Сравниваю Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и Marimo глазами исследователя и начинающего Data Scientist
Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код?На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой.
Топ вопросов с Data Science собеседований: Деревья и ансамбли, кластеризация, метрические модели
Знание классики - база любых собеседований на все грейды в DS!Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают.Это вторая часть вопросов по classic ML, если вы не видели первую, то обязательно читайте (там разобрал основы мл, линейные модели, метрики классификации и регресии).А в этой части разберем:деревьяансамблиметрические моделикластеризацию
AI-ассистент в мире кода: как стать пилотом, а не пассажиром
Сегодня невозможно игнорировать тот факт, что AI-ассистенты, такие как ChatGPT, GitHub Copilot или Gemini, стали частью рабочего процесса. Но использовать их бездумно — значит обесценить собственное обучение и будущие карьерные перспективы. Меня зовут Дмитрий Махортов, я специалист по машинному обучению и ревьюер на курсе «Специалист по Data Science»
РосНОУ повысил свои позиции в рейтинге вузов-лидеров ИИ
Альянс по искусственному интеллекту опубликовал третий ежегодный рейтинг российских университетов, готовящих специалистов для ИИ-отрасли. В этом году в список вошли 203 вуза из 68 регионов страны.
Топ вопросов с Data Science собеседований: Основы Classic ML, Линейные модели, Метрики классификации и регрессии
Секрет успешного трудоустройства — в дотошной подготовке к собеседованиям!Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают.В этой части разберем:основы машинного обучения,переобучение и кросс-валидация,линейные модели,метрики классификации и регрессии.Параллельно доступно видеоинтервью с разбором тех же вопросов
Бесплатный мини-курс по машинному обучению
Введение в машинное обучениеМы подготовили мини-курс «Введение в машинное обучение»За 3-5 часов погружения вы узнаете, что такое ML и как он трансформирует целые индустрии. Курс реализован в формате Телеграм-бота, что позволяет учиться в любое время.
Apache Kyuubi + Spark: как приручить большие данные
Привет, Хабр! Меня зовут Станислав Габдулгазиев, и я архитектор департамента поддержки продаж Arenadata. В этом материале поделюсь впечатлениями от использования Kyuubi — инструмента, который значительно упрощает работу пользователей с SQL, а также затрону вопросы его сравнения с другими решениями для обработки больших данных.Небольшая справкаKyuubi — распределённый многопользовательский шлюз для предоставления serverless SQL для хранилищ, озёр данных и lakehouse.
