Полезные ресурсы в IT

Терялся в собственном коде?

Встречай Gitvizz, инструмент, который мгновенно превращает кодовую базу в интерактивные графы, чтобы наглядно увидеть, как всё связано

Хочешь изучить Git, не рискуя своей локальной установкой?

Теперь можно запускать команды Git прямо из браузера , с пошаговым объяснением, что делает каждая команда.

Мини-курс о применении ИИ в разработке

Он рассчитан на начинающих, пройти его можно всего за час. Конспекты доступны на русском языке

Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е издание [2021] Джоэл Грас

Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы k ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.

Подкасты Y_LAB

Здесь вы найдете разнообразный IT-контент: от глубоких технических обсуждений до увлекательных и расслабляющих бесед. Наши эпизоды охватывают широкий спектр тем, связанных с разработкой и новейшими технологиями, чтобы каждый разработчик нашел что-то для себя. Присоединяйтесь к нам, чтобы углубить свои знания, оставаться в тренде и вдохновляться новыми идеями!

Kolesa Podcast

Podcast by IT-компания Kolesa Group. В целом он обо всём и вся. Интересно для прослушивания на досуге

Вливаемся в Data Science: подробный roadmap

Эта статья представляет собой детальный и структурированный план погружения в сферу Data Science, где вы найдете четкое описание того, что именно нужно изучать и на каких платформах или в каких книгах это можно сделать. Roadmap охватывает все ключевые этапы — от фундаментальной математики и основ программирования на Python до машинного обучения, глубокого обучения и специализированных тем вроде компьютерного зрения и NLP, что делает его отличным руководством к действию для начинающих специалистов.

​​Veracity of Big Data(2018) Автор: Vishnu Pendyala

Данная книга расскажет вам о таких техниках, как SPRT, CUSUM, Kalman и Blockchain, которые значительно упростят поставленную задачу. Также автор приводит множество способов использования вышеуказанных методик, например, анализ микроблогов в целях опровержения/подтверждения результата выборов.

CodeChef

Онлайн-платформа программирования, которая позволяет учащимся осваивать программирование с помощью структурированных курсов, тысяч практических задач и регулярных конкурсов

Введение в MLflow

Статья объясняет, как использовать MLflow для управления жизненным циклом проектов машинного обучения: отслеживание экспериментов, логирование метрик, оптимизацию гиперпараметров (с Optuna), сравнение моделей, структурирование проектов с помощью MLproject, и развертывание/деплой моделей, включая удалённый Tracking Server