Книги для дата сайентистов | Data Science

📚Machine Learning for Business: Using Amazon SageMaker and Jupyter (2020)

✍️Автор: Doug Hudgeon, Richard Nichol

📃Страниц: 282

Машинное обучение для бизнеса учит бизнес-ориентированным методам машинного обучения, которые вы можете использовать самостоятельно. Сосредоточившись на практических темах, таких как удержание клиентов, прогнозирование и процессы работы в бэк-офисе, вы будете работать над шестью проектами, которые помогут вам сформировать подход ML-for-business. Чтобы гарантировать свой успех, вы воспользуетесь сервисом Amazon SageMaker ML, который позволяет быстро превратить ваши вопросы в результаты.

Скачать книгу

📚MLOps Engineering at Scale (2022)

✍️Автор: Carl Osipov

📃Страниц: 324

Масштабная разработка MLOps показывает вам, как эффективно внедрить машинное обучение в производство, используя готовые сервисы от AWS и других поставщиков облачных решений. Вы узнаете, как быстро создавать гибкие и масштабируемые системы машинного обучения, не занимаясь трудоемкими операционными задачами и не беря на себя дорогостоящие затраты на физическое оборудование. На примере реального использования для расчета тарифов на такси вы разработаете конвейер Mips для модели PyTorch, используя бессерверные возможности AWS.

Скачать книгу

📚AI as a Service: Serverless machine learning with AWS (2020)

✍️Автор: Peter Elger, Eoin Shanaghy

📃Страниц: 328

Искусственный интеллект как услуга - это быстро развивающееся руководство по использованию возможностей облачных решений. Вы научитесь создавать приложения реального мира, такие как чат-боты и сервисы преобразования текста в речь, путем объединения облачных компонентов. Пройдите свой путь от небольших проектов до крупных приложений с интенсивным использованием данных.

Скачать книгу

📊 Путеводитель по Big Data для начинающих: методы и техники анализа больших данных

Методы и техники анализа Big Data: Machine Learning, Data mining, краудсорсинг, нейросети, предиктивный и статистический анализ, визуализация, смешение и интеграция данных, имитационные модели. Как разобраться во множестве названий и аббревиатур? Читайте наш путеводитель в статье по ссылке.

🔗 Ссылка

📊 ТОП-10 необходимых для специалиста по Big Data навыков

Рассказываем о необходимом наборе технических и карьерных навыков для специалиста по Big Data.

✍️ Big Data — это термин, используемый для обозначения значительного объема как структурированных, так и неструктурированных данных, который слишком велик для обработки традиционными методами.

👉 Читать все подробности в статье

📚Fighting Churn with Data (2020)

✍️Автор: Carl Gold

📃Страниц: 505

Борьба с оттоком с помощью данных обучает разработчиков и специалистов по обработке данных проверенным методам предотвращения оттока до того, как он произойдет. Эта книга, содержащая примеры использования из реальной жизни, научит вас преобразовывать необработанные данные в поддающиеся измерению показатели поведения, рассчитывать стоимость жизни клиента и улучшать прогнозирование оттока с помощью демографических данных. Следуя методам Карла Голда, главного специалиста по обработке данных Zuora, вы сможете воспользоваться преимуществами высокого уровня удержания клиентов.

Скачать книгу

📚Ensemble Methods for Machine Learning (2024)

✍️Автор: Gautam Kunapuli

📃Страниц: 352

Комплексные методы машинного обучения научат вас практическим приемам одновременного применения нескольких подходов ML. Каждая глава содержит уникальное тематическое исследование, демонстрирующее полнофункциональный комплексный метод, с примерами, включающими медицинскую диагностику, анализ настроений, классификацию почерка и многое другое. Здесь нет сложной математики или теории — вы будете учиться в наглядной форме, с большим количеством кода для удобного экспериментирования!

Скачать книгу

Самые полезные каналы для программистов в одной подборке!

Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾

🔥Для всех

Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы
Книги для программистов
IT-мемы
Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы
Азбука айтишника — здесь мы познаем азы из мира программирования

🤖Про нейросети
Библиотека робототехники и беспилотников | Роботы, ИИ, интернет вещей
Библиотека нейрозвука | Транскрибация, синтез речи, ИИ-музыка
Библиотека нейротекста | ChatGPT, Gemini, Bing
Библиотека нейровидео | Sora AI, Runway ML, дипфейки
Библиотека нейрокартинок | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion

#️⃣C#

Книги для шарпистов | C#, .NET, F#
Библиотека шарписта — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C#
Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel

☁️DevOps

Библиотека devops’а — полезные статьи, новости и обучающие материалы по DevOps
Вакансии по DevOps & SRE
Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования

🐘PHP

Библиотека пхпшника — полезные статьи, новости и обучающие материалы по PHP
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты

🐍Python

Библиотека питониста — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Python
Вакансии по питону, Django, Flask
Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты

☕Java

Книги для джавистов | Java
Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы
Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты
Вакансии для java-разработчиков

👾Data Science

Книги для дата сайентистов | Data Science
Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Data Science
Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты
Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

🦫Go

Книги для Go разработчиков
Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go
Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты
Вакансии по Go

🧠C++

Книги для C/C++ разработчиков
Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++
Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты
Вакансии по C++

💻Другие каналы

Библиотека фронтендера
Библиотека мобильного разработчика
Библиотека хакера
Библиотека тестировщика
Библиотека разработчика игр | Gamedev, Unity, Unreal Engine
Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue
Вакансии для мобильных разработчиков
Вакансии по QA тестированию
InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности

📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈

Также у нас есть боты:
Бот с IT-вакансиями
Бот с мероприятиями в сфере IT

Мы в других соцсетях:
🔸VK
🔸YouTube
🔸Дзен
🔸Facebook *
🔸Instagram *

* Организация Meta запрещена на территории РФ

📚Machine Learning Algorithms in Depth (2024)

✍️Автор: Vadim Smolyakov

📃Страниц: 410

Узнайте, как работают алгоритмы машинного обучения с нуля, чтобы вы могли эффективно устранять неполадки в своих моделях и повышать их производительность.

Скачать книгу

👨‍🎓📊 Как научиться Data Science онлайн: 12 шагов от новичка до профи

12 шагов для тех, кто хочет с нуля построить карьеру в Data Science. Руководство к действию и россыпь ссылок на полезные ресурсы.

Переходите на нашу статью:
🔗 Ссылка

Забирайте курс по Алгоритмам и стать Data Scientst'ом станет еще проще:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

📚Deep Learning with JAX (2024)

✍️Автор: Grigory Sapunov

📃Страниц: 410

Глубокое обучение с помощью JAX - это практическое руководство по использованию JAX для глубокого обучения и других приложений, требующих больших математических затрат. Эксперт Google по разработке Григорий Сапунов постоянно помогает вам лучше понять концепции JAX. Увлекательные примеры знакомят с фундаментальными концепциями, на которые опирается JAX, а затем показывают, как применять их к реальным задачам. Вы узнаете, как использовать экосистему высокоуровневых библиотек и модулей JAX, а также как сочетать TensorFlow и PyTorch с JAX для загрузки и развертывания данных.

Скачать книгу

📚LLM Engineer's Handbook (2024)

✍️Автор: Paul Iusztin, Maxime Labonne, Alex Vesa

📃Страниц: 95

Область искусственного интеллекта стремительно развивается, и большие языковые модели (Lms) находятся на переднем крае этой революции. В этой небольшой книге представлены практические рекомендации по проектированию, обучению и внедрению Lms в реальных сценариях с использованием лучших практик MLOps. Это подробное руководство поможет вам создать комплексный инструмент для написания технического контента на базе LLM, обойдя изолированные ноутбуки Jupyter и сосредоточившись на обучении созданию комплексных систем LLM производственного уровня.

Скачать книгу

🙌 Хардкорный вышмат для тех, кто интересуется ML, AI, DS

Начать с вводных занятий можно здесь, ответив всего на 4 вопроса – https://proglib.io/w/25ba590f

Что будет на демо?

🔹Вводный урок от CPO курса;

🔹Лекции со всеми преподавателями МГУ по темам: теория множеств, непрерывность функции, основные формулы комбинаторики, матрицы и операции над ними, градиентный спуск;

🔹Практические задания и дополнительные материалы!

⚡️Переходите и активируйте – https://proglib.io/w/25ba590f

📚The Developer’s Playbook for Large Language Model Security (2024)

✍️Автор: Steve Wilson

📃Страниц: 380

Большие языковые модели (Lms) не только определяют траекторию развития искусственного интеллекта, но и открывают новую эру проблем безопасности. Эта практическая книга поможет вам разобраться в сути этих угроз. Автор Стив Уилсон (Steve Wilson), директор по продуктам Exabeam, фокусируется исключительно на фильмах, избегая общей защиты с помощью искусственного интеллекта, и углубляется в уникальные характеристики и уязвимости, присущие этим моделям.

Скачать книгу

📚LLMs in Production: From language models to successful products (2024)

✍️Автор: Christopher Brousseau, Matthew Sharp

📃Страниц: 338

LLMs in Production - это полное руководство по LLMS, которое вам понадобится для эффективного использования в производственной среде. Оно проведет вас по всему жизненному циклу LM, от первоначальной концепции до создания и тонкой настройки, вплоть до развертывания. Вы узнаете, как эффективно подготовить набор данных для LLM, о таких экономичных методах обучения, как LORA и RLHF, и как оценить свои модели в соответствии с отраслевыми стандартами.

Ссылка на книгу

📚Math and Architectures of Deep Learning (2024)

✍️Автор: Krishnendu Chaudhury

📃Страниц: 552

Это всеобъемлющее и подробное руководство раскрывает математические и архитектурные концепции, лежащие в основе моделей глубокого обучения, чтобы вы могли более эффективно настраивать, поддерживать и объяснять их.

Ссылка на книгу

📚Mastering Large Language Models: Advanced techniques, applications (2024)

✍️Автор: Sanket Subhash Khandare

📃Страниц: 536

Эта книга послужит вам всеобъемлющим руководством по освоению больших языковых моделей - от понимания основополагающих концепций НЛП до изучения самых современных архитектур, таких как трансформаторы. Независимо от того, являетесь ли вы опытным исследователем, специалистом по обработке данных, разработчиком или начинающим энтузиастом, обширные знания, содержащиеся на этих страницах, дадут вам инструменты и методы, необходимые для использования всего потенциала больших языковых моделей.

Скачать книгу

📚Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models (2024)

✍️Автор: Pedro Cuenca, Apolinário Passos, Omar Sanseviero & Jonathan Whitaker

📃Страниц: 436

Из этого практического руководства вы узнаете, как использовать генеративные медиа-технологии с использованием искусственного интеллекта для создания новых изображений или музыки. Специалисты по обработке данных и инженеры-программисты поймут, как работают современные генеративные модели, как точно настроить и адаптировать их к вашим потребностям и как комбинировать существующие строительные блоки для создания новых моделей и креативных приложений в различных областях.

Скачать книгу

📚Architecting Data and Machine Learning Platforms: Enable Analytics and AI-Driven Innovation in the Cloud (2023)

✍️Автор: Marco Tranquillin, Valliappa Lakshmanan, Firat Tekiner

📃Страниц: 362

Все облачные архитекторы должны знать, как создавать платформы обработки данных, которые позволяют предприятиям принимать решения на основе данных и быстро и эффективно предоставлять аналитические данные для всего предприятия. В этом руководстве показано, как проектировать, создавать и модернизировать собственные облачные платформы обработки данных и машинного обучения с использованием AWS, Azure, Google Cloud и мультиоблачных инструментов, таких как Snowflake и Databricks.

Скачать книгу

⚡️Самые полезные каналы по Data Science в одной папке

В ней:
➖канал для подготовки к собеседованиям
➖интересные задачи
➖основной канал (этот)
➖книги по Data Science
➖лучшие вакансии из сферы
➖и наш чат, в котором можно общаться и задавать вопросы

Добавляйте 👉 тык сюда

📚The Cloud Data Lake: A Guide to Building Robust Cloud Data Architecture (2023)

✍️Автор: Rukmani Gopalan

📃Страниц: 247

В этой книге представлен краткий, но всесторонний обзор настройки облачного хранилища данных, а также управления им. Автор Рукмани Гопалан (Rukmani Gopalan), лидер в области управления продуктами и энтузиаст данных, знакомит архитекторов данных и инженеров с основными аспектами работы с облачным хранилищем данных: от конструктивных соображений и лучших практик до оптимизации формата данных, производительности, управления затратами и корпоративного управления.

Скачать книгу

📚Augmented Analytics: Enabling Analytics Transformation for Data-Informed Decisions (2024)

✍️Автор: Tobias Zwingmann, Willi Weber

📃Страниц: 292

Расширенная аналитика, выходящая за рамки традиционных, ограниченных способов анализа данных, предоставляет динамичную и действенную стратегию улучшения аналитических возможностей вашей организации. С помощью этой книги вы сможете внедрить в свои рабочие процессы интеллектуальную автоматизацию и современный искусственный интеллект, что позволит большему числу членов команды принимать более эффективные решения.

Скачать книгу

📊 8 паттернов проектирования, которые должен знать каждый ML-разработчик

Паттерны проектирования предлагают комплексные решения проблем, с которыми разработчики сталкиваются каждый день. В этой статье мы рассмотрим 8 паттернов проектирования с примерами кода на Python.

Забираем статью:
🔗 Ссылка

📚Generative Deep Learning (2019)

✍️Автор: David Foster

📃Страниц: 330

Генеративное моделирование - одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Невозможно научить машину преуспевать в таких человеческих начинаниях, как рисование, письмо и сочинение музыки. Из этой практической книги инженеры по машинному обучению и специалисты по обработке данных узнают, как воссоздать некоторые из наиболее впечатляющих примеров генерирующих моделей глубокого обучения, таких как вариационные автоэнкодеры, генерирующие состязательные сети (GAN), модели кодирования-декодирования и модели мира.

Скачать книгу

📚Feature Engineering for Machine Learning (2018)

✍️Автор: Alice Zheng, Amanda Casari

📃Страниц: 217

Разработка функциональных возможностей - важнейший этап в процессе машинного обучения, однако эта тема редко рассматривается отдельно. Из этой практической книги вы узнаете о методах извлечения и преобразования функциональных возможностей - числовых представлений необработанных данных - в форматы для моделей машинного обучения. В каждой главе вы познакомитесь с одной проблемой, связанной с данными, например, с представлением текстовых или графических данных. В совокупности эти примеры иллюстрируют основные принципы разработки объектов. Вместо того чтобы просто преподавать эти принципы, авторы Элис Чжэн и Аманда Казари уделяют особое внимание практическому применению, выполняя упражнения по всей книге

Скачать книгу

📚Learning Snowflake SQL and Scripting: Generate, Retrieve, and Automate Snowflake Data (2023)

✍️Автор: Alan Beaulieu

📃Страниц: 401

Чтобы помочь вам стать профессионалом в Snowflake, в этом кратком, но всеобъемлющем руководстве рассматриваются основы и рекомендации по использованию SQL и скриптовых языков Snowflake. Разработчики и специалисты по обработке данных узнают, как генерировать, изменять и запрашивать данные в системе управления реляционными базами данных Snowflake, а также как применять аналитические функции для составления отчетов.

Скачать книгу

📚The Enterprise Data Catalog: Improve Data Discovery, Ensure Data Governance, and Enable Innovation (2023)

✍️Автор: Ole Olesen-Bagneux

📃Страниц: 219

Просматривать веб-страницы просто, но как вы осуществляете поиск данных на работе? Это сложно и отнимает много времени, а иногда может показаться невозможным. В этой книге представлено практическое решение: каталог данных. Аналитики данных, специалисты по обработке данных и инженеры по обработке данных узнают, как обеспечить подлинный поиск данных в своих организациях, превратив каталог в ключевой инструмент для инноваций, основанных на данных, и управления данными.

Скачать книгу

👨‍💼 Профессия системного аналитика в 2024 году: что нужно знать и где учиться

Освоить эту профессию непросто. Порог входа довольно высок, да и изучить придется немало. Однако, если разработчик не хочет идти в тимлиды или становиться менеджером, системная аналитика — перспективный вариант дальнейшей карьеры.

Рассматриваешь вариант стать системным аналитиком, тогда забирай курс:
🔵 Математика для Data Science

🔗 Статья

🚀⬆️ Оптимизируй свой AI: разоблачение 6 мифов о работе с векторами в Pgvector

Шесть заблуждений, которые мешают тебе использовать всю мощь векторных баз данных в AI. Развенчав эти мифы, ты сможешь раскрыть истинный потенциал векторов и значительно повысить эффективность твоих AI-проектов.

👉 Читать статью

📚Statistical Tableau (2024)

✍️Автор: Ethan Lang

📃Страниц: 460

В современном мире, основанном на данных, понимание статистических моделей имеет решающее значение для эффективного анализа и принятия решений. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным пользователем, эта книга даст вам базовые знания для понимания и внедрения статистических моделей в Tableau. Обретите уверенность в том, что сможете свободно говорить о используемых вами моделях, способствуя внедрению ваших идей и результатов анализа во всей организации.

Скачать книгу

📊 Кто такой дата-инженер, чем он занимается и что должен знать

Работа с большими объёмами данных — удел инженеров. Они помогают бизнесу, но что конкретно они делают, вы узнаете в статье

Начни сегодня, получать знания для своей будущей карьеры Дата-инженером:
🔵 Математика для Data Science

👉 Ссылка на статью

📚Prompt Engineering for Generative AI: Future-Proof Inputs for Reliable Al Outputs (2024)

✍️Автор: James Phoenix, Mike Taylor

📃Страниц: 423

В этой книге рассказывается о структуре цепочки взаимодействия модели искусственного интеллекта вашей программы и детальных этапах между ними, о том, как запросы к модели искусственного интеллекта возникают в результате преобразования прикладной задачи в задачу заполнения документа в области обучения модели, о влиянии архитектуры LLM и диффузионной модели и о том, как наилучшим образом с ней взаимодействовать. Как эти принципы применяются на практике в области обработки естественного языка,

Скачать книгу

📚Beyond Spreadsheets with R: A beginner's guide to R and RStudio (2018)

✍️Автор: Jonathan Carroll

📃Страниц: 470

В книге Beyond Spreadsheets с R показано, как извлекать необработанные данные и преобразовывать их для использования в вычислениях, таблицах, графиках и многом другом. Вы будете использовать простые методы программирования, такие как циклы и условные выражения, для создания собственных пользовательских функций. В результате вы получите набор инструментов для анализа и визуализации всевозможных данных с помощью R и RStudio.

Скачать книгу

📚AI-Assisted Programming: Better Planning, Coding, Testing, and Deployment (2024)

✍️Автор: Tom Taulli

📃Страниц: 225

Автор Том Таулли (Tom Taulli) предлагает методологию модульного программирования, которая эффективно согласуется с тем, как подсказки создают код, сгенерированный искусственным интеллектом. В этом руководстве также описаны наилучшие способы использования Lms общего назначения для изучения языка программирования, объяснения кода или преобразования кода с одного языка на другой.

Скачать книгу

🎃 Приглашаем на вебинар перед Хэллоуином: «Нужна ли математика на собеседованиях?» 🧙‍♀️

Темные тучи сгущаются, и в воздухе витает мистическая атмосфера... Готовы ли вы окунуться в мир загадочной математики и раскрыть тайны успешного собеседования? Тогда ждем вас 28 октября в 20:00! 🕸
https://proglib.io/w/c36126ca

Что вас ждет в эту зловещую ночь:

💀 Ошибаться не страшно: узнаем, как неудачные проекты и опыт «в стол» превращают джуниоров в сеньоров. Расскажем истории о том, как ошибки закаляют и помогают достигать вершин мастерства.

🧛 Собеседования без подготовки? Обсудим, возможно ли пройти через испытания рекрутеров без специальной подготовки или это путь в лабиринт с привидениями.

🧙 Теория и практика — зелье успеха:

• Выбор метрики оценки модели: какую метрику показать бизнесу, чтобы не столкнуться с гневом нечисти? Разберемся в разнице между MAPE и WAPE и когда какую применять.

• Трансформация распределений: как превратить логнормальное распределение в нормальное без волшебной палочки? Поговорим о том, зачем это нужно и как обойтись изменением функции потерь вместо магических превращений.

🦇 Бонус для смельчаков: раскроем секреты тестирования в маркетинге, которые помогут не заблудиться в темном лесу конкурентного рынка.

Не упустите шанс провести вечер в компании единомышленников, погрузиться в атмосферу Хэллоуина и получить ценные знания!

🕯 Записывайтесь на вебинар и готовьтесь к мистическим открытиям! https://proglib.io/w/c36126ca

📚Data Cleaning and Exploration with Machine Learning: Get to grips with machine learning techniques to achieve sparkling-clean data quickly (2022)

✍️Автор: Michael Walker

📃Страниц: 315

Когда вы начнете читать эту книгу, модели будут тщательно подобраны, чтобы помочь вам понять основные данные, включая важность и корреляцию отдельных объектов, а также распределение объектов и целевых объектов. В первых двух частях книги вы познакомитесь с методами подготовки данных для алгоритмов ML, не стесняясь использовать некоторые методы ML для очистки данных, включая обнаружение аномалий и выбор признаков. Затем книга поможет вам применить эти знания к широкому спектру задач ML. Вы получите представление о популярных контролируемых и неконтролируемых алгоритмах, о том, как подготавливать для них данные и как их оценивать.

Скачать книгу

📚Statistics for Machine Learning: Techniques for exploring supervised, unsupervised, and reinforcement learning models with Python and R (2017)

✍️Автор: Pratap Dangeti

📃Страниц: 315

Сложная статистика в машинном обучении беспокоит многих разработчиков. Знание статистики поможет вам создать надежные модели машинного обучения, оптимизированные для конкретной постановки задачи. Эта книга научит вас всему, что нужно для выполнения сложных статистических вычислений, необходимых для машинного обучения. Вы получите информацию о статистике, лежащей в основе обучения под наблюдением, безнадзорного обучения, обучения с подкреплением и многого другого. Разберитесь в реальных примерах, в которых обсуждается статистическая сторона машинного обучения, и ознакомьтесь с ней. Вы также будете разрабатывать программы для выполнения таких задач, как моделирование, подбор параметров, регрессия, классификация, сбор плотности и многое другое.

Скачать книгу

📚Hands-On Large Language Models (2024)

✍️Автор: Jay Alammar, Maarten Grootendorst

📃Страниц: 383

Вы узнаете, как использовать возможности предварительно обученных больших языковых моделей для таких случаев использования, как копирайтинг и составление резюме; создавать системы семантического поиска, которые выходят за рамки подбора ключевых слов; создавать системы, которые классифицируют и группируют текст для обеспечения масштабируемого понимания большого количества текстовых документов; а также использовать существующие библиотеки и предварительно обученные модели для классификации текста, поиск и группировка данных.

Скачать книгу

🔀 Чем отличаются системный и бизнес-аналитик? Разбираемся на практике

Дискуссии о том, как разделить определения системного и бизнес-аналитика ведутся в сфере непрерывно. Одни уверены, что это профессия «два в одном», другие — не понимают, какой именно аналитик нужен проекту, и главное — зачем. Раскладываем по полочкам в нашей статье.

👉 Ссылка на статью

⚡️Разыгрываем флагманский смартфон

«Библиотека программиста» разыгрывает один из трех смартфонов на выбор:
🔹Samsung Galaxy S24 Ultra на 1 ТБ
🔹Xiaomi 14 Ultra на 512 ГБ
🔹iPhone 16 Pro Max на 512 ГБ

🔥 А еще 99 участников розыгрыша получат скидку 50% на наш курс Базовые модели ML и приложения!
Промокод будет действителен до 20 ноября.

Условия просты:
→ подписаться на Библиотека нейротекста
→ подписаться на Библиотека нейрозвука
→ подписаться на Библиотека нейрокартинок
→ нажать на кнопку «Участвовать» под этим постом

Итоги появятся 30 октября в 20:00 по московскому времени в нашем канале Библиотека программиста. Затем мы свяжемся с победителем, который сам выберет смартфон. Тем, кто получит промокод, мы вышлем его в течение недели после окончания розыгрыша.

⚠️ Убедитесь, что вам можно написать в личные сообщения или следите за результатами — если мы не сможем с вами связаться, то не сможем и отправить приз. Доставить мы можем только в города России и Беларуси.

📚Grokking Artificial Intelligence Algorithms (2020)

✍️Автор: Rishal Hurbans

📃Страниц: 297

В алгоритмах искусственного интеллекта Grokking используются иллюстрации, упражнения и объяснения без использования жаргона для обучения основным понятиям искусственного интеллекта. Все, что вам нужно, - это алгебра, которую вы помните из школьного курса математики. Изучите такие сложные задачи, как обнаружение банковского мошенничества, создание художественных шедевров и приведение в движение самоуправляемого автомобиля.

Скачать книгу

🧩 Реализация паттерна «Одиночка» на Python

Мечтаешь о коде, который работает как швейцарские часы? Паттерн «Одиночка» может стать тем самым механизмом, который заставит все шестерёнки крутиться идеально.

👉 Читать в статье

📚Practical Natural Language Processing: A Comprehensive Guide to Building Real-World NLP Systems (2020)

✍️Автор: Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, Harshit Surana

📃Страниц: 455

Инженеры-программисты и специалисты по обработке данных научатся ориентироваться в лабиринте возможностей, доступных на каждом этапе пути. На протяжении всей книги авторы Совмья Ваджжала, Бодхисаттва Маджумдер, Анудж Гупта и Харшит Сурана расскажут вам о процессе создания реальных НЛП-решений, встроенных в более крупные продукты. Вы узнаете, как адаптировать свои решения для различных отраслевых вертикалей, таких как здравоохранение, социальные сети и розничная торговля.

Скачать книгу

❗Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде!

Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
👉Переводчик и автор оригинальных статей

Подробности тут

Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴

Ждем ваших откликов 👾

📚R Cookbook (2019)

✍️Автор: JD Long

📃Страниц: 857

Это расширенное издание, содержащее более 275 практических рецептов, поможет вам быстро и эффективно выполнять анализ данных с помощью R. Язык R предоставляет все необходимое для статистической работы, но его структуру может быть сложно освоить. Эти рецепты, ориентированные на конкретные задачи, сразу же помогут вам продуктивно использовать R. Решения варьируются от базовых задач до ввода и вывода данных, общей статистики, графиков и линейной регрессии.

Скачать книгу

🐍🍽️ Питон съел GIL на завтрак: что нового в версии 3.13

Ты сидишь? Лучше сядь. Они реально сделали это — JIT-компилятор, улучшенная типизация, и, ты не поверишь, GIL наконец-то отправляется на пенсию!

В статье рассказываем обо всех фишках недавно релизнутой версии Python 3.13.

👉 Читать по этой ссылке

Прикреплённый к посту ролик досматриваем до конца👆

📚AI-Powered Business Intelligence: Improving Forecasts and Decision Making with Machine Learning (2022)

✍️Автор: Tobias Zwingmann

📃Страниц: 392

Используйте бизнес-аналитику для стимулирования роста компании, повышения эффективности и совершенствования процесса принятия корпоративных решений. В этой практической книге вы познакомитесь с наиболее актуальными примерами использования ИИ для бизнес-аналитики, включая улучшенное прогнозирование, автоматизированную классификацию и рекомендации на основе ИИ. И вы узнаете, как извлекать информацию из неструктурированных источников данных, таких как текст, изображения и голосовые аудиофайлы.

Скачать книгу

📚Machine Learning Engineering in Action (2022)

✍️Автор: Ben Wilson

📃Страниц: 278

Бен представляет свой личный набор инструментов для создания развертываемых и обслуживаемых производственных систем машинного обучения. Вы узнаете о важности гибких методологий для быстрого создания прототипов и проведения совещаний с заинтересованными сторонами, а также по-новому оцените важность планирования. Внедрение хорошо зарекомендовавших себя стандартов разработки программного обеспечения поможет вам лучше управлять кодом и упростит тестирование, масштабирование и даже повторное использование кода для машинного обучения. Каждый метод объясняется в понятной одноранговой форме и иллюстрируется готовым к использованию исходным кодом.

Скачать книгу

📚Machine Learning in Healthcare and Security: Advances, Obstacles, and Solutions (2024)

✍️Автор: Prashant Pranav, Archana Patel, Sarika Jain

📃Страниц: 225

В книге рассказывается о различных областях машинного обучения и последних достижениях в этой области. Книга охватывает несколько областей, связанных с машинным обучением, от использования машинного обучения в здравоохранении до обеспечения безопасности, при этом в ней рассматриваются традиционные алгоритмы машинного обучения

Скачать книгу

📚Automated Machine Learning in Action (2022)

✍️Автор: Qingquan Song, Haifeng Jin, Xia Hu

📃Страниц: 338

Автоматизированное машинное обучение в действии покажет вам, как сэкономить время и добиться лучших результатов с помощью AutoML. По ходу работы вы узнаете, как можно автоматизировать каждый компонент конвейера ML с помощью AutoKeras и KerasTuner. В книге описаны методы автоматизации классификации, регрессии, увеличения объема данных и многое другое. Преимущество: ваши системы ML смогут настраиваться самостоятельно, не прибегая к ручному труду.

Скачать книгу

📚Inside Deep Learning: Math, Algorithms, Models (2022)

✍️Автор: Edward Raff

📃Страниц: 602

В Inside Deep Learning, написанном для обычных разработчиков, нет сложных математических доказательств или ненужной академической теории. Познакомьтесь с теорией и практикой современного глубокого обучения и применяйте инновационные методы для решения повседневных проблем с данными

Скачать книгу

Самые полезные каналы для программистов в одной подборке!

Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾

🔥Для всех

Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы
Книги для программистов
IT-мемы
Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы
Азбука айтишника — здесь мы познаем азы из мира программирования

🤖Про нейросети
Библиотека робототехники и беспилотников | Роботы, ИИ, интернет вещей
Библиотека нейрозвука | Транскрибация, синтез речи, ИИ-музыка
Библиотека нейротекста | ChatGPT, Gemini, Bing
Библиотека нейровидео | Sora AI, Runway ML, дипфейки
Библиотека нейрокартинок | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion

#️⃣C#

Книги для шарпистов | C#, .NET, F#
Библиотека шарписта — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C#
Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel

☁️DevOps

Библиотека devops’а — полезные статьи, новости и обучающие материалы по DevOps
Вакансии по DevOps & SRE
Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования

🐘PHP

Библиотека пхпшника — полезные статьи, новости и обучающие материалы по PHP
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты

🐍Python

Библиотека питониста — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Python
Вакансии по питону, Django, Flask
Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты

☕Java

Книги для джавистов | Java
Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы
Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты
Вакансии для java-разработчиков

👾Data Science

Книги для дата сайентистов | Data Science
Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Data Science
Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты
Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

🦫Go

Книги для Go разработчиков
Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go
Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты
Вакансии по Go

🧠C++

Книги для C/C++ разработчиков
Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++
Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты
Вакансии по C++

💻Другие каналы

Библиотека фронтендера
Библиотека мобильного разработчика
Библиотека хакера
Библиотека тестировщика
Библиотека разработчика игр | Gamedev, Unity, Unreal Engine
Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue
Вакансии для мобильных разработчиков
Вакансии по QA тестированию
InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности

📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈

Также у нас есть боты:
Бот с IT-вакансиями
Бот с мероприятиями в сфере IT

Мы в других соцсетях:
🔸VK
🔸YouTube
🔸Дзен
🔸Facebook *
🔸Instagram *

* Организация Meta запрещена на территории РФ

📚Graph-Powered Machine Learning (2021)

✍️Автор: Alessandro Negro

📃Страниц: 493

Машинное обучение на основе графов познакомит вас с концепциями графических технологий, подчеркнув роль графов в машинном обучении и платформах больших данных. Вы получите подробное представление о таких методах, как моделирование источников данных, разработка алгоритмов, анализ связей, классификация и кластеризация. По мере освоения основных концепций вы познакомитесь с тремя комплексными проектами, которые иллюстрируют архитектуру, лучшие практики проектирования, подходы к оптимизации и распространенные ошибки.

Скачать книгу

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning

🗓 16 октября мы разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML – https://proglib.io/w/3fbfbd91

Спикер: Иван Потапов – Staff Machine Learning Engineer at ShareChat. Руководит командой, отвечающей за качество рекомендаций, и имеет 8-летний опыт в сфере машинного обучения.

😮 Что будем обсуждать:

– Теорию вероятностей: случайные величины, математическое ожидание и дисперсию.

– Линейную алгебру: векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.

– Математический анализ: производные и разложение функций в ряд Тейлора.

👨‍💻 А еще после каждого блока вас ждет практика в применении полученных знаний.

🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.

Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!

📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/3fbfbd91

📚Deep Learning with Structured Data (2021)

✍️Автор: Mark Ryan

📃Страниц: 438

Глубокое обучение позволяет выявлять сложные закономерности и взаимосвязи, скрытые в самых разных данных. Глубокое обучение со структурированными данными покажет вам, как применять мощные методы глубокого анализа к структурированным табличным данным, которые вы найдете в реляционных базах данных, от которых зависит работа реального бизнеса. Эта книга, наполненная практическими и актуальными приложениями, расскажет вам о том, как глубокое обучение может дополнить существующие системы машинного обучения и бизнес-аналитики.

Скачать книгу

📚Data Algorithms with Spark: Recipes and Design Patterns for Scaling Up using PySpark (2022)

✍️Автор: Mahmoud Parsian

📃Страниц: 438

Скорость, простота использования, сложная аналитика и многоязыковая поддержка Apache Spark делают практическое знание этой кластерной вычислительной платформы необходимым навыком для инженеров и специалистов по анализу данных. С помощью этого практического руководства любой, кто ищет введение в Spark, сможет изучить практические алгоритмы и примеры с использованием PySpark.

Скачать книгу

📚Data Quality Fundamentals: A Practitioner's Guide to Building Trustworthy Data Pipelines (2022)

✍️Автор: Barr Moses, Lior Gavish, Molly Vorwerck

📃Страниц: 311

Многие команды разработчиков данных сегодня сталкиваются с проблемой "хорошие конвейеры, плохие данные". Неважно, насколько развита ваша инфраструктура обработки данных, если данные, которые вы передаете, плохие. В этой книге Барр Мозес, Лиор Гэвиш и Молли Форверк (Molly Vorwerck) из компании Monte Carlo, занимающейся мониторингом данных, объясняют, как повысить качество данных и доверие к ним в масштабе, используя лучшие практики и технологии, используемые некоторыми из самых инновационных компаний мира.

Скачать книгу

📚Algorithms and Data Structures for Massive Datasets (2022)

✍️Автор: Dzejla Medjedovic, Emin Tahirovic, Ines Dedovic

📃Страниц: 306

Книга знакомит с методами обработки и анализа больших распределенных данных. Насыщенное отраслевыми историями и занимательными иллюстрациями, это удобное руководство позволяет легко понять даже сложные концепции. Вы научитесь применять на реальных примерах такие мощные алгоритмы, как фильтры Блума, набросок count-min, HyperLogLog и LSM-деревья, в своих собственных проектах.

Скачать книгу

📚Statistics for Data Science (2017)

✍️Автор: James D. Miller

📃Страниц: 344

Эта книга начнется с простой статистики, а затем мы перейдем к статистическим методам, которые используются в алгоритмах обработки данных. Будут подробно описаны программы R для статистических вычислений, а также их логика. Вы познакомитесь с различными математическими понятиями, такими как дисперсия, стандартное отклонение, вероятность, матричные вычисления и многое другое. Вы узнаете только то, что требуется для реализации статистики в задачах науки о данных, таких как очистка данных, интеллектуальный анализ и т.д.

Скачать книгу

🥷 Путь ML-самурая: от школьной математики до передового машинного обучения

В новой статье рассказываем, что именно нужно изучить, чтобы стать ML-специалистом. Начинаем с простого — базовой математики, — а заканчиваем многомерным анализом и нейросетями.

О том, как не потерять мотивацию в процессе обучения, тоже написали 🤝

👉 Читать статью

📚Artificial Intelligence in Finance (2020)

✍️Автор: Yves Hilpisch

📃Страниц: 477

Широкое внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения произвело революцию во многих отраслях. Программная доступность исторических финансовых данных и данных в режиме реального времени в сочетании с методами искусственного интеллекта и машинного обучения также коренным образом изменит финансовую отрасль. В этой практической книге объясняется, как использовать искусственный интеллект и машинное обучение для выявления статистической неэффективности финансовых рынков и использования ее с помощью алгоритмической торговли

Скачать книгу

📊 Data Science и Big Data: сходства и различия

В нашей статье разложим по полочкам сходства и различия между специализациями Data Science и Big Data.

🌻 Что внутри?

▪️ Термины
▪️ Применение
▪️ Навыки
▪️ Карьерные перспективы

👉 Ссылка на Статью

📚Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security (2017)

✍️Автор: Mark Stamp

📃Страниц: 364

В книге подробно рассматриваются основные темы машинного обучения, включая скрытые марковские модели, анализ главных компонент, методы опорных векторов и кластеризацию. Он также включает в себя охват ближайших соседей, нейронные сети, Бустинг и AdaBoost, случайные леса, линейный дискриминантный анализ, векторное квантование, наивный байесовский анализ, регрессионный анализ, условные случайные поля и анализ данных.

Скачать книгу

📚Data Visualization (2018)

✍️Автор: Data Visualization

📃Страниц: 293

Доступное руководство по созданию эффективной графики на основе данных. Эта книга дает студентам и исследователям практическое представление о принципах и практике визуализации данных. В нем объясняется, почему одни графики получаются успешными, а другие - неудачными, как создавать высококачественные диаграммы на основе данных, используя мощные и воспроизводимые методы, и как честно и эффективно подходить к визуализации данных.

Скачать книгу

📚Machine Learning and Security: Protecting Systems with Data and Algorithms (2018)

✍️Автор: Clarence Chio, David Freeman

📃Страниц: 385

Специалисты по машинному обучению и безопасности Кларенс Чио и Дэвид Фриман предлагают основу для обсуждения взаимодействия этих двух областей, а также набор алгоритмов машинного обучения, которые можно применять для решения множества проблем безопасности. Эта книга идеально подходит как для инженеров по безопасности, так и для специалистов по обработке данных.

Скачать книгу

📚C# Machine Learning Projects: Nine real-world projects to build robust and high-performing machine learning models with C# (2018)

✍️Автор: Yoon Hyup Hwang

📃Страниц: 390

Эта книга поможет вам узнать, как выбрать модель для решения вашей задачи, как оценить производительность ваших моделей и как вы можете использовать C# для создания моделей машинного обучения для ваших будущих проектов. Вы получите общее представление о системах машинного обучения и о том, как вы, как разработчик C# и .NET, можете применить свои существующие знания к широкому спектру интеллектуальных приложений, используя проектный подход. Вы начнете с настройки вашей среды C# для машинного обучения с помощью необходимых пакетов Accord.NET, Live Charts и Deedle

Скачать книгу

📚Mastering Machine Learning with scikit-learn: Apply effective learning algorithms to real-world problems using scikit-learn (2017)

✍️Автор: Gavin Hackeling

📃Страниц: 249

В этой книге рассматриваются различные модели машинного обучения, включая популярные алгоритмы машинного обучения, такие как k-ближайшие соседи, логистическая регрессия, наивный метод Байеса, k-среднее значение, деревья решений и искусственные нейронные сети. В ней рассматриваются предварительная обработка данных, оптимизация по гиперпараметрам и методы ансамбля. Вы будете создавать системы, которые классифицируют документы, распознают изображения, обнаруживают рекламу и многое другое.

Скачать книгу

📚scikit-Learn Cookbook (2017)

✍️Автор: Julian Avila, Trent Hauck

📃Страниц: 368

Эта книга предназначена для аналитиков данных, которые уже знакомы с этой книгой. с Python, но не так сильно с scikit-учитесь, тем, кому нужны быстрые решения распространенных проблем машинного обучения, эта книга будет очень полезна. Если вы программист на Python и хотите погрузиться в мир машинного обучения на практике, эта книга поможет и вам

Скачать книгу

📚Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (2017)

✍️Автор: Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Christopher J. Pal

📃Страниц: 655

Книга содержит подробные сведения о концепциях машинного обучения, а также практические советы по применению этих инструментов и методов в реальных ситуациях интеллектуального анализа данных. Это долгожданное четвертое издание самой известной работы по интеллектуальному анализу данных и машинному обучению знакомит читателей со всем, что им нужно знать для работы: от подготовки входных данных, интерпретации выходных данных, оценки результатов до алгоритмических методов, лежащих в основе успешных подходов к интеллектуальному анализу данных.

Скачать книгу