Большие данные (big data)

Компании Nvidia и Microsoft анонсировали разработанную ими совместно крупнейшую на сегодняшний день языковую модель на архитектуре трансформер, получившую название Megatron-Turing Natural Language Generation (MT-NLG).

Рано или поздно перед человеком, работающим с данными, будь то дата-журналист, дата-сайентист дата-инженер или аналитик, встаёт проблема разнородности названий и адресов географических единиц.

В данной работе авторы представили BuildingNet: (a) крупномасштабный набор данных трехмерных моделей зданий, экстерьеры которых последовательно маркированы, (b) графовую нейронную сеть, которая маркирует сетки зданий, анализируя пространственные и структурные отношения их геометрических примитивов.

Это первая из серии, посвященной современной футбольной аналитике. Он написан для людей, работающих в футболе - тренеров, аналитиков и игроков - для людей, которые хотят применять числа в футболе - специалистов по обработке данных и статистиков - и для болельщиков, которые хотят понять, как числа меняют игру. . Это написано для вас .

В эту осенню пятницу делимся с тобой докладами экспертов Intel c Летней школы ODS Summer of Code! Посмотрите выступления спикеров по oneAPI и другим темам в сферах Data Science и Machine Learning.

Данное сообщение (материал) создано и (или) распространено иностранным средством массовой информации, выполняющим функции иностранного агента, и (или) российским юридическим лицом, выполняющим функции иностранного агента.

Что такое признаки (features) и для чего они нужны?

Признак, он же «фича» (от англ feature) – это переменная (столбец в таблице), которая описывает отдельную характеристику объекта. Признаки являются краеугольным камнем задач машинного обучения в целом: именно на их основании мы строим предсказания в моделях.

Сооснователь компании Gramener, занятой в Data Science, рассказывает о 8 заблуждениях в ML в форме вопросов и утверждений. По его словам, в начале карьеры эти заблуждения подобны гранатам, которые могут бросить в вас. Инструкцией по безопасности делимся к старту флагманского курса по Data Science.

Ключевым аспектом моделей машинного обучения является их способность к обучению эффективным промежуточным признакам. Однако в этом процессе решающую роль играет представление входных данных, а полифонические музыкальные партитуры остаются особенно сложным видом информации.

Примите удобное положение, дышите размеренно и легко... Сегодня наш коллега из Нижнего Новгорода, Data-инженер Александр Корягин расскажет про один из проектов EPAM – анализ данных для приложения онлайн-медитаций.

Зачем нужно машинное обучение? Ведущий исследователь данных в Сбербанке Анастасия Борнева рассказала, какие задачи решают с помощью Machine Learning и показала, как читать и визуализировать данные с помощью Python-библиотек Pandas и Matplotlib.

Что такое большие данные?

Дата сайнс. Алгоритмы Дата сайнс, подготовка к собеседованию data science, самые популярные и полезные алгоритмы. Обзор алгоритмов и где их использовать C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART

Спасибо SkillFactory.ru за поддержку!

Курс Python для анализа данных https://goo.gl/C9v2hb

Привет, Миш, добавишь в беседу поступающих в ШАД?
- Какую беседу?

Через пару часов меня добавили в беседу.

Не могу сказать, что поступление было тщательно обдуманным и спланированным решением. Почему я всё-таки пошёл? Основных причины было три.

Если вы хотите научиться программировать на Python, то рекомендуем записаться на курс «Data Science Academy».

3 основных шага, которые необходимо выполнить, чтобы повысить эффективность экспериментов

SQL правят в стране Корпоративных Данных. До развития NoSQL это был основной язык запросов для извлечения данных из реляционных БД.

Шпаргалка по DataFrame — ключевой структуре данных Python-библиотеки pandas.

Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические основания (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)

Лекция 2. Нейронные сети в регрессионных задачах (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)

Лекция 3. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 1

Пики прироста ожидаемой продолжительности жизни в России приходятся на годы перед президентскими выборами — так было и в 2011-м, и в 2017-м. Росстат объяснил, что эти факторы никак не связаны — сказываются волны холода и зноя

Фото: Роман Пименов / Интерпресс / ТАСС

Рост перед выборами

Конспект материала сайта для предпринимателей, маркетологов, программистов и аналитиков Coriers.

Книги об анализе и обработке данных

Data Science за 3 месяца? В своем ли мы уме? Вполне. Расскажем, как стать аналитиком данных за 12 недель по курсам Microsoft и др.

SPSS — программа, которая используется для статистического анализа и обработки данных. Хотя многие считают R и Python более эффективными для анализа данных, SPSS все еще остается очень востребованной. Собрали полезные материалы, которые помогут вам освоить SPSS и статистические методы для проведения исследований

Математический анализ

Мысль о том, чтобы изучать Data Science, не даёт вам покоя? Возможно, не зря. В этой статье мы ответили на ряд популярных вопросов новичков.

В последнее время Data Science набирает популярность в IT-мире, и игнорировать эту технологию просто не получается. Так каково это ? изучать Data Science в 2019 году?

Как начать изучение Data Science? Что и где читать? Какие есть подводные камни, советы и уловки? Статья в помощь для Junior Data Scientist.

Область Data Science очень обширна, ее довольно сложно изучить всю сразу. Нужно определиться с направлением, выбрать его и «штудировать».

Собрали для вас самые интересные статьи по Data Science с нашего сайта https://proglib.io/

Общее

Актуальная математика: самый понятный курс по анализу данных

7 книг для начинающего специалиста по анализу данных