tgoop.com »
United States »
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение » Telegram Web
🎄 Начни 2025-й с апгрейдом навыков,
которые откроют двери в мир IT!
Ты можешь собрать свой персональный план обучения с помощью нашего новогоднего конструктора. Это шанс не просто начать год с полезных знаний, но и сделать инвестицию в своё будущее, которая окупится многократно.
🔗 Собери свой план и начни путь в IT
Почему это выгодно?
📚 Несколько программ по цене одной — максимальная эффективность: учишься сразу тому, что действительно нужно.
💾 Бессрочный доступ — все материалы всегда под рукой, чтобы учиться в своём темпе.
💸 Знания, которые окупятся — навыки, востребованные в любой точке мира.
Какие навыки ты можешь прокачать?
💡 Математика для Data Science + Алгоритмы и структуры данных
— Подготовка к собеседованиям в FAANG и поступлению в ШАД. Решай сложные задачи, работай с данными и моделями на профессиональном уровне.
💡 Алгоритмы и структуры данных + ML
— Улучшай своё алгоритмическое мышление и изучай базовые методы машинного обучения, чтобы создавать интеллектуальные приложения.
💡 Frontend Basic + Базовые модели ML
— Построй свою первую веб-страницу и погрузись в мир ML: от нейросетей до ML-бустинга.
💡 Архитектуры и шаблоны проектирования + Математика для Data Science
— Развивай аналитическое мышление и учись проектировать устойчивые системы.
💡 Алгоритмы и структуры данных + Frontend Basic
— Получи полный набор навыков: от оптимизации алгоритмов до создания современных веб-приложений.
Не упусти шанс сделать шаг в будущее! Новый год — это время обновлений, и твоя карьера может стать одним из них.
🔗 Составь свой IT-маршрут сейчас или выбери курс по новогодней скидке
которые откроют двери в мир IT!
Ты можешь собрать свой персональный план обучения с помощью нашего новогоднего конструктора. Это шанс не просто начать год с полезных знаний, но и сделать инвестицию в своё будущее, которая окупится многократно.
🔗 Собери свой план и начни путь в IT
Почему это выгодно?
📚 Несколько программ по цене одной — максимальная эффективность: учишься сразу тому, что действительно нужно.
💾 Бессрочный доступ — все материалы всегда под рукой, чтобы учиться в своём темпе.
💸 Знания, которые окупятся — навыки, востребованные в любой точке мира.
Какие навыки ты можешь прокачать?
💡 Математика для Data Science + Алгоритмы и структуры данных
— Подготовка к собеседованиям в FAANG и поступлению в ШАД. Решай сложные задачи, работай с данными и моделями на профессиональном уровне.
💡 Алгоритмы и структуры данных + ML
— Улучшай своё алгоритмическое мышление и изучай базовые методы машинного обучения, чтобы создавать интеллектуальные приложения.
💡 Frontend Basic + Базовые модели ML
— Построй свою первую веб-страницу и погрузись в мир ML: от нейросетей до ML-бустинга.
💡 Архитектуры и шаблоны проектирования + Математика для Data Science
— Развивай аналитическое мышление и учись проектировать устойчивые системы.
💡 Алгоритмы и структуры данных + Frontend Basic
— Получи полный набор навыков: от оптимизации алгоритмов до создания современных веб-приложений.
Не упусти шанс сделать шаг в будущее! Новый год — это время обновлений, и твоя карьера может стать одним из них.
🔗 Составь свой IT-маршрут сейчас или выбери курс по новогодней скидке
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
Что вы знаете про критерий Шовене?
Он позволяет найти выбросы в данных. Согласно критерию Шовене, значение p i-ое является выбросом, если выполнено неравенство, указанное на картинке выше.p с чертой — это среднее. А в знаменателе стоит отклонение. n — это объём выборки. Функция erfc является дополнением к функции ошибок (её вид, впрочем, неважен). С возрастанием аргумента, значение функции erfc стремится к нулю. То есть чем меньше значение функции, тем сильнее p i-ое отстоит от среднего значения, а значит является выбросом.
Фактически, использование критерия Шовене представляет собой итерационную процедуру, позволяющую найти все аномалии в данных за несколько шагов.
Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом:
🔵 Базовые модели ML и приложения
#машинное_обучение
Он позволяет найти выбросы в данных. Согласно критерию Шовене, значение p i-ое является выбросом, если выполнено неравенство, указанное на картинке выше.
Фактически, использование критерия Шовене представляет собой итерационную процедуру, позволяющую найти все аномалии в данных за несколько шагов.
Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом:
#машинное_обучение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12👍3
Ваш возраст:
Anonymous Poll
4%
менее 18 лет
25%
18-24 года
39%
25-34 года
19%
35-44 года
9%
45-54 года
2%
55-64 года
2%
65 лет и старше
В какой стране вы живете последние 3 месяца?
Anonymous Poll
68%
Россия
5%
Украина
3%
Беларусь
4%
Казахстан
0%
Польша
1%
Кыргызстан
2%
Узбекистан
1%
США
1%
Грузия
15%
Другое
В каком городе вы живете последние 3 месяца?
Anonymous Poll
30%
Москва
11%
Санкт-Петербург
1%
Екатеринбург
2%
Краснодар
2%
Нижний Новгород
3%
Минск
2%
Киев
0%
Львов
2%
Алматы
46%
Другое
🧑💻 Введение в векторные базы данных
Статья рассказывает о:
▪️отличиях векторных баз данных от традиционных;
▪️использовании Pinecone и OpenAI;
▪️ключевых возможностях векторных баз данных.
👉 Читать обо всём подробнее тут
Статья рассказывает о:
▪️отличиях векторных баз данных от традиционных;
▪️использовании Pinecone и OpenAI;
▪️ключевых возможностях векторных баз данных.
👉 Читать обо всём подробнее тут
👍2❤1
🤖 6 основных алгоритмов машинного обучения: руководство для начинающих
В статье рассказываем о шести основных алгоритмах машинного обучения и их практическом применении в различных отраслях.
Вот алгоритмы, которые мы рассматриваем:
🔹линейная регрессия;
🔹SVM;
🔹дерево решений;
🔹случайный лес;
🔹наивный байес;
🔹логистическая регрессия.
🔗 Читать статью
В статье рассказываем о шести основных алгоритмах машинного обучения и их практическом применении в различных отраслях.
Вот алгоритмы, которые мы рассматриваем:
🔹линейная регрессия;
🔹SVM;
🔹дерево решений;
🔹случайный лес;
🔹наивный байес;
🔹логистическая регрессия.
🔗 Читать статью
❤3🤩3
На каком языке вы пишете больше всего?
Anonymous Poll
76%
Python
2%
Go
3%
Java
1%
JavaScript
1%
TypeScript
2%
C/C++
4%
C#
1%
Swift/Kotlin
1%
PHP
9%
Другое
Какая у вас специализация в IT?
Anonymous Poll
12%
Backend
2%
Frontend
5%
Fullstack
1%
Mobile
3%
Desktop
1%
QA
1%
DevOps/Sysadmin
52%
Data Science
1%
Кибербезопасность
21%
Другое
Какой грейд у вас на работе?
Anonymous Poll
9%
Стажер
19%
Джуниор
26%
Миддл
14%
Сеньор
8%
Тимлид
4%
Архитектор
3%
СТО
17%
Я не айтишник
Какой контент вас больше привлекает в ТГ-каналах?
Anonymous Poll
25%
Полезные советы и лайфхаки
56%
Обучающие материалы
3%
Развлекательный контент
15%
Новости и аналитика
2%
Истории компаний
💬 А это вторая часть опроса. Ждём ваших ответов! 👇
Какой у вас коммерческий опыт работы в IT?
Anonymous Poll
20%
Нет опыта
15%
До 1 года
24%
1–3 года включительно
17%
3–6 лет включительно
24%
Более 6 лет