Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

🧠 RAG Architectures для AI-инженеров Подборка по Retrieval-Augmented Generation: • архитектуры, ключевые паттерны и практические подходы. • популярные схемы RAG-систем • частые вопросы на собеседов

🎓 Стэнфорд открывает доступ к курсу по Diffusion & Large Vision Models Нашли новые лекции нового курса на YouTube. Это, пожалуй, самый актуальный гид по технологиям, которые стоят за Stable Diffus

♾ Полный план действий на 2026 год: от инженера по ПО к инженеру по ИИ Переход в AI-инжиниринг — это не смена профессии, а апгрейд текущего набора навыков. Для софтверного инженера AI — это еще оди

📊 Где брать датасеты для обучения моделей Собрали список сайтов, которыми можно смело пользоваться👇 👉 Statista Много статистики, отчётов и структурированных данных (особенно по бизнесу и рынкам)

📍 Шпаргалка — проверка гипотез Статистический метод принятия решения о параметре популяции на основе выборочных данных. Мы проверяем нулевую гипотезу (H0) против альтернативной гипотезы (H1), испо

⚙️ Разбираем ML по шагам Сборник Jupyter Notebook’ов, где алгоритмы машинного обучения выводятся математически с самых основ и реализуются на практике. • обучение алгоритмов — в реальном времени • э

📊 Гид по визуализации данных Разбираем 13 основных инструментов: 📈 Тренды и распределение — Line Chart (Линейный график): Идеален для отслеживания динамики во времени (например, курсы акций). — Hi

когда начал изучать ML 😆 🐸 Библиотека дата-сайентиста #развлекалово

🐻‍❄️ Diffly: когда стандартного equals() недостаточно Если вы работаете с Polars, вы знаете, что это быстро. Но когда данные не совпадают, простого «False» от системы мало. Нужно понимать: где именн

🚀 Machine Learning Interview Q&A Handbook (200+ вопросов) Мощный гайд, который закроет большую часть тем для собеседований по ML. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека дата-сайентист