Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

Библиотека data scientist’а | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

Логотип телеграм канала @dsproglib — Библиотека data scientist’а | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение Б
Логотип телеграм канала @dsproglib — Библиотека data scientist’а | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Адрес канала: @dsproglib
Категории: Технологии
Язык: Русский
Количество подписчиков: 18.68K
Описание канала:

Все самое полезное для дата сайентиста в одном канале.
Список наших каналов: https://t.me/proglibrary/8353
Учиться у нас: https://proglib.io/w/907158ab
Обратная связь: @proglibrary_feedback_bot
По рекламе: @proglib_adv
Прайс: @proglib_advertising

Рейтинги и Отзывы

2.67

3 отзыва

Оценить канал dsproglib и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.

5 звезд

0

4 звезд

1

3 звезд

0

2 звезд

2

1 звезд

0


Последние сообщения 167

2021-02-09 21:47:39 Импорт данных из Excel в MySQL с помощью Python.

https://proglib.io/w/c97597fd
3.0K views18:47
Открыть/Комментировать
2021-02-09 18:01:00
Как профессиональные Data Engineer работают с моделями ML?

Приглашаем вас перенять экспертный опыт 11 февраля на демо-занятии «ML в Spark».
Вместе с Вадимом Заигриным, Software Engineering Team Lead в Teradata, вы за 2 часа разберете особенности ML в Spark, рассмотрите процесс разработки моделей, научитесь переводить обученные модели в production.


Демо-урок входит в программу онлайн-курса «Data Engineer». Для регистрации и участия в вебинаре, пройдите вступительный тест https://otus.pw/UjeG/
3.1K views15:01
Открыть/Комментировать
2021-02-09 15:06:34 Роадмап по Data Science.

https://proglib.io/w/185a3909
3.1K views12:06
Открыть/Комментировать
2021-02-08 21:10:03 Deep Reinforcement Learning with Python (2020)
Автор: Sudharsan Ravichandiran
Количество страниц: 760

Благодаря значительному повышению качества и количества алгоритмов в последние годы данная книга была преобразована в наполненное примерами руководство по глубокому обучению с подкреплением. К концу работы с ним вы научитесь эффективно использовать Reinforcement Learning и Deep RL в своих реальных проектах.

Скачать книгу
3.0K views18:10
Открыть/Комментировать
2021-02-08 15:49:06 NumPy 1.20.0 выпущен.

https://proglib.io/w/0764a479
3.0K views12:49
Открыть/Комментировать
2021-02-08 12:01:13 ​ 20 рекомендательных систем, подходящих для доработки и внедрения на площадке
69 команд
11 городов
3 страны

Таковы итоги #ZakupkiHack – первого хакатона в истории электронной торговой площадки «Росэлторг».

В течение трёх дней участники решали наиболее актуальную задачу из сферы закупок – разработка рекомендательной системы для электронных торгов, которая поможет ответить на вопросы, какие тендеры и процедуры можно предложить поставщику, анализируя его опыт, историю участия в других торгах и историю побед.

В распоряжение участников организаторы хакатона «Zakupki.Hack» предоставили абсолютно реальные данные за 2 года по торгам, проведённым на площадке «Росэлторг» в рамках 44-ФЗ и 223-ФЗ. Также участники могли в любой момент получить консультации экспертов по специфике закупочных процедур и законодательства о закупках.
Из 69 команд в финал вышли пять, и три из них стали победителями, разделив между собой призовой фонд хакатона «Zakupki.Hack».

«Главным вдохновением для нас стала работа над реальной проблемой, существующей сегодня в сфере электронных торгов. Мы хотели создать систему, которая в режиме реального времени будет показывать поставщикам, зашедшим на «Росэлторг», релевантные им торги, тем самым экономя их время и деньги. И мы рады, что за такой короткий срок нам удалось это сделать» – поделись впечатлениями участники команды-победителя «Объект-42» из Москвы.
3.1K views09:01
Открыть/Комментировать
2021-02-07 21:00:21 Алгоритм стохастического градиентного спуска с Python и NumPy.

https://proglib.io/w/fc04b547
3.1K views18:00
Открыть/Комментировать
2021-02-07 16:34:29 Блокноты для анализа данных | Обзор 2020.

https://proglib.io/w/25240733
3.2K views13:34
Открыть/Комментировать
2021-02-06 13:48:21 Full Stack глубокое обучение - лекция №1.

https://proglib.io/w/facc7ab0
3.2K views10:48
Открыть/Комментировать
2021-02-05 20:56:44 Видеокурс по pandas.

https://proglib.io/w/c5b99b38
3.3K views17:56
Открыть/Комментировать