Data Science 🧑‍💻

2022-08-31 18:00:12 В чём различия между Data Science, машинным обучением, ИИ, глубоким обучением и Data Mining

Эта статья поможет вам не только понять, какие исследования и опыт позволяют извлекать знания из данных, чтобы делать машины умнее, но и как конкретно это происходит.

Читать статью Открыть/Комментировать

2022-08-30 12:02:35 Если большие данные — новая нефть, то дата-саентисты — люди, которые её качают.

В Сбере они ежедневно общаются с аналитиками бизнес-направлений банка и создают
прорывные инфопродукты для принятия решений на основе Big Data, ML, AI.

Таких специалистов сейчас набирает команда Сбера. Что предлагают?

• Работу с по-настоящему большими данными. СберБанк проводит 1 млрд новых транзакций
ежедневно. Общий объём данных — 75 ПБ. В вашем распоряжении будут 100 ТБ памяти и
≈7200 ядер CPU в песочницах.

• Интересные задачи: от восстановления информации о клиенте по цифровому следу и
работы с естественным языком до построения моделей ожидаемой доходности.

• У Сбера есть лабораторный кластер с большими данными и разным ПО. А ещё сотрудник
получит доступ к локальным машинам с расширенным количеством оперативной памяти и
GPU.

Вакансия полностью по ссылке! Открыть/Комментировать

2022-08-24 09:46:03 Ответ на "Что такое логистическая регрессия?"


Логистическая регрессия также упоминается как logit model. Это метод прогнозирования двоичного результата из линейной комбинации предикторных переменных.

#собес Открыть/Комментировать

2022-08-23 10:45:27 Вопрос с собеседования на DS. "Что такое логистическая регрессия?"

Ответ завтра. Пишите ваши варианты ответов в комментариях.

#собес Открыть/Комментировать

2022-08-19 14:46:26 ​Как не перестать быть data driven из-за data driften, или Пару слов о дрейфе данных

Нестабильная экономическая ситуация значительно влияет почти на все сферы жизни общества и бизнеса. Меняется потребительское поведение, производственные и логистические цепочки, закупочные цены, доступность огромного количества товаров и услуг и даже состав конкурентов на рынке.

Конечно, это не может не сказаться на качестве многих моделей машинного обучения, поскольку они были обучены на исторических данных, которые уже не актуальны. Это явление известно как дрейф данных или дрейф концепции и оно является основной причиной деградации модели с течением времени.

Авторы статьи рассказали о типах и причинах дрейфа, а также разобрали на примере основные методы детекции дрейфа.

Читать статью Открыть/Комментировать

2022-08-15 10:32:02 MLOPS. Жизненный цикл ML-систем: от идеи до продакшна

Практики MLOPS – по сути модное словцо, а на самом деле есть ни что иное как жизненный цикл создания и функционирования ML-систем. Обзор жизненного цикла ML-систем

Читать статью Открыть/Комментировать

2022-08-05 16:13:01 Дайджест свежих новостей Data Science

Факт-чек Википедии при помощи Sphere, обучение AI-геймингу, обложка для Cosmopolitan и кое-что еще

Читать Открыть/Комментировать

2022-08-01 10:28:02 Кто такой ML-инженер?

Причина написания этой статьи - существующая неразбериха с терминами. Она особенно заметна в процессе поиска работы и релевантных вакансий. Одно и то же название может обозначать принципиально разные роли, и, наоборот, одна и та же по смыслу роль меняет свое название от компании к компании. Было бы классно иметь систему названий без таких конфликтов.

Читать статью Открыть/Комментировать

2022-07-25 10:30:30 Открытое собеседование на Middle Data Scientist. Секция ML

Mock-интервью на позицию Data Scientist — преподаватель курса Hard ML Станислав Гафаров проверяет скиллы middle-специалистки Анастасии.

Смотреть на YouTube (~1 час) Открыть/Комментировать

2022-07-21 17:10:48 В Data Science не нужна математика (почти)

Чек-лист из простых математических приёмов, без понимания которых вам точно будет сложно в DS. Статья особенно полезна для тех, кто только начинает свой путь в этой сфере.

Читать Открыть/Комментировать