціалістів — літо 2020 Зарплати українських PM, HR, DevOps, Data Science та інших ІТ-спеціалістів — літо 2020

Редакція DOU 24337

Представляємо фінальну статтю циклу про зарплати. У попередніх ми розглядали розробників і тестувальників. У цій статті подивимося на менеджерів, ейчарів, дизайнерів, маркетинг і сейлз спеціалістів, девопсів, сисадмінів та інших ІТ-фахівців. Серед респондентів зарплатного опитування їх було 3745 осіб. 1

Українка — про роботу в Coca-Cola у Сингапурі: «Я відповідаю за Data Science в усьому регіоні Азії та Тихого океану» Українка — про роботу в Coca-Cola у Сингапурі: «Я відповідаю за Data Science в усьому регіоні Азії та Тихого океану»

Світлана Тучинська 17636

Українка із маленького містечка Вознесенськ у Миколаївській області увійшла у список найвпливовіших жінок у Data Science у щорічному рейтингу журналу CDO Chief Data Officer Magazine. Це Галина Волошина, і вона очолює відділ Data & Analytics у компанії Coca-Cola у Сингапурі. Перед тим як 2018 року переїхати у Сингапур, Галина 14 років працювала у компанії Procter & Gamble, в офісах компанії в Москві, Будапешті та Гуанчжоу. Жінка розповіла DOU про навчання, роботу та поділилась думками про майбутнє науки про дані. 16

Про стажування в NASA за напрямом Data Science та культуру ділитися знаннями — розповідь української програмістки Про стажування в NASA за напрямом Data Science та культуру ділитися знаннями — розповідь української програмістки

Элеонора Бурдина 10282

Програмістка Тамара Коляда була серед 50 учасників зі всього світу, які потрапили до програми стажування NASA Datanauts у 2018 році, що допомагає охочим опанувати фах Data Science. Сьогодні Тамара керує програмою від Facebook — спільнотою Developer Circle у Києві, яка допомагає розробникам вчитись і ділитись досвідом. В інтерв’ю DOU дівчина розповіла про програму стажування Datanauts, свої враження від NASA та чому волонтерство заслуговує на більшу увагу розробників. 23

Що має знати Data Scientist. Аналіз вакансій в Україні та Каліфорнії Що має знати Data Scientist. Аналіз вакансій в Україні та Каліфорнії

Dim Skorokhod 10551

Ми проаналізували 50 Data Science вакансій від найбільш відомих і престижних компаній: по 25 в Україні та Каліфорнії. І дізналися, які вимоги висувають компанії до цих спеціалістів. Стаття буде корисною насамперед тим, хто починає свій шлях у Data Science та хоче мати орієнтир, які технології є затребуваними на ринку праці. 15

Мапа розвитку в Data Science, або Як стати дослідником даних Мапа розвитку в Data Science, або Як стати дослідником даних

Євген Голюк 15460

Data Science — це міждисциплінарна галузь. Перед світом загалом і бізнесом зокрема стоїть багато складних багатофакторних завдань. Подекуди такі проблеми неможливо вирішити підходами в межах однієї галузі, тому в сучасному світі ми бачимо тенденцію до міждисциплінарності. Ця стаття окреслює програму самоосвіти, достатню для того, щоб розпочати кар’єру в Data Science. 21

AI & ML дайджест #17: курсы по ML & DL, обзор популярных GAN архитектур, AI бот для ребенка AI & ML дайджест #17: курсы по ML & DL, обзор популярных GAN архитектур, AI бот для ребенка

Dmitry Spodarets 3270

В выпуске: курсы на выбор — для базового или полного погружения в машинное обучение, статья о том, как устроен дебагер в Jupyter, обзор популярных архитектур сегментации изображений, научные статьи.

Перші кроки в NLP: розглядаємо Python-бібліотеку TensorFlow та нейронні мережі в реальному завданні Перші кроки в NLP: розглядаємо Python-бібліотеку TensorFlow та нейронні мережі в реальному завданні

Андрій Хмельницький 4295

Андрій Хмельницький працює в оцінці майна, а у вільний час займається машинним навчанням. У циклі статей він розповідає, як реалізував власний проєкт зі зручної класифікації земельних ділянок, і робить огляд бібліотек на Python, які використав для цієї мети. У цій частині детально розглянемо бібліотеку TensorFlow, нейронні мережі, реалізацію моделі word2vec. 9

Перші кроки в NLP: розглядаємо Python-бібліотеку scikit-learn в реальному завданні Перші кроки в NLP: розглядаємо Python-бібліотеку scikit-learn в реальному завданні

Андрій Хмельницький 4302

Андрій Хмельницький працює в оцінці майна, а у вільний час займається машинним навчанням. У циклі статей він розповідає, як реалізував власний проєкт зі зручної класифікації земельних ділянок, і робить огляд бібліотек на Python, які використав для цієї мети. У цій частині детально розглянемо бібліотеку scikit-learn.

Перші кроки в NLP: розглядаємо Python-бібліотеку NLTK в реальному завданні Перші кроки в NLP: розглядаємо Python-бібліотеку NLTK в реальному завданні

Андрій Хмельницький 6600

Андрій Хмельницький працює в оцінці майна, а у вільний час займається машинним навчанням. У цій статті він розповідає, як реалізував власний проєкт зі зручної класифікації земельних ділянок, і робить огляд бібліотек на Python, які використав для цієї мети. У першій частині детально розглянемо бібліотеку NLTK. 14

Машинное обучение против финансовой математики: проблемы и решения Машинное обучение против финансовой математики: проблемы и решения

Alex Honchar 9264

Александр Гончар, CTO в Neurons Lab LTD, делится идеями, как машинное обучение может помочь в проблемах эконометрики и финансовой математики, а также показывает, в каких случаях оно не справляется с задачей. 23

Зарплати українських PM, HR, DevOps, Data Science та інших ІТ-спеціалістів — грудень 2019 Зарплати українських PM, HR, DevOps, Data Science та інших ІТ-спеціалістів — грудень 2019

Редакція DOU 41514

Представляємо заключну статтю циклу про зарплати. Подивимося на менеджерів, ейчарів, дизайнерів, маркетинг і сейлз спеціалістів, тімлідів, девопсів, сисадмінів та інших ІТ-фахівців. Серед респондентів зарплатного опитування їх було 3545 осіб. 58

Данные важнее, чем модели. Как выглядят эффективные процессы в Data Science Данные важнее, чем модели. Как выглядят эффективные процессы в Data Science

Vadym Boikov 10952

Для многих работа дата саентиста выглядит, как черный ящик. Но несмотря на разные задачи, процессы в проектах похожи, равно как и причины возникающих проблем. В этой статье рассмотрим, какие этапы проходит проект, что должен делать дата саентист и как он взаимодействует с другими членами команды. 43

AI & ML дайджест #15: выбор ML-фреймворка, изучаем TensorFlow 2.0 + Keras, путь обучения Data Science AI &amp; ML дайджест #15: выбор <nobr>ML-фреймворка,</nobr> изучаем TensorFlow 2.0 + Keras, путь обучения Data Science

Dmitry Spodarets 4496

В выпуске: большая коллекция статей по Data Science, что произошло в Airbnb, когда они перешли к Deep Learning, обзор нового фреймворка Streamlit, видео докладов с конференций. 3

Зарплати українських PM, HR, DevOps, Data Science та інших ІТ-спеціалістів — червень 2019 Зарплати українських PM, HR, DevOps, Data Science та інших ІТ-спеціалістів — червень 2019

Редакція DOU 50193

У цій статті аналізуємо 3581 анкету від менеджерів, ейчарів, дизайнерів, маркетинг і сейлз спеціалістів, тімлідів, девопсів, сисадмінів та інших ІТ-спеціалістів. 28

AI & ML дайджест #14: DataFest возвращается в Украину, знакомство с Dagster и DVC, репозитории с ML моделями и книгами AI &amp; ML дайджест #14: DataFest возвращается в Украину, знакомство с Dagster и DVC, репозитории с ML моделями и книгами

Dmitry Spodarets 3261

В выпуске: как построить свой первый data pipeline на базе Kafka, как работать быстрее и лучше писать код с использованием pandas, скидки на предстоящие конференции. 1

Как мы создавали новостные заголовки на русском языке с помощью Deep Learning Как мы создавали новостные заголовки на русском языке с помощью Deep Learning

Viktor Trokhymenko 5846

В прошлом году в Genesis Media решили помочь авторам писать заголовки для статей, используя самые популярные источники информации Data Science. Вот что из этого получилось. 30

← Сtrl 123 Ctrl →

Комментарии

так и есть. здесь еще во многих землях сильна левая пропаганда — типа не выделяйся, не старайся, будь «водителем автобуса» в рентованной квартире. молодежь часто так и делает, что печально.
У меня в контактах только люди, которых я знаю и с кем работал. Если кому не терпится набить себе 10к контактов отборным шлаком — я таким персонажам не доктор
жизнь в аренде типа выгоднее :D фишка здесь может быть таки в том что для низших это действительно выгоднее просто потому что стоимость транзакции по недвижимости будет сама по себе непомерно высока вместе с тем как права арендатора хорошо прописаны...
И только у них основную часть активов составляют бизнес и финансовые активы.
Фундаментально всё расписали, спасибо.
2020-й рік, а деякі з інтерв’юверів досі лише осилили «Як зсунути гору Фудзі». Те що ви не Google/Microsoft, які вже відмовились від цих практик, бо вони не мають ніякого сенсу досі люди не знають.
и если ты там не был, там просто адские комары. Хз, видимо климат и ладшафт благоприятный.
У каждой страны правда свой стиль 70-80х остался. в этом сомнения нет. Я как раз думаю что гостиницу в шацке можно найти новую, а вот все остальное будет обветшалым приветом из 80-х. Что, мягко говоря, не вписывается в местный образ ’илиты нации’. )
Биде встроено в каждый унитаз, даже самый общественный, который я встречал.
Конечно нет, пока это всё совок с примесями. У каждой страны правда свой стиль 70-80х остался.
А зачем тебе LNпрофиль вообще? ЧСВ свое тешить?
жопы они моют, это очень заметно по-турции. боюсь спрашивать, как это видно))
это пропагадна арендной модели и мобильности.
я так понимаю к совку вопросов нет?
Я так понимаю в Европе нет комаров?