DataSciencePRO

#закрепыО чём эта группа и как ей пользоваться? В этой группе я предлагаю делиться находками по части ChatGPT, и, возможно, других нейронок. Главным образом на русском языке, но не обязательно. Что это? Нейросеть от OpenAI с дружественным интерфейсом, которой можно задавать вопросы, на которые последняя отвечает в режиме чата-диалога Где это?https://chat.openai.com/chat (регистрация только с не российскими симками) Как получить доступ к ChatGPT, если есть только российская симка? Легенда гласит, что вопрос с симкой можно решить так: https://habr.com/ru/post/704600/ (сам не пробовал) Делитесь своими находками, как использовать ChatGPT с пользой! Правила: необходимо уважать каждого, нельзя нарушать законы РФ, каждое сообщение должно начинаться с хештега, публиковать сообщения можно не чаще, чем раз в 15 минут, запрещена сомнительная или навязчивая реклама и сообщения не по делу, админ оставляет за собой право удалить любое сообщение или любого пользователя без объяснения причин. Вступая в группу вы принимаете и обязываетесь выполнять все правила в закрепах, включая те, что появятся позже. Хештеги для публикаций (с хештега обязательно должно начинаться каждое сообщение): #лайфхак - конструкции, которые помогают генерить более качественные ответы, и любые советы, как получить от ChatGPT больше #запрос - темы, на которые от отвечает что-то разумное, что может пригодиться в жизни, который каждый может позавать, но особых гениальных результатов там пока нет (напишите текстом, чтобы можно было скопипастить) #результат - интересные результаты, которая генерит нейросетка (желательно оформите в виде текста, опубликуйте текст запроса и ответ нейросетки, а не просто скриншот) #вопрос - если хотите задать вопрос #другойресурс - другие ресурсы, нейросети, модели, приложения (указывайте название, ссылку на ресурс, что делает и умеет, особенности регистрации и использования, инстукция или пример, как и для чего можно использовать)

получил доступ к ChatGPT

#вакансия#remote#удаленка#fulltime#backend#python#middle#senior#spark Компания: Rubbles Вакансия: Senior/Middle Data Scientist Формат работы: remote из любой точки мира / Офис МСК Занятость: полная Зарплатная вилка: 250 000 - 400 000 rub 📌 О компании: Компания Rubbles (SBDA Group) занимается анализом данных и машинным обучением. Решаем много задач из разных индустрий: системы таргетирования персональных коммуникаций в банках, ритейле и телекоме, системы предсказания спроса на товары в ритейле, поисковые системы по товарам в онлайн-магазинах, системы предсказания поломок оборудования для промышленности и многое другое. Сейчас в поиске Дата Сайнтиста на проект для крупного ритейла. 📌 Основные задачи: • Моделирование и обработка данных на Python для извлечения бизнес-ценности из данных; • Глубокое обсуждение задач и методов их решения совместно с коллегами и бизнес-заказчиками; • Построение воспроизводимых и переиспользуемых решений для работы с данными и моделями; • Если будет хватать опыта — курирование или руководство командой. 📌 Основные требования: • Опыт автоматизации пайплайнов работы с данными (Airflow и др.) и навыки devops (Docker, Kubernetes и др.). • Опыт работы с Spark, Pyspark, Pandas, SQL, Hive и др.; • Опыт использования ml библиотек на Python (бустинг, нейронные сети и др.) и понимание особенностей реализации различных аспектов алгоритмов в коде; • Опыт работы на позиции, связанной с промышленной разработкой; • Понимание методов машинного обучения с точки зрения математики и умение адаптировать их под конкретные задачи; • Опыт проработки задачи от бизнес-постановки до математической формулировки и реализации в коде; 📌 Наше предложение: • Возможность работы удаленно, за пределами РФ; • Участие в быстром росте компании, работающей на перспективном AI рынке; • Поддержка кандидата в профессиональном и карьерном росте; • Совместная работа с опытными разработчиками, аналитиками данных, менеджерами, продуктологами; • ДМС по всей России со стоматологией (РФ). cv можно направить сюда @morevaliddevelopers

Проверим математиков)

В фейсбуке пытаются решить этот пример. К слову, комментариев набралось аж 60 тысяч, но они до сих не могут определиться между ответами 1 и 4. Вызывайте математиков. 👉 Топор +18. Подписаться

Краткое руководство по проектированию и выбору features. https://github.com/Yimeng-Zhang/feature-engineering-and-feature-selection/blob/master/A%20Short%20Guide%20for%20Feature%20Engineering%20and%20Feature%20Selection.md

Записи докладов прошедшего митапа 📺Евгений Степанов (Банк Открытие) - Модели следят за моделями: опыт построения системы фактического и предиктивного ML мониторинга(35 минут). 📺Марина Кузнецова (Альфа-Банк), Александр Косов (GlowByte) - Мониторинг, или Почему мы спокойно спим по ночам(20 минут). 📺Василь Султанов (Росбанк), Михаил Зайцев (Kolmogorov AI) - Cистема управления моделями - System of Model Management (SyMoMa) (70 минут). А презентации, как обычно, в нашей базе знаний→

Разбор тестового задания в Тиньков [SQL] Источник

Guide to PostgreSQL Performance Tuning Гайд по тюнингу производительности PostgreSQL. Читать дальше.

Подборка статей про оптимизацию Pandas Статьи: 🔹Memory Optimisation – Python DataFrames vs Lists and Dictionaries (JSON-like) 🔹Advanced Pandas: Optimize speed and memory 🔹Five Killer Optimization Techniques Every Pandas User Should Know 🔹Pandas Optimization for Largest Datasets 🔹How to handle large datasets in Python with Pandas and Dask 🔹Scaling to large datasets 🔹Comprehensive Guide To Optimize Your Pandas Code 🔹Seven Killer Memory Optimization Techniques Every Pandas User Should Know 🔹Optimizing Pandas 🔹 How to Find Pandas DataFrame Size, Shape, and Dimensions Properties Видео: 🎦Speed up slow pandas python code by 2500x 🎦Efficient Pandas Dataframes in Python - Make your code run fast with these tricks! 🎦Loop / Iterate over pandas DataFrame (2020) 🎦How to Optimize and Speed Up Pandas 👉@python_powerbi