Habr, hola. Te presento el
enlace de ayuda principal
para trabajar con datos . El material en Google Dock es adecuado tanto para profesionales como para aquellos que recién están aprendiendo a trabajar con datos. Usa y bombea habilidades tú mismo + comparte con colegas.
Una descripción más detallada de la publicación es el contenido del enlace de ayuda. Por lo tanto, puede familiarizarse inmediatamente con el documento. O comience con su contenido, que adjunto a continuación.
Por supuesto, la lista completa de libros / servicios / videos y conferencias en el archivo está incompleta. Por lo tanto, propongo que esta publicación sea valiosa: agregue sus enlaces útiles a los comentarios, los más geniales los agregaré a mi archivo.
Libros sobre ML y DS
En esta sección, recopilé libros que ayudarán a dominar las matemáticas, las estadísticas, el análisis de datos, algunos lenguajes de programación y el aprendizaje automático.
- Aprendizaje profundo en Python . Este libro trata sobre el aprendizaje profundo de Francois Scholl, quien creó Keras, la biblioteca de redes neuronales más poderosa.
- Aprendizaje automático y TensorFlow. Los principiantes en el aprendizaje automático apreciarán la orientación aplicada de este libro, ya que su propósito es presentar los conceptos básicos y luego resolver rápidamente problemas reales.
- Crea una red neuronal. Este libro es una introducción a la teoría y práctica de crear redes neuronales. Está destinado a aquellos que desean saber qué son las redes neuronales, dónde se usan y cómo crear una red sin experiencia en este campo.
Una lista completa de libros está
aquí.Solicitud de DS y ML por industria
Esta sección no necesita presentación. Tiene una lista de
cuadernos y bibliotecas ML y Data Science para varias industrias. Todos los códigos están en Python y están alojados en GitHub. Serán útiles tanto para ampliar los horizontes como para lanzar una startup interesante.
- RobotChef : mejora de recetas de alimentos basadas en las opiniones de los usuarios;
- Servicios de alimentos : pronosticar la demanda de productos alimenticios utilizando redes neuronales;
- Receta de cocina y clasificación : prediciendo el nombre de la cocina de cualquier plato basado en una lista de sus ingredientes;
Una lista completa de cuadernos por industria está
aquí.Cursos útiles
Esta sección contiene cursos y conferencias sobre análisis de datos, matemáticas, ciencia de datos y aprendizaje automático.
- Escuela de aprendizaje profundo. Escuela de aprendizaje profundo: un círculo del FPMI MIPT, diseñado para estudiantes de secundaria interesados en la programación y las matemáticas, así como para estudiantes que desean comenzar el aprendizaje profundo. Las clases son impartidas por estudiantes de la Escuela de Física y Tecnología de Matemática Aplicada e Informática MIPT.
- Introducción a la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Análisis de conceptos y temas centrales. Conocimiento de métodos de aprendizaje automático como árboles de decisión y redes neuronales + la parte práctica del curso dedicado a conocer las bibliotecas más populares para el análisis de datos: Pandas y Scikit-learn.
- Introducción a la teoría de redes neuronales y aprendizaje profundo. Este curso da una idea del estado actual de las cosas en la teoría de las redes neuronales. Las redes neuronales completamente conectadas y convolucionales se consideran utilizando ejemplos de clasificación y búsqueda de objetos en imágenes.
Una lista completa de cursos y conferencias está
aquí.Detalle del conjunto de datos
La lista completa de conjuntos de datos está
aquí.Laptops útiles
Una lista completa de computadoras portátiles útiles está
aquí.News Digests para ML y DS
Después de filtrar una gran cantidad de fuentes y suscripciones, recopilo para usted todas las noticias más importantes del mundo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Puede leer el resumen de junio
aquí , para julio
aquí. Una lista completa y actualizada de resúmenes de noticias está
aquí.Aprenderá más información sobre aprendizaje automático y ciencia de datos suscribiéndose a mi cuenta en
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