Хочешь уверенно проходить IT-интервью?
![Готовься к IT-собеседованиям уверенно с AI-тренажёром T1!](https://media.proglib.io/banner/2025/01/28/t1.jpg)
Мы понимаем, как сложно подготовиться: стресс, алгоритмы, вопросы, от которых голова идёт кругом. Но с AI тренажёром всё гораздо проще.
💡 Почему Т1 тренажёр — это мастхэв?
- Получишь настоящую обратную связь: где затык, что подтянуть и как стать лучше
- Научишься не только решать задачи, но и объяснять своё решение так, чтобы интервьюер сказал: "Вау!".
- Освоишь все этапы собеседования, от вопросов по алгоритмам до диалога о твоих целях.
Зачем листать миллион туториалов? Просто зайди в Т1 тренажёр, потренируйся и уверенно удиви интервьюеров. Мы не обещаем лёгкой прогулки, но обещаем, что будешь готов!
Реклама. ООО «Смарт Гико», ИНН 7743264341. Erid 2VtzqwP8vqy
Подборка примечательных файлов формата Jupyter Notebook по Machine Learning, Data Science и другим сферам, связанным с анализом данных.
Если вы увлекаетесь машинным обучением и Data Science, Jupyter Notebook – это один из самых удобных инструментов для совместной работы над проектами и изучения новых концепций. Ниже представлены блокноты Jupyter, которые будут наиболее полезны специалистам по анализу данных – как обучающимся новичкам, так и практикующим профи.
Вводные курсы в Jupyter Notebook
Статистика, машинное обучение и наука о данных
- Блокнот по введению в количественную оценку неопределенности и анализ чувствительности
- Сопроводительные материалы книги Джейка Вандерпласа Python Data Science Handbook (можно использовать как интерактивную альтернативу чтению самой книги)
- Введение в статистику с Python
- Блокноты по упражнениям онлайн-курса Эндрю Ына по ML, Spark и TensorFlow
- Методы Монте Карло, стохастическая оптимизация
- Введение в байесовский вывод
- Байесовский анализ данных
- Самоучитель по Data Science
- Поваренная книга IPython
- Введение в машинное обучение с Python и scikit-learn
- Растущая подборка блокнотов по курсу машинного обучения Университета Турина (с упражнениями)
- Кластеризация и регрессия
- Нейронные сети
- Введение в Pandas
- Data Science и Big Data с Python
- У проекта Statsmodels есть две подборки блокнотов: в официальной документации и в вики
- Python для анализа данных
- Статистика и анализ данных для психологов
- Решение задания курса по анализу данных CS 109
- Книга "Введение в статистическое обучение с приложениями на языке R" имеет две подборки блокнотов с примерами на Python
- Блокноты упражнений по курсу StatLearning
- Прикладное предсказательное моделирование с помощью Python
- Большая подборка по четырем курсам, посвященным Data Science, алгоритмам и базам данных Университета Колумбии
- SciPy и OpenCV как интерактивная вычислительная среда для компьютерного зрения
- Фильтры Калмана и Байеса на Python
- Adaboost для задачи классификации цифр
- Подборка по практическому использованию машинного обучения и анализа данных
- Глубокое обучение с Apache SINGA
- Подборка блокнотов по ML и Data Science
- ETL с Python, работа с MySQL и csv файлами
Анализ данных со стеком SciPy
- Введение в машинное обучение с sklearn
- Интерактивный фитинг кривых с пакетом lmfit
- Введение в машинное обучение с Python и scikit-learn
- Распознавание лиц (датасет Wild)
- Введение в байесовские методы многоуровневого моделирования
- Введение в байесовские сети
- Байесовский анализ данных с помощью PyMC3
- Набор примеров для решения шаблонных задач классификаций
- Вероятность, парадокс и принцип разумности
- Определение вероятности отзыва 5 звезд
- Модель геодемографической сегментации
Визуализация данных и построение графиков в Jupyter Notebook
- Общие проблемы при визуализации больших наборов данных и как их избежать
- Визуализация данных переписи США с использованием datashader
- Интеграция данных и визуализации c помощью веб-ресурсов
- 21 интерактивный график
- Визуализация комплекснозначных функций с Matplotlib и Mayavi
- Пример использования библиотеки bqplot
- D3 Viewer для визуализации Matplotlib
- Bokeh – интерактивная библиотека для веб-визуализации c Python
- Визуализация с помощью HoloViews
- Победитель конкурса E. Tufte Slope Graphs
- matta – d3.js-визуализация в IPython Notebook
- Отображение Pandas в интерактивной карте распределения значений
Обработка естественного языка
- Программирование на Python для гуманитариев
- Мультиноминальный наивный байесовский классификатор новостей
- Использование рандомной кросс-валидации для категоризации новостей
Pandas для анализа данных в Jupyter Notebook
- 10-минутный тур по Pandas
- Анализ временных последовательностей с Pandas
- Анализ финансовых данных с Pandas
- Кластеризация данных с датчиков смартфона для анализа данных о физической активности с pandas и scipy
- Анализ и визуализация вспышек на Солнце
- Продвинутый анализ логов Apache
- Статистический анализ данных в Python
- Глубокое погружение в Pandas от .head() до .tail()
Заключение
Заметим, что Jupyter Notebook применяется далеко не только для задач, связанных с машинным обучением и анализом данных, но также и в математике, физике, химии, биологии, геологии, обработке сигналов, работе с социологическими данными, в психологии и нейрологии. Кроме питонистов, технологию Jupyter Notebook все чаще осваивают разработчики на Julia, Haskell и Ruby.
Источник (включает подборки по другим областям знаний)
Вас также могут заинтересовать:
- Описание платформы Jupyter Lab
- Покажем, как использовать docker-compose для Python и Jupyter
- Data Science за 3 месяца: эффективный учебный план
- От новичка до профи в машинном обучении за 3 месяца
- Большая подборка материалов по машинному обучению: книги, видеокурсы, онлайн-курсы
- Мнения топовых людей из индустрии Data Science о развитии отрасли
- Учебный план освоения глубокого обучения и нейросетей за 6 недель
Комментарии