Как из аналитики данных перейти в дата-сайентисты
Перевели и дополнили статью Марины Уисс, applied scientist (дата-сайентист со специализацией в прикладной статистике) в Twitch. Когда-то Марина перешла в IT из не связанной с технологиями сферы деятельности, а потом помогла с этим переходом многим людям без IT-бэкграунда.В этой статье она делится советами для дата-аналитиков, которым хотелось бы заниматься data science. А мы добавили мнение экспертов и рекомендации, актуальные для российских образовательных реалий.
Как я сделала свой первый AI-продукт с ChatGPT и капелькой любви
В этой статье я расскажу о моем опыте самостоятельного изучения основ Python и Machine Learning и создании первого проекта OneLove на базе собственной модели искусственного интеллекта.Кто я и зачем мне это было нужноМне 51 год, и я работаю тестировщицей в банке. По образованию я экономист. У меня нет особых навыков программирования. Были попытки учить Python и Java, но без практического применения. По работе немного пишу на JS для авто-тестов в Cypress фреймворке, тестирую UI и API — так что базовое понимание, как всё устроено, у меня есть.
Рынок труда ML-специалистов в 2025 году: востребованные навыки и карьерные треки
В одном из недавних интервью Марк Цукерберг заявил
Решение задачи классификации при помощи Deep Learning и классического Machine Learning
Небольшой бенчмарк (вроде этого): генерируем данные, потом тренируем на них нейросеть (DL - deep learning) и статистические модели (ML - machine learning). Оценивать результат будем по точности (Confusion Matrix) и контурному графику Decision Boundary, а также по времени тренировки. Мы классифицируем синтетические данные тремя способами (на разном количестве данных, от 1000 до 100 000 примеров):DL модель с одним слоем из 8 нейроновSupport Vector ClassifierDecision Tree Classifier
