Телеграм канал 'Miracle of science'

Miracle of science


1'309 подписчиков
734 просмотров на пост

Вся правда о Data Science, Big Data, Data engineering
Youtube https://www.youtube.com/c/miracl6

Детальная рекламная статистика будет доступна после прохождения простой процедуры регистрации


Что это дает?
  • Детальная аналитика 243'659 каналов
  • Доступ к 104'659'716 рекламных постов
  • Поиск по 411'583'935 постам
  • Отдача с каждой купленной рекламы
  • Графики динамики изменения показателей канала
  • Где и как размещался канал
  • Детальная статистика по подпискам и отпискам
Telemetr.me

Telemetr.me Подписаться

Аналитика телеграм-каналов - обновления инструмента, новости рынка.

Найдено 20 постов

1 июля в Москве будет митап по MLOps. Будет похоже довольно интересно, судя по докладам, и про продакшн, автоматизацию и про мониторинг качества моделей.

https://cianproduct.timepad.ru/event/1674178/?utm_source=fb&utm_medium=refteam&utm_id=1
Web-страница:
Митап: «MLOps или безопасный воспроизводимый ML для бизнеса» / События на TimePad.ru
MLOps митап от Циан. Вместе с экспертами из Циан, Lamoda, Озон, Одноклассники, Мегафон обсудим распространенные фреймворки для управления экспериментами, подходы к выкатке моделей в продакшн, автоматизации переобучения и мониторинга качества моделей. Отдельно затронем тему работы нейросеток (для CV и не только) в продакшн.
Друзья, хочу представить большой онлайн-курс по Data Science для начинающих - PyMagic, который мы готовили для вас в течение года!

Этот курс подойдет для старта в карьере Data Scientist, который охватывает полный список тем с разборами алгоритмов, SQL, Python, код-ревью и тестовым собеседованием.

Главное преимущество курса в том, что:
⁃ Мы лично проверяем ваш код и даем рекомендации по нему, не подключая сторонних людей, и не проверяя только конечный ответ
⁃ Помогаем подготовиться к реальному собеседованию, охватывая популярные и специфичные вопросы, чтобы повысить вашу шансы на получение работы

Курс был составлен опытными преподавателями, которые уже имеют опыт запуска своих школ по Data Science, обучения студентов в университетах таких как МГТУ им. Баумана, Высшая Школа экономики, Казанский федеральный университет.

Занятия проходят онлайн в течение 4 месяцев + 2 месяца бесплатно (поддержка после обучения).
2 занятия в неделю по 1-1,5 часа, после каждого выдается практическое домашнее задание.

На выходе вы получите:

⁃ Pet-project
⁃ Разбор собеседований
⁃ Понимание, как работают алгоритмы
⁃ Готовое резюме

Более подробная информация на сайте. Количество мест ограничено.

https://pymagic.ru
Web-страница:

Реальные задачи и проекты, разбор алгоритмов и методов машинного обучения, пробное собеседование
В новом ролике разбираем алгоритм линейной регрессии, мы попробуем самостоятельно собрать Linear Regression без использования sklearn, а также заимплементируем градиентный спуск, разберемся как считать частные производные.
Видео будет полезно тем, кто хочет понять, как устроены алгоритмы не ограничиваясь fit-predict.

https://youtu.be/8Nf-QzP4h78
Web-страница:
Разбор алгоритма ML на реальных данных / Курс Data Science
Курс Data Science для начинающих PyMagic
Подробная информация о курсе, программа обучения по ссылке - https://pymagic.ru


Преподавательский состав:

Петр Ермаков
Руководитель школы машинного обучения DataGym.ru
Senior Data Scientist Lamoda

Евгений Разников
AI-евангелист, к.ф.-м.н., директор по науке в компании Pr3vision, преподает ML с 2015 года
https://video.razinkov.ai

Ильдар Сафило
Expert Data Scientist МТС (Recommender systems, A/B testing), HSE Lector, ex-Lead DS Tinkoff


Instagram https://www.instagram.com/miracl6_
Facebook https://www.facebook.com/miracl1e6

Telegram channel https://t.me/miracle_of_science

#DataScience #PyMagic #ML
У нас есть одна большая проблема. Совершенно неадекватные требования к джунам. Когда я начинал, вопрос получения первой работы - чистой воды лотерея.

Сейчас - тоже. Это полное говнище.

Суть проблемы вот в чём. Если ты нанимаешь человека на его первую в жизни работу программистом, и он при этом не какой-то чертов вундеркинд, то я даю тебе гарантию - он не будет готов к этой работе. И это ок, так и должно быть.

Все у кого есть мозги обязаны понимать, что чувак на своей первой работе начнет приносить пользу - дай бог если через пол года работы. Не нравится? Ну сорян, так оно есть. И ты, чувак который принимает решение о найме - тоже начал приносить пользу далеко не сразу.

Так вот, проблема. Если мы знаем, что никто не готов к этой работе, тогда почему бы нам не брать вообще всех? Потому что не можем себе позволить - если мы будем так делать, всё снг уйдет в айти на следующий день. У нас не хватит ни денег ни времени чтобы всех обучить.

И что нам тогда делать? Надо как-то отсеивать. Ключевое здесь - как-то. Ну то-есть, на самом деле, вообще похуй как. Абсолютно никакой разницы.

И вот тут начинается широкое пространство для долбоёбства всех мастей, видов и сортов.

Один дурачок начинает играть в тонкого психолога, другой дурачок нашёл в интернете отличный список вопросов, на которые и сам хорошо ответить не может, третий задрот дурачок пытается нанимать только тех, кто кажется ему очень похожим на себя самого.

Другие мучают бедолаг тестовыми, которые джуну приходится ебошить все свободное время несколько недель, чтобы потом получить нгапыщенный, самодовольный фидбек. Это особенно касается тех, кто переходит в IT с других профессий. У человека блядь есть работа, он живет с неё.

А ты просто взял, и забрал у него за просто так 15 свободных вечеров, поманив иллюзорной возможностью оффера, с нищеебской по айтишным меркам зарплатой - потому что можешь себе позволить.

В итоге взрослая женщина с двумя детьми, которая состоялась в жизни, но ей не так повезло с выбором профессии, как тебе, заносчивый ты уебок, должна ползать на брюхе, внимательно слушать чем тебе не понравился её код потому что ну надо же тебе выдумать какие-то критерии для найма.

И самое главное - мы их именно выдумываем. Человек сделал гигантское тестовое, получил сто замечаний, оффера не получил. В другом месте ему опять дали тестовое, он сделал все так, как ты его научил, но там другие критерии - и его послали к черту.

Ты обвалил джуна на собесе, потому что он не может объяснить, как работают промисы под капотом. Он инвестировал кучу времени, изучил. Но больше его об этом не спрашивали на собесах - спрашивали другую хуйню. Которая, даю гарантию, ему 100% не понадобится в первые месяцы работы.

В итоге побеждают самые психологически устойчивые. везучие и упорные. Проходят огонь и воду, десятки собесов, пока им не повезет или подойти под вопросник, или нарваться на адекватного собеседующего (супер редкость).

Даже если закрыть глаза на то, что это бесчеловечно и несправедливо - хотя какого бы хуя мне закрывать на это глаза - это ещё и совершенно вредительский способ отбора.

Из-за этого к нам приходят сломленные и озлобленные на нас люди. Вместо джунов мечты с горящими глазами.

Но что тогда делать? Как нанимать? Я не знаю. Когда я ищу джунов, я беру тех, кто пришел первым, пока есть вакансии. У меня это даже работает - ноль осечек (одна, но там чувак сам захотел уйти, меня его работа устраивала).

Мой способ не пойдет для больших компаний.

Но я и не должен его за них изобретать. У них блядь целые отделы, которые прожирают миллионы баксов, этим занимаются. Вот пусть и подумают, как нанимать новичков. при этом не травмируя людей.
Прям true story, особенно, я помню первые года, когда искала работу на последних курсах. И да, на каждом собесе 1) собеседующий сам ошибался, 2) читал иногда вопросы из интернета не стесняясь, 3) как оказалось, они часто сами не могут на них ответить, просто эти вопросы они по 100 раз уже перебирают, поэтому они им знакомы))
Простым языком в новом выпуске канала «А поговорить?» рассказывается про искусственный интеллект) почему то последнее слово как то смешит немного, видимо, проф деформация) очень советую посмотреть, какие задачи можно решать при помощи ML.

Причём DeepFake, который в самом начале, вы даже можете сделать самостоятельно использовав готовую библиотеку)

https://youtu.be/qAFzK_aTTaw
Web-страница:
Искусственный интеллект: слежка, deepfake, превосходство над человеком // Наука. А поговорить?..
Запишись на курс Аналитик данных в SkillFactory: https://clc.am/kdZHEg
Скидка 45% по промокоду АПОГОВОРИТЬ до 20.06.2021

Откройте бесплатный счёт для бизнеса в Альфа-Банке: https://alfa.link/vLL7cQ

Эксклюзивная коллекция одежды "А поговорить?" - https://shop.apogovorit.ru

Читай нас в Telegram: https://teleg.one/apogovoritofficial

Ирина Шихман берет эксклюзивные интервью у самых неожиданных гостей! А поговорить?..
НАМ РАССКАЖУТ ВСЕ!

#наука #шихман #апоговорить #интервью

Подпишись на канал https://www.youtube.com/channel/UCp2J7GRxQ36QLqW4ReLLt5g?sub_confirmation=1

Instagram Ирины Шихман: https://www.instagram.com/irinashikhman/
За логотипом и фирменным стилем к Борису Казачкову https://www.instagram.com/boris.kazachkov/
​​Всем привет, Дата Фест продолжается!
Ждем всех в четверг (начало в 19:00) на нашем митапе.

🗓 10 июня ЧТ.
@MLinMarketing

=============

🔸19:00 - 20:00 (msk)

Алексей Чернобровов, Ph.D., Data science consultant at chernobrovov.com

тема:
Автоматизация построения Customer Journey Map с помощью Data Science

описание:
Из доклада вы узнаете, что такое модели пользовательского взаимодействия в том числе и Customer Journey Map. Затем мы поговорим о том, как автоматизировать Customer Journey Map с помощью современных методов Data Science. Обсудим, когда это делать и когда не нужно. И закончим рассмотрением кейсов.

🔸20:00 - 21:00 (msk)

Михаил Печатов, Data Scientist at Тинькофф

тема:
Как мы научились предсказывать следующую покупку клиента. Персонализация контента на сайте/в приложении.

описание:
В докладе я расскажу о том, как мы решали задачу предсказания следующей покупки. Обсудим, откуда возникла такая задача в банке, какие подходы мы использовали, с какими проблемами столкнулись и какие результаты получили.

==============

Ссылка для входа (https://live.ods.ai/) (пароль от спейса на странице регистрации (https://ods.ai/events/datafest2021) доступен всем, кто прошел регистрацию).
Два интересных доклада в четверг! Подключайтесь)
С минуты на минуту премьера ВЛОГА! Получился довольно интересный и насыщенный выпуск о том, как мы снимали онлайн-трансляцию Data Fest из Ярославля. Сможете своими глазами оценить весь объём работы для подготовки к трансляции, посмотрите пару кадров про сам Ярославль, да и просто весело проведёте время за экраном! Приятного просмотра 🥳

https://youtu.be/MvcTfeAQpSc
Web-страница:
Конец эры Data Science / VLOG из Ярославля / Как снимали Data Fest 2021
Курс Глеба Михайлова на Udemu "SQL для анализа данных" https://www.udemy.com/course/sql-with-gleb/?couponCode=19C520063A686B005387

Канал Глеба Михайлова https://www.youtube.com/user/gmmikhailov

Instagram https://www.instagram.com/miracl6_
Facebook https://www.facebook.com/miracl1e6
Telegram channel https://t.me/miracle_of_science

#ityoutubersru #datascience #ODS
Алексей с канала Диджитализируй! запустил большой курс по веб-разработке с Python.

Это станет как отличным стартом для тех, кто хочет начать погружение в разработку веб-систем, так и хорошей прокачкой для тех, кто уже работает в индустрии и хочет глубже понять работу Интернет-приложений — протоколы, стандарты и технологии, лежащие в их основе.

Алексей опытный разработчик и отлично умеет доносить сложные вещи простым языком. Если хочешь серьёзно прокачаться в веб-разработке, то знакомься с планом курса и записывайся — https://to.digital/course01miracl6
Web-страница:
Основы компьютерных и веб-технологий с Python от Диджитализируй
Курс даёт фундаментальное понимание веб-технологий, необходимое всем разработчикам, создающим Интернет проекты
🧞‍♂️ВИДЕО с DataFest’21
Секция @MLinMarketing

📋Тема:
Методы и способы обработки данных из Instagram при помощи ML
https://youtu.be/-n_sWWJv2R8

📋Описание:
Методология сбора данных из Instagram. Получение информации при помощи обработки изображений, текста и открытых данных о местоположении. Разбиение целевой аудитории на группы при помощи кластерного анализа. Анализ контента блоггеров: предсказание вовлечённости пользователей, а также наиболее важных элементов, которые должны быть отражены в посте для высокого ER.

Спикер:
Никулина Анастасия,
ПАО Росбанк, Data Scientist,
автор канала о Data Science https://youtube.com/c/miracl6

Презентация:
скачать
Изображение
🧞‍♂️ВИДЕО с DataFest’21
Секция "MLinMarketing" (tg: @MLinMarketing)

📋Тема:
Кластеризация в маркетинговом анализе на примере cookies
https://youtu.be/J-dlntUtlbQ

📋Описание:
Разбиение аудитории клиентов на группы при помощи кластерного анализа, сравнение методов кластеризации (преимущества при данном анализе спектральной кластеризации).

Спикер:
Никулина Анастасия,
ПАО Росбанк, Data Scientist,
автор канала о Data Science https://youtube.com/c/miracl6
Web-страница:
Анастасия Никулина: Кластеризация в маркетинговом анализе на примере cookies
Data Fest Online 2021ML in Marketing trackСпикер: Анастасия Никулина, ПАО Росбанк, Data Scientist, автор канала о Data ScienceРазбиение аудитории клиентов на...
DoWhy - библиотека Python для обнаружений причинно-следственных связей, основанная на графах

https://github.com/microsoft/dowhy
Web-страница:
microsoft/dowhy
DoWhy is a Python library for causal inference that supports explicit modeling and testing of causal assumptions. DoWhy is based on a unified language for causal inference, combining causal graphic...
Друзья, сегодня с 12 премьера треков на DataFest в разделе ML в маркетинге. Присоединяйтесь в spatial chat, можете задавать вопросы напрямую
Всем привет

22-го мая (в эту субботу) стартует конференция DATA FEST 2021 про Data Science
- от самого большого сообщества Open Data Science ods.ai
- Абсолютно FREE

Наш трек будет посвящен применению Machine Learning в задачах маркетинга.

Маркетинг сегодня - не просто реклама, это уже комплексный подход в общении с клиентами компании на всех этапах воронки от привлечения и до удержания.

- Этот трек будет полезен не только техническим специалистам, которые делают ML модели руками, но также
* лидерам компаний,
* менеджерам команд,
* продуктовым менеджерам,
* маркетинг менеджерам,
* проектным менеджерам,
* аналитикам,
* всем, кто участвует в DATA проектах.

- Мы постарались собрать лучшие практики от DS/Marketing команд для того, чтобы показать разные задачи, подходы и механики для вашего бизнеса

- Мы будем говорить про
* оптимизацию процессов,
* снижение затрат,
* повышении конверсии в каналах привлечения,
* увеличение выручки
* автоматизацию
* и даже про организацию хакатонов, как элемент PR.

- Если вам интересно, где вы можете улучшить ваш маркетинг с помощью Machine Learning уже сегодня, то подключайтесь на наш трек!

ссылка для регистрации
https://datafest.ru/2021/

Каждые выходные в течение месяца (!) мы будем делать митапы, доклады и нетворкинги.

============

Вот еще неполный список докладов, которые мы покажем уже 23-го и 29-го мая.

Расписание:
22 мая
- Открытие в Spatial Chat

23 мая
- Кластеризация в маркетинговом анализе на примере cookies
- Анонс обучающего курса по Graph ML
- Методы и способы обработки данных из Instagram при помощи ML
- 10 граблей, как мы предсказывали churn
- Uplift моделирование для задачи ранжирования клиентов по их чувствительности к изменению % ставки (банковские кредиты)
- Викторина

29 мая
- 50 оттенков эмбеддингов: наши рецепты приготовления
- Under the Boot of Google and Facebook and How to Crack it for better Performance
- Сад граблей или построение аудиторий по соцмедиа данным
- Как ML помогает в кросс-канальной коммуникации с клиентами компании
- Customer Churn Prevention in Telecom: A Prescriptive Solution Using Deep Learning
- Uplift-моделирование. Какой из подходов стоит выбрать?
- Нейросетевой подход к моделированию карточных транзакций
Расписание может обновиться.

Share / Repost please

#MLiM
tg: @mlimnarketing
Web-страница:
22 мая — 19 июня, Data Fest Online 2021
Главная Data Science и Machine Learning конференция сообщества в 2021
Друзья, с 22 мая будет проводиться DataFest от ODS! Обязательно подключайтесь, как всегда много интересных спикеров, полезного материала. С 23 мая уже стартует серия докладов, я буду в треке Маркетинга, так что заходите в spatial.chat, смотрите ютуб, там будет аж 2 доклада, буду рада ответить на все вопросы ☺️
Без data не сделаешь science. А где лежат все данные? В SQL базах данных.

Новый курс Глеба Михайлова по SQL уже стал хитом на Юдеми (по ссылке хорошая скидка от Глеба).

Этот курс именно для дата саентистов и аналитиков. Глеб пишет SQL прямо в jupyter ноутбуках -- это мега удобный подход:
- весь код находится в одном месте, а не по разным скриптам;
- можно одновременно использовать мощь SQL и силу питона, например быстренько что-то визуализировать или даже сгенерить SQL код, чтобы не писать его вручную.

Прокачай SQL и стать настоящим профессионалом в области данных!
В этот субботний выходной можно и подраслабиться от кодинга https://youtu.be/UJZSk-5ZE4o
Web-страница:
Основные ОТЛИЧИЯ DATA ENGINEER, DATA SCIENTIST и DATA ANALYST
Канал "Лучшая рабоота" https://www.youtube.com/channel/UCFu9xJbz-DzBpsebM3l6uBQInstagram https://www.instagram.com/miracl6_Facebook https://www.facebook.com/...
Репозиторий подлетел из видео https://github.com/miracl1e6/auto-pipeline-airflow-mlflow
Web-страница:
miracl1e6/auto-pipeline-airflow-mlflow
Contribute to miracl1e6/auto-pipeline-airflow-mlflow development by creating an account on GitHub.
Разбор автоматизации пайплайна с использованием Airflow и MLFlow для выгрузки комментариев из YouTube и выделение топиков (MLOps)

https://youtu.be/NfPf0Y770DA
Web-страница:
Airflow и MLFlow автоматизаций пайплайнов Machine Learning / MLOps
Instagram https://www.instagram.com/miracl6_Facebook https://www.facebook.com/miracl1e6Telegram channel https://t.me/miracle_of_science#ityoutubersru #datasc...

Найдено 20 постов