×Закрыть

Материалы по теме «Data Science»

RSS

Бесплатные онлайн-курсы по программированию, алгоритмам и Data Science Бесплатные онлайн-курсы по программированию, алгоритмам и Data Science

Алексей Симончук 11491

Представляем подборку бесплатных онлайн-курсов, которые помогут получить или улучшить знания в области программирования, алгоритмов, машинного обучения, Data Science и математики. Практически все курсы на английском, у них отличный рейтинг, и на каждый вы можете записаться уже сейчас. 5

AI & ML дайджест #7: самоуправляемые машины, Data Science как современная алхимия, PyTorch 1.0 AI & ML дайджест #7: самоуправляемые машины, Data Science как современная алхимия, PyTorch 1.0

Игорь Лакоза 3700

В выпуске: Data Science для нетехнических специалистов, объяснение центральной предельной теоремы, Tensorflow for text comprehension, роботы уже умеют собирать мебель IKEA.

Senior Data Scientist із Лондона — про ринок Британії та майбутнє великих даних Senior Data Scientist із Лондона — про ринок Британії та майбутнє великих даних

Dmytro Palchykov 11627

Дмитро Карамшук — Senior Data Scientist в Skyscanner. В інтерв’ю для DOU Дмитро розповів про дірявий ринок Data Science в Британії, чому Київ не Лондон та що великі дані зроблять з нами в майбутньому. 27

Реальная история о том, как в Uklon внедряли машинное обучение Реальная история о том, как в Uklon внедряли машинное обучение

Andrii Shchur 17710

Привет, меня зовут Андрей, я Data Science инженер в SMART business. В этой статье я расскажу, как мы для сервиса вызова авто Uklon ускорили время подачи машины и оптимизировали расчет стоимости с помощью машинного обучения. Ниже пойдет речь о реальном кейсе применения ML в бизнесе, который показал результаты. 99

Як безкоштовно вчитися на магістратурі з Data Science у Європі. Досвід українки Як безкоштовно вчитися на магістратурі з Data Science у Європі. Досвід українки

Mariia Koroliuk 17984

П’ять років тому я закінчила бакалаврат механіко-математичного факультету КНУ. Для подальшого навчання обрала дворічну магістерську програму «Mathematics for real-life systems» у Швеції та Англії. У статті поділюся власним досвідом, як здобути стипендію та що я робила після закінчення навчання. 49

DOU Labs: як EPAM створив DLab — інструментальний сервіс для фахівців Data Science DOU Labs: як EPAM створив DLab — інструментальний сервіс для фахівців Data Science

Dmytro Liaskovskyi 5697

У цій статті хочу більш докладно розповісти про проект, який ініціювали та реалізували фахівці EPAM Big Data Competency Center. DLab — це багатофункціональний інструмент-акселератор для фахівців з Data Science, який істотно спрощує робочий процес. 16

Советы сеньоров: как прокачать знания junior Data Scientist Советы сеньоров: как прокачать знания junior Data Scientist

Редакция DOU 18375

В рубрике «Советы сеньоров» опытные специалисты делятся практическими советами с джуниорами — общие лайфхаки по обучению, какие книги и ресурсы читать, какие навыки осваивать и многое другое. В этом выпуске говорим о Data Scientists. 19

Искусственный интеллект в медицине: тренды и возможности Искусственный интеллект в медицине: тренды и возможности

Nataliya Siromakha 7404

Ученые прогнозируют, что к 2030 году персонализированная медицина с использованием augmented artificial intelligence системы уже станет реальностью, а еще через 5 лет появятся первые больницы без докторов. О том, какие тренды формируют эту сферу сегодня, специфике работы с данными в медицине и о таймлайне использования AI в будущем вы можете прочитать моей статье. 47

DOU Books: 5 книг по машинному обучению, которые советует Артем Чернодуб, Chief Scientist в Clikque Technology DOU Books: 5 книг по машинному обучению, которые советует Артем Чернодуб, Chief Scientist в Clikque Technology

Artem Chernodub 14555

Машины, как известно, наступают, а врага нужно знать в лицо. И хотя сейчас, чтобы убить робота, достаточно команды kill в консоли, кто знает, что будет завтра? На всякий случай вооружимся знаниями в машинном обучении. Поехали! 19

Прогнозирование временных рядов с помощью Prophet от Facebook Прогнозирование временных рядов с помощью Prophet от Facebook

Данил Байбак 5926

Команда Core Data Science из Facebook выпустила новую библиотеку для работы с временными рядами — Prophet. Попробуем применить новую библиотеку и посмотрим на удобство в использовании и качество предсказания. 50

DOU Labs: як в ELEKS застосували штучний інтелект для моніторингу проектів DOU Labs: як в ELEKS застосували штучний інтелект для моніторингу проектів

Olga Tataryntseva 7248

ProjectHealth — наше рішення, для моніторингу та управління проектами. Наш інструмент не тільки дозволяє менеджерам простіше моніторити проекти, але й дає можливість керівництву компанії набагато швидше перевіряти «стан здоров’я» будь-якого з них. 13

Построение Data Science команды в аутсорсинговой компании Построение Data Science команды в аутсорсинговой компании

Sergey Shelpuk 17654

Data science — достаточно молодая сфера как в мире, так и в Украине. В этой статье я расскажу о том, как мы строим Data Science Office в ELEKS, почему это работает, какие проблемы мы видим и как их решаем. 48

Комментарии

Есть еще JavaScript Algorithms and Data Structures репозиторий, на котором можно найти примеры более чем 80 алгоритмов и 16 структур данных реализованных на JavaScript.
Видел рекламу Uklon на эту тему )))) https://youtu.be/B3p0cCJUm5A
«Аутстаффинг» — слово, придуманное на пост советском пространстве и абсолютно не изветное для рынка IТ за его пределами. От Аутсорсинга по своей сути отличается ровни ничем, кроме названия.
Зеркалки пропускают в основном.
В основном, да, исключительно ради лишних пару сотен гривен идут туда.
Одногрупник работал стюардом. Конечно, своеобразное у вас хобби)
А через год джун уже должен становится мидлом по-вашему?
А в чем же состоит настоящая картина)?
Дякую! попрошу редакцію виправити.
Допустимо прогноз погоди (з цілого тижня) передбачив дощ на 5 днів з понеділка по пятницю. Дощ насправді випав в неділю, понеділок і вівторок.
странно только, что головы у всех лукообразные
Дякую
Гарна стаття, але на жаль друга частина це вже про «наше життя, а не про Machine Learning». Хочу поділитися власним IMHO, бо стаття багато в чому суперечить підходам на сертифікації як в Гугл, так і у інших компаніях.
Если идти по тексту и заполнять свой нотбук, то теряется : input_columns = [’name’, ’subject’, ’test1′, ’test2′]
Немного залип на позитивной точности и покрытие. Возможно их лучше визуализировать картинкой или диаграмкой.