- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -

Полезная help-ссылка для работы с данными

Хабр, привет. Представляю вам главную help-ссылку для работы с данными [1]. Материал в Гугл-доке подойдет как профессионалам, так и тем, кто только учится работать с данными. Пользуйтесь и прокачивайте скиллы сами + делитесь с коллегами.

Дальнейшее описание поста — это содержание help-ссылки. Поэтому, можете сразу ознакомиться с документом. Либо начать с её содержания, которую прикрепляю ниже.

Конечно, весь список книг/сервисов/видео и лекций в файле неполный. Поэтому предлагаю сделать этот пост ценнейшим — добавляйте в комментарии свои самые полезные ссылки, самые крутые из них я добавлю к себе в файл.

image

Книги по ML и DS

В этом разделе собрал книги, которые помогут освоить математику, статистику, анализ данных, некоторые языки программирования и машинное обучение.

  • Глубокое обучение на Python [2]. В данной книге о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями.
  • Машинное обучение и TensorFlow. [3] Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель — познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач.
  • Создаем нейронную сеть. [4] Эта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области.

Полный список книг — здесь. [1]

Применение DS и ML по отраслям

Этот раздел не нуждается в представлении. Он со списком блокнотов и библиотек ML и Data Science [5] для разных отраслей промышленности. Все коды на Python, и размещены на GitHub. Они будут полезны как для расширения кругозора, так и для запуска своего интересного стартапа.

  • RobotChef [6] — совершенствование рецептов еды на основе отзывов пользователей;
  • Food Amenities [7] — прогнозирование спроса на пищевые продукты с использованием нейронных сетей;
  • Recipe Cuisine and Rating [8] — предсказание названия кухни любого блюда на основе списка его ингредиентов;

Полный список блокнотов по отраслям — здесь. [9]

Полезные курсы

В этом разделе собраны курсы и лекции по анализу данных, математике, data science и machine learning.

  • Deep Learning School. [10] Школа глубокого обучения — кружок от ФПМИ МФТИ, рассчитанный на старшеклассников, интересующихся программированием и математикой, а также студентов, которые хотят начать заниматься глубоким обучением. Занятия ведут студенты Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ.
  • Введение в Data Science и машинное обучение. [11] Разбор центральных понятий и тем. Знакомство с такими методами машинного обучения как деревья решений и нейронные сети + практическая часть курса, посвященная знакомству с наиболее популярными библиотеками для анализа данных — Pandas и Scikit-learn.
  • Введение в теорию нейросетей и глубокое обучение. [12] Этот курс дает представление о современном положении дел в теории нейросетей. Рассмотрены полносвязные и сверточные нейросети на примерах задач классификации и поиска объектов на изображениях.

Полный список курсов и лекций — здесь. [13]

Подробка датасетов

Полный список датасетов — здесь. [17]

Полезные ноутбуки

Полный список полезных ноутбуков — здесь. [20]

Дайджесты новостей по ML и DS

Отфильтровав большое количество источников и подписок — собираю для вас все наиболее значимые новости из мира машинного обучения и искусственного интеллекта. Дайджест за июнь можете прочесть здесь [21], за июль здесь. [22] Полный, обновляемый список новостных дайджестов — здесь. [23]

Больше информации о машинном обучении и Data Science вы узнаете подписавшись на мой аккаунт на Хабре [24] и Telegram-канал Нейрон [25]. Не пропускайте будущих статей. Дополнительно напомню — добавляйте в комментарии свои самые полезные ссылки, самые крутые я добавлю к себе в файл. Делитесь своими историями обучения, лайфхаками и знаниями.

Всем успехов и знаний!

Автор: Syurmakov

Источник [26]

Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru

Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/python/328886

Ссылки в тексте:

[1] help-ссылку для работы с данными: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fM6_tV1yYDdk2lIwMXQ2FO8fHQiuvKWiPOLUH22ysHM/edit#gid=1115838130

[2] Глубокое обучение на Python: https://www.ozon.ru/context/detail/id/145615583/

[3] Машинное обучение и TensorFlow.: https://www.ozon.ru/context/detail/id/148640207/

[4] Создаем нейронную сеть.: https://www.ozon.ru/context/detail/id/141796497/

[5] блокнотов и библиотек ML и Data Science: https://habr.com/en/company/mailru/blog/462769/

[6] RobotChef: https://github.com/bschreck/robo-chef

[7] Food Amenities: https://github.com/Ankushr785/Food-amenities-demand-prediction

[8] Recipe Cuisine and Rating: https://github.com/catherhuang/FP3-recipe

[9] здесь.: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fM6_tV1yYDdk2lIwMXQ2FO8fHQiuvKWiPOLUH22ysHM/edit#gid=751773386

[10] Deep Learning School.: https://github.com/DLSchool/dlschool

[11] Введение в Data Science и машинное обучение.: https://stepik.org/course/4852/promo

[12] Введение в теорию нейросетей и глубокое обучение.: https://compscicenter.ru/courses/neural-networks/2017-autumn/classes/

[13] здесь.: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fM6_tV1yYDdk2lIwMXQ2FO8fHQiuvKWiPOLUH22ysHM/edit#gid=1727794185

[14] Данные смертей и сражений из игры престолов: https://www.kaggle.com/mylesoneill/game-of-thrones

[15] Глобальная база данных терроризма: https://www.kaggle.com/START-UMD/gtd

[16] Статистика видео YouTube: https://www.kaggle.com/datasnaek/youtube-new

[17] здесь.: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fM6_tV1yYDdk2lIwMXQ2FO8fHQiuvKWiPOLUH22ysHM/edit#gid=532453634

[18] Учебник по Python: https://github.com/rossant/ipython-minibook

[19] Пособие по Matplotlib: http://nbviewer.jupyter.org/github/jrjohansson/scientific-python-lectures/blob/master/Lecture-4-Matplotlib.ipynb

[20] здесь.: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fM6_tV1yYDdk2lIwMXQ2FO8fHQiuvKWiPOLUH22ysHM/edit#gid=157570421

[21] здесь: https://habr.com/en/company/mailru/blog/458168/

[22] здесь.: https://habr.com/en/company/mailru/blog/462169/

[23] здесь.: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fM6_tV1yYDdk2lIwMXQ2FO8fHQiuvKWiPOLUH22ysHM/edit#gid=1440685081

[24] Хабре: https://habr.com/en/users/syurmakov/

[25] Нейрон: https://telega.at/neurondata

[26] Источник: https://habr.com/ru/post/465853/?utm_campaign=465853&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss