Habr, olá. Apresento a você o principal
link de ajuda para trabalhar com dados . O material no Google Dock é adequado para profissionais e para aqueles que estão apenas aprendendo a trabalhar com dados. Use e aprimore suas habilidades + compartilhe com os colegas.
Uma descrição adicional da postagem é o conteúdo do link de ajuda. Portanto, você pode se familiarizar imediatamente com o documento. Ou comece com seu conteúdo, que anexo abaixo.
Obviamente, a lista inteira de livros / serviços / vídeos e palestras no arquivo está incompleta. Portanto, proponho que este post seja valioso - adicione seus links úteis aos comentários, os mais legais que eu adicionarei ao meu arquivo.
Livros sobre ML e DS
Nesta seção, coletei livros que ajudarão a dominar matemática, estatística, análise de dados, algumas linguagens de programação e aprendizado de máquina.
- Aprendizagem profunda em Python . Este livro é sobre aprendizado profundo de Francois Scholl, que criou Keras, a mais poderosa biblioteca de redes neurais.
- Aprendizado de máquina e TensorFlow. Os iniciantes no aprendizado de máquina apreciarão a orientação aplicada deste livro, porque seu objetivo é apresentar o básico e, em seguida, resolver rapidamente os problemas reais.
- Crie uma rede neural. Este livro é uma introdução à teoria e prática da criação de redes neurais. Destina-se a quem deseja saber o que são redes neurais, onde são usadas e como criar elas próprias sem experiência neste campo.
Uma lista completa de livros está
aqui.Aplicação DS e ML por setor
Esta seção não precisa de introdução. Possui uma lista de
notebooks e bibliotecas de ML e Data Science para vários setores. Todos os códigos estão em Python e estão hospedados no GitHub. Eles serão úteis tanto para ampliar os horizontes quanto para lançar uma startup interessante.
Uma lista completa de notebooks por setor está
aqui.Cursos úteis
Esta seção contém cursos e palestras sobre análise de dados, matemática, ciência de dados e aprendizado de máquina.
- Escola de Aprendizagem Profunda. Escola de aprendizado profundo - um círculo do FPMI MIPT, projetado para estudantes do ensino médio interessados em programação e matemática, bem como estudantes que desejam iniciar o aprendizado profundo. As aulas são ministradas por alunos da Escola de Matemática Aplicada e Informática da PhysTech MIPT.
- Introdução à Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina. Análise de conceitos e tópicos centrais. Familiarização com métodos de aprendizado de máquina, como árvores de decisão e redes neurais + a parte prática do curso, dedicada ao conhecimento das bibliotecas mais populares para análise de dados - Pandas e Scikit-learn.
- Introdução à teoria das redes neurais e aprendizagem profunda. Este curso dá uma idéia da situação atual na teoria das redes neurais. Redes neurais convolucionais e totalmente conectadas são consideradas usando exemplos de classificação e busca de objetos em imagens.
Uma lista completa de cursos e palestras está
aqui.Detalhe do conjunto de dados
A lista completa de conjuntos de dados está
aqui.Laptops úteis
Uma lista completa de laptops úteis está
aqui.Resumo de notícias para ML e DS
Depois de filtrar um grande número de fontes e assinaturas, coleciono para você todas as notícias mais significativas do mundo do aprendizado de máquina e da inteligência artificial. Você pode ler o resumo de junho
aqui , de julho
aqui. Uma lista completa e atualizada de resumos de notícias está
aqui.Você aprenderá mais informações sobre aprendizado de máquina e ciência de dados assinando minha conta no
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