Простое введение в пересекающиеся числа графов
Число пересечений графов - интересная тема в дискретной геометрии, теории графов, рисовании графов и информатике. Несмотря на простоту по своей сути, он поддается гораздо более сложным идеям.

VS Code — мой любимый редактор кода. Это — самый популярный из существующих редакторов, возможности которого можно расширять практически до бесконечности. И, что удивительно, разработала его компания Microsoft. Я полагаю, что ни один из других редакторов и ни одна из других IDE не может дать разработчику хотя бы половину того, что способен дать ему VS Code. Одна из сильных сторон VS Code — это система расширений. Она позволяет создавать расширения буквально на все случаи жизни. Хочу рассказать вам о моём топ-10 расширений для VS Code.

Вопросы с собеседований по Data Science.
#data_science_questions
#data_science_career
#career_guide
Data Science – это область, требующая постоянного улучшения вашего набора skills.
Нет необходимости утверждать что свои скилы надо прорабатывать постоянно, ну или хотя бы как можно чаще.
Карьера в сфере науке о данных, требует серьезных знаний в математике, алгоритмах, программирование и т. д.
Собрали для вас guide вопросов с ответами в интервью, которые задают кандидатам во время трудоустройства в Amazon, Netflix и Google. 
Не исключено что и в российских компаниях могут задать такие же questions.

Вопрос:
Что такое статистическое взаимодействие?

Материалы для ответа:
wikipedia
icbseverywhere.com

The Wisdom of Crowds

Алгоритм The Wisdom of Crowds (Мудрость Толпы) является одной из реализаций коллаборативной фильтрации. Его работа основывается на том, что группа людей обладает большими знаниями, чем индивид, в то время как каждый отдельно взятый человек может улучшить производительность группы за счет своего конкретного ввода информации.

Возьмем пример из истории. В 1906 году, во время выставки жирного скота и птицы в Западной Англии, Фрэнсис Гальтон открыл математические и статистические закономерности групповых средних оценок и их преимущества перед индивидуальными. На этом мероприятии группа оценщиков успешно обеспечила среднее значение веса быка, удивительно близкое к реальному значению.

В качестве необходимых условий работы данного алгоритма присутствуют сведения о «толпе».
Толпа должна:
быть децентрализованной, чтобы никто «сверху» не диктовал ответ толпы;
быть в состоянии составить свое собственное мнение, основанное на индивидуальных знаниях участников;
предлагать коллективный вердикт, который суммирует мнения людей;
быть независимой — когда каждый ее участник фокусируется на имеющейся информации, а не на чужих мнениях.
Одним из возможных минусов вышеописанного подхода может быть потенциальное возникновение феномена группового мышления. Участники, не обладающие достаточными знаниями, могут следовать за более осведомленными в вопросе людьми и давать похожие ответы. Также социальное влияние может привести к тому, что среднее значение ответов толпы будет неточным, в то время как среднее геометрическое и медианное — пребывать в норме. Качество предсказаний может зависеть и от формулирования вопросов — толпа в целом работает лучше, когда есть правильный ответ на поставленный вопрос, например, вопрос о географии или математике. Когда нет точного ответа, толпа может прийти к произвольным выводам.

Самые упоротые и забавные расширения для браузера: подборка
Иногда разработчики “Желают странного” (С) А. Б. Стругацкие, из-за этого появляются необычные проекты, вроде запуска Doom на терминалах для считывания банковских карт и других, еще менее приспособленных для этого, девайсах. Чаще всего такое получается в результате тренировок, когда программист осваивает новую тему и реализует тестовый проект не в виде традиционного “Hello, Word!”, а чего-то более изощренного. Но ведь не все занимаются портированием древних шутеров на смарт-часы, есть и другие области разработки, более прикладные, но не менее интересные. Предположим, что человеку наскучило смотреть на длинные логи в консоли и grep’ать из них данные для отладки, хочется добавить интерактива и наглядности в свое обучение. Инструменты для этого выбираются самые разные, кто-то пользуется обычным графическим выводом, кто-то выводит данные через простенький сайт, а кто-то… пишет расширения для браузера!

Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения. Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, «беседа» с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога. Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами «трудностей перевода» с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах — в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике. Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python.

Итоги 2020 года: самые интересные AI-решения и проекты

В последние годы на рынке IT наблюдается настоящий бум в области решений на базе искусственного интеллекта. И в этом нет ничего удивительного: современные вычислительные и нейросетевые технологии достигли уровня, позволяющего AI-системам решать весьма сложные для человека практические задачи, а разработчикам — создавать инновационные приложения и сервисы, демонстрирующие безграничный потенциал электронного разума.

Ученые из MIT предложили ИИ решить проблему ядерной энергии в форме игры

В новом исследовании ученые показали, как глубокое обучение с подкреплением можно использовать для разработки более эффективных ядерных реакторов. На это их вдохновили успехи ИИ в настольных играх.
Сейчас ядерная энергия дает больше безуглеродной электроэнергии в США, чем солнечная и ветровая вместе взятые. Это делает ее ключевым игроком в борьбе с изменением климата. Однако методы ее добычи несовершенны и устаревают. Необходимо оптимизировать процесс, чтобы ядерная энергетика могла конкурировать с угольными и газовыми электростанциями на рынке.

Датасеты, необходимые для отработки навыков DS и создания отличного портфолио

Единственный способ изучить data science, data analysis, machine learning или темы искусственного интеллекта — это практиковаться или выполнять проекты. Альтернативы этому нет. Но по большому счету приходится тратить много времени на поиск подходящего набора данных. В этой статье ты найдешь датасеты, которые могут быть полезными новичкам. Каждый датасет привязан к определенной DS-теме.

Какая из команд применяется для чтения записей в SQL

READ - 7
👍 5%
SELECT - 139
👍👍👍👍👍👍👍👍 95%
QUERY - 1
👍 1%
👥 147 человек уже проголосовало.

⬆️ Правильный ответ ⬆️
          SELECT

10 лучших навыков инженеров по обработке данных в 2021 году
Инженерия данных становится все более востребованной профессией, и, несмотря на бурный 2020 год, приведенная выше диаграмма показывает, что спрос на нее больше, чем когда-либо. Из-за пандемии рабочих мест в апреле было мало, но они быстро восстановились до наступления традиционного летнего затишья, а затем спрос значительно вырос в последнем квартале 2020 года

Пять вопросов на собеседовании, чтобы определить хорошего специалиста по данным
Тем из нас, кто работает в этой профессии, мы постоянно напоминаем о резкой нехватке специалистов по обработке данных .Положение будет только ухудшаться, прежде чем начнутся улучшения, поскольку спрос на такие технологии, как машинное обучение , искусственный интеллект и глубокое обучение, находится на такой восходящей стадии. В результате этого дефицита мы видим, как многие люди ощущают возможности высокооплачиваемой занятости и переходят из других профессий. В результате этого натиска проблема для работодателей очевидна: вы не всегда получаете лучших кандидатов на свои открытые должности.

Инфлюенсеры в Big Data и Machine Learning: за кем следить в 2021 году?
Инфлюенсеры – это лидеры мнений. Обычно – пользователи социальных сетей, которые имеют обширную и лояльную аудиторию. Big Data и ML – одни из самых быстро развивающихся сфер в ИТ, поэтому специалистам важно следить за инфлюенсерами и влиятельными сообществами. Ведущие профессионалы отрасли регулярно делятся с широкой аудиторией опытом, а также последними разработками и новостями.
В данной публикации собраны влиятельные инфлюенсеры в сфере Big Data и ML, а также сообщества, на которые стоит подписаться в 2021 году.
Предлагаем вашему вниманию подборку самых влиятельных сообществ и инфлюенсеров в сфере Big Data и Machine Learning.
Сообщества
Big Data and Analytics
Сообщество LinkedIn, в котором собраны не только курсы и офферы для аналитиков Big Data, но и вся актуальная информация от ведущих экспертов области. Сообщества на LinkedIn – одно из лучших мест для энтузиастов данных и начинающих ученых, желающих овладеть искусством работы с большими данными. Активное участие в дискуссиях и собственные публикации дают возможность укрепить знания, найти наставника и расширить сеть профессиональных контактов.
Data Science Central
Твиттер-аккаунт одного из самых известных сообществ Data Science, где вы найдете новости о последних технологиях Big Data, машинного обучения, AI, Deep Learning, dataviz, Hadoop, IoT, и BI. Data Science Central объединяет пользователей, которые хотят получить уникальный опыт участия в дискуссиях на темы сбора и интеграции, а также аналитики и визуализации данных. Построенное на инновационной платформе сообщество включает технические форумы и сведения о рыночных тенденциях, а также дает возможности социального взаимодействия и трудоустройства.
DataDriven
В DataDriven работают над проектами на стыке науки о данных и социального воздействия в таких областях, как международное развитие, здравоохранение, образование, исследования и охрана природы, а также общественные услуги. Платформа работает над тем, чтобы предоставить организациям больший доступ к возможностям науки о данных, и привлечь больше ученых-исследователей к решению социальных задач, где их навыки могут иметь значение.

Три гипотезы о разметке данных, которые мы опровергли
Разметка — подготовка данных для машинного обучения. Мы познакомились с разными подходами к ней, развивая ML-проекты в Яндексе и изучая опыт других компаний. Проверили гипотезы, на которых основаны эти подходы, и отказались от некоторых из них. От каких и почему — рассказывает руководитель Яндекс.Толоки Ольга Мегорская.

Оживляем деревья выражений кодогенерацией

Expression Trees — это, пожалуй, самое удобное средство манипуляции кодом в run-time.
Расширять код метапрограммами в compile-time позволяют Roslyn Source Generators, с ними это стало проще, чем когда-либо.
Пора использовать одно во благо другого, даже если мир к этому еще не совсем готов.

Выберите верный синтаксис DELETE выражений.
#SQL

DELETE FROM ORDER BY - 1
👍 1%
DELETE FROM WHERE - 79
👍👍👍👍👍👍👍👍 94%
DELETE WHERE - 4
👍 5%
DELETE FROM HAVING
▫️ 0%
👥 84 человека уже проголосовало.

⬆️ Правильный ответ ⬆️
  DELETE FROM WHERE

В учебном пособии изложены основные методы анализа данных в статистическом пакте IBM SPSS Statistics 22: подготовка данных для анализа (описательные статистики, создание набора данных, построение частотных распределений, интервальная оценка генеральной средней); статистические гипотезы (t-критерий Стьюдента, критерий Колмогорова–Смирнова, критерий χ2, U-критерий Манна–Уитни, критерий знаковых рангов Вилкоксона, дисперсионный анализ); корреляционный и регрессионный анализ (парная корреляция, парная линейная регрессия, многофакторная регрессия, нелинейная регрессия, логистическая регрессия, временные ряды); классификация и снижение размерности данных (дискриминантный анализ, факторный анализ, иерархический кластерный анализ, метод К-средних, дерево решений). Изложение материала рассмотрено на примерах, позволяющих получить навыки практического применения анализа данных в социально-экономических исследованиях.