на юдэсити проходит ктонибуть self driving , AI или Robotics?

это от курса зависит :) в целом, и там, и там есть классные материалы

юдасити вообще не заходят с короткими видео, но есть там курсы шедевры от Питера Норвига но они для начинающих

от создателя Себастьяна Труна тоже хорошие

короче, не курсера точно :) за исключением того случая, если есть классный курс, и он доступен только на курсере

типа Эндрю Ына, только, мое имхо, он не секси, по содержанию хороший, но не секси по виду))) а юдасити такой весь лощеный, аж приятно заниматься

от физтеха курс очень хороший, жаль что его не было когда я начинал изучать все это

а еще, кстати, бонус нехилый, если занимаешься бизнес-анализом по нанодегри, то дают лицензию alteryx и tableau, которые бешеных денег стоят

https://www.udacity.com/github/student-pack если кому интересно, при привязке акка гитхаба к юдасити, тебе дают возможность помимо триальной недели дополнительно бесплатный месяц на многих нанодигри, в том числе и data analyst, что очень нехилый бонус

А разве на udacity есть приличные курсы? Прошёл три (k8s, hadoop и про веб is), все три тотальный отстой, ведутся людьми, которые нифига в теме не понимают, но негры/толстые/ограниченные

Всем привет! Вопрос такой: как найти хорошего ментора?

я нагуглил препода, занимающегося интересной мне темой. поступил в его университет и взял научником -> profit

А разве на udacity есть приличные курсы? Прошёл три (k8s, hadoop и про веб is), все три тотальный отстой, ведутся людьми, которые нифига в теме не понимают, но негры/толстые/ограниченные

все, что я на юдасити проходил - годные

все, что я на юдасити проходил - годные

Значит, мне не повезло :(

Привет всем! 16 ядер, 32 гигабайт оперативки, терабайт памяти на виртуальную машину с ignite, spark, Java, python подойдут?

In general, Spark can run well with anywhere from 8 GB to hundreds of gigabytes of memory per machine. Не думаю что ignite сильно больше чем в два раза ест. ~16 берём. Выходит - с запасом на небольшой датасет хватает.

In general, Spark can run well with anywhere from 8 GB to hundreds of gigabytes of memory per machine. Не думаю что ignite сильно больше чем в два раза ест. ~16 берём. Выходит - с запасом на небольшой датасет хватает.

Спасибо за ответ, а кто нибудь практиковал, установку софта intellij idea на виртуальную машину на сервер

Там проблемы нет, если есть доступ до дисплея каким-нибудь образом. Если доступа нет - то зачем idea :)

Там проблемы нет, если есть доступ до дисплея каким-нибудь образом. Если доступа нет - то зачем idea :)

А какие библиотеки модно предустановить для Python, Java для работы с данными, прежде всего с xml

Можно

По питону - первый ответ (вроде бы дефолтная библиотека, ставить не нужно) http://stackoverflow.com/questions/1912434/how-do-i-parse-xml-in-python По java - не знаю

По питону - первый ответ (вроде бы дефолтная библиотека, ставить не нужно) http://stackoverflow.com/questions/1912434/how-do-i-parse-xml-in-python По java - не знаю

Спс

FYI https://www.upwork.com/hiring/data/15-python-libraries-data-science/ - довольно неплохая подборка библиотек для начала освоиться

Привет всем! 16 ядер, 32 гигабайт оперативки, терабайт памяти на виртуальную машину с ignite, spark, Java, python подойдут?

85Gb должно хватить

85Gb должно хватить

Это точно? Я бы меньше 93 не брал

42 гигабайта хватит всем (С. Джобс)

Deep Learning Papers by task https://github.com/sbrugman/deep-learning-papers

Мы стремимся сделать список каналов, групп, чатов и ботов еще более удобным, и поэтому мы сделали меню, по которому теперь удобно искать тематики каналов и групп. Если вы нашли интересный канал или группу, и её еще нет в нашем списке - обязательно сообщите нам об этом, и мы с удовольствием добавим! Приятного общения! https://github.com/goq/telegram-list

Мы стремимся сделать список каналов, групп, чатов и ботов еще более удобным, и поэтому мы сделали меню, по которому теперь удобно искать тематики каналов и групп. Если вы нашли интересный канал или группу, и её еще нет в нашем списке - обязательно сообщите нам об этом, и мы с удовольствием добавим! Приятного общения! https://github.com/goq/telegram-list

Выше с моего канала форвард ?

https://medium.freecodecamp.com/every-single-machine-learning-course-on-the-internet-ranked-by-your-reviews-3c4a7b8026c0

Выше с моего канала форвард ?

Спасибо, добавим :-)

Добрый день, подскажите пожалуйста к какой специальности ВАК можно отнести науку о данных? 05.13.18?

Это ?

Добрый день, подскажите пожалуйста к какой специальности ВАК можно отнести науку о данных? 05.13.18?

В 05.13.17 возможно подойдет. Все зависит от цели :)

Ну диссер написать

)

Все зависит от конкретной тематике и полученных результатов по диссеру. Три года писал диссер по одной специальности, а потом перед подачей может все поменяться :) Например, подаешь в другой совет, в который лучше проходят диссеры по другой специальности. Науч рук должен определить верную :)

Можно почитать паспорта специальностей и возможно будет легче определиться :)

Добрый день, подскажите пожалуйста к какой специальности ВАК можно отнести науку о данных? 05.13.18?

Доброе утро! Мне кажется 18 более подходящий специальность. Так как включает себе мат.модел, стахостические системы и программный комплекс. С другой стороны @Swordmuse (Константин) прав, зависить от тематики диссертации.

Спасибо за ответы ??

ребят, кто может помочь с pandas?

такая проблема - есть список сообщений в чате ( чаты всегда один на один) , нужно сделать доп колонку в таблице, в которой будет количество сообщений того или иного юзера в конкретном чате

пытаюсь делать вот так

df['UserMsgCount'] = df[df['MessageInitiator'] == 'User1'].groupby('ChatID').size()

но пишет NaN везде

Я бы сделал отдельный датафрейм группировкой по chatid и messageinitiator а потом по ним же заджойнил с оригиналом

Hello and welcome to StackOverflow. Please take some time to read the help page, especially the sections named “What topics can I ask about here?” and “What types of questions should I avoid asking?”. And more importantly, please read the Stack Overflow question checklist. You might also want to learn about Minimal, Complete, and Verifiable Examples.

всем привет, кому нибудь попадались sklearn, pandas documentation в chm формате?

чтобы на компе иметь

чтобы на компе иметь

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/tree/master/doc

о, спасибо, я туда заходила, но на док не обратила внимание

не, ну чтоб без интернета

как manuals по питону, в chm, неужели нет такого?

не, ну чтоб без интернета

так клонируешь и make latexpdf chm не то что бы был сильно популярен..

ок, да, логично

это неудобно

chm удобный с перекрестными ссылочками. но он на винду, да

можно и в html сбилдить, локально запускать

ну и как бы подробный user guide по стабильной версии вижу только на сайте. на гитхабе в чем-то, что можно перегнать в пдф или хтмл не вижу

понятно.

блин, я поняла, они все по отдельности и потом собираются. ну почему я несчастный aspiring data analyst должна сама еще и многовложенный html из всех этих rst файлов уметь собирать(

блин, я поняла, они все по отдельности и потом собираются. ну почему я несчастный aspiring data analyst должна сама еще и многовложенный html из всех этих rst файлов уметь собирать(

наверное потому что 99.9% юзают гугл

а если хочется вдруг в поезде 5,5 часов поработать?

http://scikit-learn.org/dev/_downloads/scikit-learn-docs.pdf

ладно

нашла вот, если кому то еще надо

а если хочется вдруг в поезде 5,5 часов поработать?

у нас вайфай в поездах

а у меня нет вайфая в поезде

к тому же знаю я какой вайфай в российских поездах

а у меня нет вайфая в поезде

ну то есть ты входишь в 0.01% о котором заботиться нерентабельно

ну то есть ты входишь в 0.01% о котором заботиться нерентабельно

с другой стороны, есть же разработчики на COBOL, живут на поддержке махрового легаси

ну то есть ты входишь в 0.01% о котором заботиться нерентабельно

сомневаюсь

сомневаюсь

так-то документация всё равно автогенрируется, в исходниках всё есть

так-то документация всё равно автогенрируется, в исходниках всё есть

да, я поняла. найду время и разберусь, спасибо!