Большие данные (big data), методы анализа, алгоритмы 2018

Митап от Команды ВКонтакте посвящённый Performance Advertising. Обсуждаем как Data Science помогает эффективнее показывать рекламу.

19:00 Артём Попов — «To click or not to click: что специалистам по Data Science делать в интернет-рекламе?»;

19:50 Дмитрий Егунов — «ML под высокой нагрузкой: чему не учат на курсах?»;

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

Анализ данных в MATLAB

01. Введение

02. Для начинающих

03. Импорт данных

04. Работа с WEB и соцсетями

05. Статистика

06. Инженерные данные

07. Визуализация

Введение

Pandas — прекрасная библиотека в экосистеме Python для анализа данных и машинного обучения. Она идеально соединяет мир данных, где живут файлы Excel/CSV и таблицы SQL, и мир моделирования, где свою магию творят Scikit-learn или TensorFlow.

DevFest. GDG Практические кейсы использования Data Science.

Как начать зарабатывать на данных, распространенных кейсах использования машинного обучения в бизнесе.

Лекции по Big Data

Спикер: Дегтярёв Владислав (Организатор ДВ DataScience сообщества)

Как начать зарабатывать на данных, распространенных кейсах использования машинного обучения в бизнесе.

GDG Хабаровск: https://devdv.ru/projects/gdg

Сообщество разработчиков Дальнего Востока devDV: https://devdv.ru/

1. Sentiment Analysis (Анализ настроений через текст)

Лекция №8 "Байесовские методы машинного обучения"
Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных" или "Data Mining"
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова

Netflix опубликовали фреймворк на Python для создания и управления data science проектов. Metaflow представляет собой API к инфраструктуре для запуска ML пайплайнов: от прототипирования до внедрения в продукт. Библиотека была изначально разработана в Netflix для решения внутренних data science задач компании.

Работа с данными развивается настолько стремительно, что мы упустили тот момент, когда «профессии будущего» стали нашим настоящим. 

Датасаентист Александр Лабуть — о том, как жажда новых знаний помогает развиваться, о важности soft skills, горизонтальных оргструктурах и жизни на несколько стран и проектов одновременно.

О пользе профессионального любопытства

Open Data Barcelona - это сервис, предоставляющий наборы данных Барселоны, который содержит около 400 наборов, охватывающих широкий спектр тем, таких как население, бизнес и жилье. Проект был создан в 2010 году с целью повышения доступности государственных ресурсов.

OOPS — это датасет с видеозаписями действий людей, который предназначен для распознавания непреднамеренных действий. Созданием датасета занимались исследователи из Columbia University. Исследователи обучили базовую модель с учителем и сравнили ее работу с человеческой оценкой.

Data Science

- Чем отличаются data analyst, data engineer и data scientist

- Карьера в data science: типичные ошибки на собеседовании –

- Дискуссия «Тренды data science»

- От исследований к продакшену: TDD, CRISP DM, контроль версий

- Как в YouDo машинное обучение катится в продакшен

Лекция №1 "Задачи Data Mining"

Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных" или "Data Mining"

Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова

Лекция №4 "Линейные модели регрессии"

Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных" или "Data Mining"

BigData Лекция №1 "Введение в машинное обучение"

BigData Лекция №2 "Python"

BigData Лекция №3 "Что такое BigData?"

BigData Лекция №4 "OLAP: What and why?"

BigData Лекция №5 "IoT and BigData"

BigData Лекция №6 "Сhallenges of classification"

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

Автор: Лекс Кравецкий

Если вы где-то читаете фразу вида «оказалось, что у данных событий корреляция вот такая вот», то примерно в 99,99% случаев, если прямо не оговорено иного, речь идёт о коэффициенте корреляции Пирсона. «Дефолт-корреляция» — это он.

Подборка примечательных файлов формата Jupyter Notebook по Machine Learning, Data Science и другим сферам, связанным с анализом данных.

1. На первом уроке курса "Инструментарий" мы поговорим об интерпретаторах Python и IPython, тетрадках IPython как средства воспроизводимых исследований, среде разработки PyCharm, системе контроля версий Git и сборке библиотек Anaconda.