​​Почему стоит идти на Practical ML Conf 14 сентября

Если вы еще сомневаетесь, нужна ли вам вообще эта конференция, не сомневайтесь — нужна. Это мероприятие, где лучшие эксперты в своей области будут делиться опытом по синтезу речи, генерации синтетических данных, обучению LLM работать с кодом и по многим другим полезным вопросам.

Лично я для себя составил топ докладов, которые точно нельзя пропустить:

- Виктор Плошихин, руководитель ML-лаборатории в Yandex Platform Engineering — «AI-инструмент для разработчика: как мы обучали LLM работе с кодом».
- Ирина Барская, руководитель службы аналитики и исследований – «Человек и LLM. Как оценивать качество моделей и строить их метрики качества».
- Екатерина Глазкова, тимлид команды алайнмента VLM службы компьютерного зрения — «Адаптация VLM под продуктовые требования — как сервис Нейро делали мультимодальным».
- Савва Степурин, старший разработчик команды рекомендаций — «Как улучшить знакомые подходы для рекомендации незнакомого — как умная система рекомендаций помогает пользователям Яндекс Музыки открывать новые треки и артистов».
- Степан Комков, старший разработчик службы синтеза речи — «Синтез выразительной речи для аудиокниг, прошлое, настоящее и будущее — как GPT и диффузионные модели произвели революции в синтезе речи и как мы это используем».

Сходить можно офлайн в Москве или же подключиться онлайн из любой точки мира. Обязательна регистрация – вот здесь

​​В предыдущем посте писал, что у меня новый карьерный этап.

С недавних пор помогаю ребятам из unimatch

Делаем AI для венчура.

Сделали system дизайн решения, проводим cust dev, уже изучили конкурентов, есть бэклог. В общем проделали много продуктовой работы.

Кстати у фаундера есть клевый телеграм канал Там он более детально рассказывает о проекте и делиться другими бизнес практиками

Pandas для Data Science

Я решил написать небольшой цикл статей для начинающих вкатываться в Data Sciеnce и Machine Learning.

В интернете много курсов по Data Science, я даже о них писал пост. Но в них часто мало дают практические приемы для реальной работы.

В своих статьях я хотел сделать больше акцент на практические приемы и сделать сквозной проект от основы до построения хорошей модели.

В первой статье Pandas для Data Science попытался раскрыть такие темы как:
- основы Python для Pandas
- основы работы с Pandas
- важные техники работы с Pandas, которые пригодятся в построении моделей
- Работа с плохими данными
- Исследование аномалий
- Работа с пропусками

Ссылка на статью

Персональный блог Рената Алимбекова - Data Science, ML и Analytics Engineering

Pandas для Data Science - Практические советы

Pandas для Data Science - Практические советы, работа с аномалиями, подготовка данных для обучения моделей, работа с пропусками

Коллеги скинули ссылку на марафон по BI от Analytic Workspace. Решил посмотреть, что за марафон такой, оказалось, знаю ребят из экспертного жюри. Заинтересовался ещё больше. 

?Теперь рассказываю вам. BI-платформа Analytic Workspace запустила бесплатный марафон «Сквозь данные к смыслам» — это 4-дневный интенсив по прокачке скилов в обработке и визуализации данных. 

☝?Программа марафона создана для аналитиков данных, бизнес-аналитиков, продакт-менеджеров, руководителей проектов, начинающих и не только. 

Из «плюшек»:
?будут обучать эксперты-практики
?в конце марафона конкурс — можно выиграть деньги 
?есть hr-партнёры, от которых можно получить оффер
? Дата-партнёр марафона – VK Cloud

Участие бесплатное, возможности хорошие, поэтому делюсь с вами ссылкой, где все подробности о марафоне, там же можно зарегистрироваться.
➡️ Ссылка

analyticworkspace.ru

BI-Марафон | Конкурсное задание в финале | Июнь 2024

4 дня для прокачки навыков обработки и визуализации данных с топовыми экспертами

Всем привет ?! За несколько последних дней на канале добавилось много новых подписчиков. Рад вас приветствовать на канале.

Немного расскажу о себе. Меня зовут Ренат Алимбеков, я живу и работаю в городе Алматы. С недавних пор работаю в американском стартапе Conformal Group в качестве Research Engineer, но об этом чуть позже будет пост. С остальным моим профессиональным опытом можно ознакомиться в LI (добавляйтесь)

Для всех подписчиков и особенно для тех кто к нам присоединился недавно публикую подборку старых постов. Надеюсь это поможет с навигацией и удобным поиском информации на канале.

Пишете в комментариях о чём было бы интересно почитать.?

??‍? Про курсы и обучение хэштег #course

Как освоить Data Science — личный опыт
Прокачиваемся до computer vision researcher
Как стать Machine Learning Engineer

? Production хэштег #production

Machine learning в продакшн — Flask REST API
BentoML

? Полезное хэштег #полезно

Visual Studio Code для Data Science
Тестовые задания от разных компаний, на позицию, связанную с Data Scientist
Пост в блоге про выбор логирования в Python

? Подборки

Основы Python
Статистический анализ данных
Pandas и А/Б тесты
Сбор и хранение данных

А еще я написал буклеты по подготовке к Data Science интервью:

- Data Science Interview Guide (на англ. языке) по промокоду BLOG скидка 2 $
- Руководство по подготовке к Data Science интервью (на рус. языке) о промокоду BLOG скидка 2 $

Погружение в LLM часть вторая

В первой части мы разобрали практическую часть погружения в LLM.

В этой части мы поговорим про ключевые пейперы, которые помогут в понимании LLM и прохождение собеседований =) Но об этом позже.

Все начинается с первой гпт

Затем рекомендую прочитать работу про InstructGPT. Там раскрыта тема обучения с фидбеком от человека.

Дальше есть пара интересных пейперов:
- SELF-INSTRUCT
- Information Retrieval with Contrastive Learning

Затем рекомендую ознакомиться с двумя воистину знаковых пейпера: LORA и QLORA, которые решают следующие проблемы:
- скорость обучения
- вычислительные ресурсы
- эффективность памяти

Еще два не менее важных пейпера PPO и DPO. Понимание этих работ поможет в ревард моделинге.

Ну и на последок:
- Switch Transformers - как база Mixtures of experts
- Mixtral of Experts - как Open Source SOTA
- Llama 2

Всем приятного чтения

​​??Реально ли специалисту в любой области получить greencard США без предложения о работе, без высшего образования, и без знания английского языка? Ответ: да! Рассказываем, как это сделать.

Виза EB-1a дала возможность более 4000 специалистам из разных областей переехать в США в 2022 году. Она выдаётся на срок до 10 лет, по ней можно работать в любой компании, фрилансить и открывать собственный бизнес. И через 5 лет жизни в США претендовать на паспорт!

Чтобы получить эту визу, не обязательно иметь высшее образование, не нужно знать язык на высоком уровне, а заявку можно подать из любой страны. И, пожалуй, самое главное – не нужно обладать каким-то исключительным талантом! Огромное количество специалистов даже не знают, что могут претендовать на эту визу. 

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, где мы даём массу полезной информации о релокации: https://t.me/+EJMbGHprOWc4ZjMy

Пишите нам в WhatsApp: +44 7496 949122 или в Telegram: @relocode_dm. Мы проводим бесплатные консультации, на которых поможем разобрать ваш кейс и подобрать наиболее подходящий способ релокации.

​​Станьте специалистом по Data Science — с нуля, за восемь месяцев на курсе Яндекс Практикума. 

➤ Освоите Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, CatBoost, SQL
➤ Соберёте портфолио из 15+ проектов
➤ Получите сертификат о переподготовке и помощь с трудоустройством

После выпуска вы сможете анализировать большие объёмы данных, работать с моделями машинного обучения и выявлять неочевидные и важные закономерности. Такие услуги нужны в банках, промышленности, маркетинге и коммерции, транспортной сфере. 

Начните с бесплатной вводной части курса, чтобы понять, нравится ли вам профессия

? Что читают лидеры уровня C-level и D-level в сфере управления данными?

THE CDO DIGEST — это проект в рамках закрытого сообщества экспертов в области управления корпоративными данными и их монетизации THE CDO CLUB.

Публикуем кейсы монетизации данных и последних трендов в области управления данными, аналитики и AI еженедельно в телеграм, а также отправляем ежемесячный дайджест на email.

В дайджесте вы найдете ответы на вопросы:
? Что делают крупнейшие компании сейчас в области AI-инициатив (кто инвестирует, какая AI-стратегия, кто драйверы AI-инициатив)?
? Все говорят, что данные это актив, но как посчитать их ценность и/или стоимость?
? Каким будет бюджет на инициативы по генеративному AI в 2024 (и увеличился ли он по сравнению с 2023 годом) у 2000 крупных компаний мира ?
? Как снизить среднее время получения аналитической информации (MTTI) в компании?

Держите руку на пульсе индустрии и будьте в центре развития технологий и стратегий управления данными.

? Подписывайтесь на телеграмм-канал THE CDO Digest

www.thecdo.kz

Digest

Подписаться на digest-рассылку от THE CDO CLUB

Всем привет!

Владелец продукта ИТ-компании изучает потребности и пожелания пользователей BI-систем, которые представлены на рынке. 

У вас есть уникальная возможность поделиться опытом, дать рекомендации и подсветить проблемы используемых систем.

Переходите по ссылке ? https://docs.google.com/forms/d/1e6pABdGEc7tpm0x3PflnifuSlERYIhuFJiyABHd50_U/edit ? и делитесь бесценным опытом?

Google Docs

Опрос по опыту работы с данными

Меня зовут Евгений Синько - я владелец продукта в компании, которая занимается разработкой собственной экосистемы работы с данными. Благодаря многим годам работы и штату опытных разработчиков наша команда обладаем уникальными знаниями и навыками в разработке…