Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №30 (5 — 11 января 2015)

Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.

Общее

•   Шпаргалки по Data Science — неплохой список различных шпаргалок по теме Data Science.
•  Перспективы Data Science — интересная сессия вопросов и ответов с блога Microsoft Technet SQL Server с двумя Data Scientist из компании Microsoft.
•   Как выбрать проект для вашего Data Science портфолио
•    Не беспокойтесь, Python не заменяет R
•  Основные тенденции на рынке труда в области Big Data, на которые стоит обратить внимание в 2015 году
•  24 полезных ресурса по теме Data Science — хороший список ресурсов, который поможет держать руку на пульсе последних событий в области Data Science.
•  9 навыков, которые будут необходимы в 2015 году для работы в области Big Data
•  9 советов, которые помогут сделать Data Mining эффективнее

Теория и алгоритмы машинного обучения, примеры кода

•   Тривиум теории измерений
•   Анализ данных с датчиков смартфона с помощью R и библиотеки BreakoutDetection
•   Новая версия библиотеки Caret — новая версия популярной библиотеки Caret для машинного обучения для языка программирования R появилась в CRAN. В данном коротком посте описаны основные нововведения данной версии.
•   Библиотеки Python для анализа данных
•   Что такое scikit-learn? — краткое описание популярной библиотеки машинного обучения scikit-learn для языка программирования Python от автора блога Analytics Vidhya.
•   Машинное обучение с носимыми устройствами с использованием scikit-learn и Python
•   Определение аномалий во временных рядах — статья с блога компании Twitter об интересной новой библиотеке для языка программирования R с открытым исходным кодом AnomalyDetection для определения аномалий во временных рядах.
•   Использования библиотеки AnomalyDetection на Wikipedia Page View Data — продолжение темы использования библиотеки AnomalyDetection от Twitter.
•   Как работает линейная регрессия? — простым языком о линейной регрессии.
•    Наглядно о нейронных сетях — небольшая статья с иллюстрированным описанием работы нейронных сетей.
•  Случайное разделение данных на тестовый и тренировочный наборы: этого может быть недостаточно
•   Обработка изображений и выбор признаков (Feature selection) с помощью Python
•   Пример визуализации фильтра Калмана при помощи R

Соревнования по машинному обучению

•   BudgetApps — Первый Всероссийский конкурс по открытым финансовым данным
•   Метрики в соренованиях по машинному обучению: ROC и AUC
•  Отчет победителя соревнования "«Getting a Handel on Data Science» на Kaggle InClass
•  AI соревнование по Angry Birds

Онлайн-курсы, обучающие материалы и литература

•   Начало нового онлайн-курса «Artificial Intelligence Planning» — в начале следующей недели на Coursera начнется курс «Artificial Intelligence Planning», представленный The University of Edinburgh.
•   Онлайн-курс «Image and video processing» на Coursera — 5 января на Coursera началась новая сессия популярного онлайн-курса «Image and video processing: From Mars to Hollywood with a stop at the hospital» от Duke University.
•   Начался курс «Computational Methods for Data Analysis» — очередная сессия достаточно популярного курса «Computational Methods for Data Analysis» от University of Washinton началась несколько дней назад на Coursera.
•    Онлайн-курс «Data Analysis and Visualization Using R»
•   Книга: «Introduction to Probability, Statistics, and Random Processes»
•   Книга: «Data Driven: Creating a Data Culture»

Видеоматериалы

•   Лучшие выступления «Strata + Hadoop World» — в данном посте представлен список лучших выступлений с конференций Strata + Hadoop World.

Data engineering

•   Новая новая вещь (The new new thing)
•   Big Data на вашем компьютере: Как установить Hadoop 2.6.0
•  Spark SQL Data Sources API: Унифицированный доступ к данным на платформе Apache Spark
•   Бесплатная электронная книга: «Field Guide To Hadoop»
•  Apache Samza: обработка потоковой информации от LinkedIn

Обзоры

•   Интересное из мира R (5-11 января 2015 г.)
•  Еженедельный дайджест от DataScienceCentral (12 января)
•  Лучшие материалы за неделю от KDnuggets.com (28 декабря — 3 января)
•  Дайджест лучших ресурсов от DataScienceCentral 6 января)
•  Новости Data Science от MyDataMine.com (8 января)
•  Новости Big Data от MyDataMine.com (9 января)
•  Еженедельный сборник лучших материалов от R1Soft (9 января)
•  Лучшие ресурсы за неделю от Data Elixir (№17)
•  Наиболее интересные материалы от Freakonometrics №201
•  Наиболее интересные материалы от Freakonometrics №202
•  Наиболее интересные материалы по High Scalability (9 января)

Предыдущий выпуск: Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №29 (29 декабря 2014 — 4 января 2015)

Автор: moat

Источник