Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

Пристанище Дата Сайентиста

Логотип телеграм канала @renat_alimbekov — Пристанище Дата Сайентиста П
Логотип телеграм канала @renat_alimbekov — Пристанище Дата Сайентиста
Адрес канала: @renat_alimbekov
Категории: Технологии , Образование
Язык: Русский
Страна: Казахстан
Количество подписчиков: 4.03K
Описание канала:

Канал Рената Алимбекова (@alimbekovkz) про карьеру, применение и обучение Data Science. Веду блог https://alimbekov.com/
По вопросам рекламы на канале обращаться к менеджеру: @hey_renataa

Рейтинги и Отзывы

3.00

2 отзыва

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

5 звезд

1

4 звезд

0

3 звезд

0

2 звезд

0

1 звезд

1


Последние сообщения 8

2021-10-05 16:00:46 Pandas и А/Б тесты

Pandas:
- Доклад про скорость обработки данных в пандас с примерами кода и сравнениями затрат времени.
- Pandas Tutorials, Articles & Videos
- Getting started with pandas
- Статья «Введение в pandas: анализ данных на Python» Если хотите перестать путаться в Series, DataFrame их индексах и понять, что столбец в DataFrame это Series, а DataFrame — в целом тот же «словарь».
- Cheat Sheets (Шпаргалки по Pandas)
- https://bitbucket.org/hrojas/learn-pandas/src/master/ - уроки по Pandas с готовыми Jupyter Notebooks. На английском.
- http://mathprofi.ru/matematika_dlya_chainikov.html - наиболее близкий по духу к предыдущей ссылке ресурс на русском
- Приложенька для обучения кодингу на мобилке https://getmimo.com
- Pandas в картинках

А/Б тесты:
Отличные штуки про проверку гипотез, A/B тесты и т.д. Есть много еще интересного по анализу данных: https://habr.com/ru/company/JetBrains-education/blog/438058/ Лекции предназначены для двух категорий слушателей. Первая — начинающие аналитики, которым сложно начинать с изучения, например, книги The Elements of Statistical Learning. Курс подготовит их к дальнейшей работе. Вторая — опытные аналитики, не получившие систематического образования в области анализа данных. Они могут заполнить пробелы в знаниях. С прошлого года на занятиях используется язык программирования Python.

Гайд по различным стат тестам для проведения AB тестирования. Начинайте читать в хронологическом порядке

Следующая подборка будет про анализ бизнес-показателей и принятие решений в бизнесе на основе данных
673 views13:00
Открыть/Комментировать
2021-10-04 09:00:58 ​​SQLpedia - канал про SQL и базы данных, в котором вы найдете:
— Возможность предложить нам статью для перевода;
— Полезные видео;
— Интересные опросы;
— Профессиональный юмор.
Присоединяйтесь, давайте расти как профессионалы вместе
Подписаться: @sql_wiki
747 views06:00
Открыть/Комментировать
2021-09-28 16:00:26 Линейная алгебра и Численные методы

Линейная алгебра:
- Линейная алгебра для визуалов
- Плейлист про основы линейной алгебры на английском (можно включить русские субтитры) Русская озвучка


Численные методы:
- Классные видео по теме бустинга и моделей! Очень доходчиво обьясняет лектор
- Видео-туториал: новые фичи CatBoost  (длительность: 2 часа)
- Как работает градиентный бустинг? Или самый частый вопрос на собеседовании на дата саентиста
- Куда более понятное объяснение про стохастический градиентный спуск и его отличие от обычного
- CatBoost vs. Light GBM vs. XGBoost, статейка не свежая, но там есть пример работы с gridsearchCV
- XGBoost, LightGBM or CatBoost — which boosting algorithm should I use? - статья уже посвежее, рассказано про gradient-based one-side sampling и Minimal Variance Sampling
- Про параметры lightGBM
- Линейная Регрессия для Дата Саентиста
- Градиентный бустинг

Следующая подборка будет про Pandas и A/B тесты
722 views13:00
Открыть/Комментировать
2021-09-28 09:00:13 ​​Вебинар — ML Space для бизнеса: сценарии использования

Мы продолжаем рассказывать вам о том, как машинное обучение и искусственный интеллект могут стать инструментами не только для ИТ-специалистов, но и для бизнес-пользователей.

На этом вебинаре вы узнаете, как:

— Найти, дообучить и развернуть готовую ML-модель для решения ваших бизнес-задач;
— Обучить модель для решения ваших бизнес-задач с помощью AutoML в два клика, а затем интегрировать её с вашим продуктом (или использовать обученную модель по необходимости);
— Развернуть собственный сервер или сервис на платформе ML Space для решения ваших бизнес-задач.


Регистрируйтесь по ссылке на вебинар.

SberCloud — облачный провайдер услуг и сервисов для физлиц, бизнеса и государственных организаций.
809 views06:00
Открыть/Комментировать
2021-09-21 16:01:15 Статистический анализ данных

Книги:
- «Как лгать при помощи статистики», Дарелл Хафф Автор книги рассказывает о различных способах злоупотребления статистикой в целях обмана аудитории и манипулирования ее мнением. По ссылке — статья с описанием книги.
- «Статистика и котики», Владимир Савельев Из этой книги вы узнаете, что такое дисперсия и стандартное отклонение, как найти t-критерий Стьюдента и U-критерий Манна-Уитни, для чего используются регрессионный и факторный анализы, а также многое и многое другое. И все это — на простых и понятных примерах из жизни милых и пушистых котиков, которые дарят нам множество приятных эмоций.
- «Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts», Peter Bruce, Andrew Bruce Statistical methods are a key part of data science, yet very few data scientists have any formal statistics training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. This practical guide explains how to apply various statistical methods to data science, tells you how to avoid their misuse, and gives you advice on what's important and what's not. Код на питоне к книге -https://github.com/alimbekovKZ/jupyter_notebooks/tree/master/Practical Statistics for Data Scientists
- «Статистика», Донелли Р.А. Книга знакомит с основными законами статистики, их применением в различных ситуациях выбора. Вы научитесь формулировать гипотезы, выбирать критерии и принимать решения, опираясь на законы статистики.
- «Статистика для всех», Сара Бослаф Ясное и краткое введение и руководство для всех новичков. Тщательно переработанное и расширенное, это издание поможет вам глубоко понять статистику, избегая ошеломляющей сложности многих университетских учебников.
- «Голая статистика», Чарльз Уилан Как Netflix определяет, какие фильмы вам понравятся? Помогает ли пациентам то, что кто-то молится за них? Как определить, какие школы мошенничают с результатами тестов? В этих и других вопросах вы разберетесь, познакомившись с этой книгой.
- «Практическая бизнес-статистика», Сигел Э. Эта книга представляет собой прекрасно организованный вводный курс статистических методов анализа данных. Дидактически грамотно представленный теоретический материал не перегружен математическими подробностями и дополняется большим количеством тщательно отобранных примеров с использованием Microsoft Excel.
- «Занимательная статистика. Манга», Син Такахаси Если от обычных учебников статистики у тебя пухнет голова и клонит в сон, пусть Ямамото-сан и Руи будут твоими гидами.
- «Теория вероятностей и математическая статистика», В.С. Мхитарян Учебное пособие охватывает все основные разделы курса теории вероятностей и математической статистики, читаемого для студентов экономических специальностей. В начале каждой главы кратко излагаются основные теоретические положения, поясняются предпосылки применения статистических методов, приводятся решения типовых задач, а затем предлагаются задачи для самостоятельной работы студентов.

Более продвинутый материал:
- Курс МФТИ «Построение выводов по данным»
- Лекции «Математическая статистика» от Computer Science Center
- Описательная статистика с Python
- Khan Academy. Statistics and probability
- Курс «Теория вероятностей для начинающих»

Дополнительные материалы:
- Statistics Online Курсы в открытом доступе от Универсиета Пенсильвании. Считаются одними из лучших среди всех американских университетов. https://newonlinecourses.science.psu.edu/statprogram/
- Курс «Probability - The Science of Uncertainty and Data» https://www.edx.org/course/probability-the-science-of-uncertainty-and-data
- Гугл-док со ссылками на разные курсы, книги по анализу данных и датасеты https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fM6_tV1yYDdk2lIwMXQ2FO8fHQiuvKWiPOLUH22ysHM/edit#gid=1115838130
- Курс на Stepik - https://stepik.org/course/76/syllabus

Следующая подборка будет о линейной алгебре и численных методах
688 views13:01
Открыть/Комментировать
2021-09-20 13:55:59 ​​Если вы работаете с разнородными данными, поступающими из разных источников, и хотите ускорить свою работу, то этот вебинар для вас.

Подключайтесь 21 сентября в 11:00 к эфиру , где эксперт SberCloud расскажет, как пользоваться сервисом Data Lake Insight и как одним SQL-запросом обработать данные, расположенные в разных системах, без предварительной загрузки этих данных в какое-либо единое хранилище.

Ждём Data-инженеров, аналитиков, DevOps-инженеров и администраторов.
Регистрация на вебинар по ссылке.
971 views10:55
Открыть/Комментировать
2021-09-18 09:33:04 Jupyter Notebook 

Шпаргалки:
- Полезная шпаргалка по Markdown Кратко о синтаксисе Markdown на русском.
- Markdown for Jupyter notebooks cheatsheet Шпаргалка по форматированию полей типа markdown в Jupiter Notebook. Beautiful graphs in notebooks are great, but I want my explanatory text to look good too! Somehow I can’t remember all the Markdown tags, so I created this cheatsheet.
- How to Use Jupyter Notebook in 2020: A Beginner’s Tutorial. Статья «Jupyter для начинающих» на английском

Методички:
- Краткое руководство по Маркдауну Официальное руководство по синтаксису Markdown кажется автору статьи слишком длинным и не слишком наглядным, поэтому он составил краткое руководство, которое поможет выучить или повторить синтаксис Маркдауна за час.
- Open source online Markdown editor Примеры по маркдауну и онлайн-редактор
- Основы работы с Jupyter Notebook Методичка по оформлению тетрадок
- 10 советов для создания хорошего Jupyter Notebook Памятка о том, как делать хорошие ноутбуки. Первая половина советов будет особенно полезна для проектов.
- Повышение продуктивности при работе с Jupyter Notebook за 5 минут

Следующая подборка будет о статистическом анализе данных. Всем продуктивных выходных.
736 views06:33
Открыть/Комментировать
2021-09-17 16:38:16 ​​Научитесь Финансовому анализу показателей прибыли "Что-Если" в Power BI на бесплатном интенсиве от онлайн школы IQBI.

22 и 23 сентября, с 19:00 до 20:30

На интенсиве вы научитесь строить свой первый интерактивный отчет без использования кода, а так же познакомитесь с расчетами DAX для проведения анализа показателя прибыли "Что-Если" в Power BI.

Мероприятие будет особенно интересно финансистам, т.к. будем строить финансовый отчет. Но не смотря на это, будет интересно любому аналитику, который хочет перейти из Excel и других сервисов отчетности в Power BI.

А всем, кто досмотрит интенсив до конца, будет открыт бонусный модуль из курса Аналитик BI.

Спикер и автор интенсива - Ольга Солонович - сертифицированный тренер Microsoft, практикующий аналитик и тренер в BI проектах. Образование: магистратура по специальности Финансы в университете Невшателя, Швейцария. У Ольги на счету более 50 реализованных проектов на технологиях Power BI. 

Выберите удобный мессенджер, в который придет ссылка на интенсив и бонус после
Зарегистрироваться
536 viewsedited  13:38
Открыть/Комментировать
2021-09-14 16:01:54 Клёвое видео. Техническое собеседование на позицию junior аналитика.

Батл студента Яндекс.Практикума против студента с Карпов.Курсес.

Какой курс круче?)

Задачки на Python, SQL и Pandas

Джунам рекомендую!
672 views13:01
Открыть/Комментировать
2021-09-13 16:00:43 Начинаю серию публикаций полезного материала по изучению DA/DS. Если вам нравится такой формат пишите в комментариях.

Основы Python

Книги:
- Книга «Python для детей», Джейсон Бриггс Машинное обучение, big data, веб-аналитика и создание роботов — всё это раньше звучало как фразы из фильмов про будущее, а теперь это наше настоящее. Современные дети много времени проводят за компьютером — дайте же им шанс научиться программировать Смотреть описание
- Книга «Код. Тайный язык информатики», Чарльз Петцольд Книга, не только объясняющая как и почему работают компьютеры, но и приучающая к инженерному мышлению. Смотреть описание
- Книги по изучению Python Смотреть подборку
- Книга «Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение», Вандер Плас Дж. Подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Смотреть описание
- Книга «Python. Карманный справочник», Лутц Марк В лаконичной форме здесь представлены все необходимые сведения о типах данных и операторах Python, специальных методах, встроенных функциях и исключениях, наиболее употребительных стандартных библиотечных модулях и других примечательных языковых средствах Python. Смотреть описание
- Книга «Automate the Boring Stuff with Python», Al Sweigart Книга про автоматизацию различной рабочей рутины Читать книгу

Полезные материалы:
- Курс «Python для начинающих» от Code Basics Первый модуль посвящен азам построения программ на Python. Он готовит плацдарм для написания осмысленных программ. Познакомиться с курсом
- Чтобы совершать меньше ошибок и разобраться в том, как ваш код работает, научитесь его дебажить и отлаживать. В этом помогут вот эти статьи:
- Отладка Python приложений с помощью pdb
- Профилирование и отладка Python
- Отладка (юнит с Хекслета)
- Python 3 Cheat Sheet (Шпаргалка по основам Python)

Дополнительные материалы:
- Основы Python — http://pythontutor.ru Отличная платформа, которая показывает, как вообще думает Python. И огромный плюс, что тут показывают чего от вас хотят, т.е. дают вопрос, набор данных и ответ, а вам нужно написать код.
- https://pythonworld.ru/samouchitel-python — очень хороший сайт, который дает не только основы, но и хорошо разобраны многие модули (например, Pandas).
- https://github.com/whitehorn/pyLearn — Python для начинающих. В своё время, когда я учился программировать на python, я понял, что лучший способ не забыть "как именно вызывать вот ту функцию, которая делает xyz" - это сесть и написать шпаргалку. Со временем их стало много, появился ipython notebook, который теперь jupyter notebook. В итоге я оформил небольшой вводный курс по python для студентов в виде серии jupyter notebook's (от install до библиотеки эффективных численных вычислений numpy). С курсом можно ознакомиться на моей страничке в GitHub
- Книга A Byte of Python: http://wombat.org.ua/AByteOfPython/
- Занятная статья с хаками для анализа данных http://proglib.io/p/analysis-hacks/
- Материал про форматирование текста через f-строки — https://shultais.education/blog/python-f-strings
- про словари есть тут http://pythontutor.ru/lessons/dicts/
- Lambda, map and filter https://medium.com/better-programming/lambda-map-and-filter-in-python-4935f248593
- https://www.codewars.com/ - выбираете питон и решаете различные задачки на нем. Гугля различные способы, читаете чужие решения, учитесь понимать чужой код, находите новые способы.
1.1K views13:00
Открыть/Комментировать