Хочу поделиться методами освоения Data science с нуля человеком из другой ИТ специальности. Цель: дать понять, подходит ли Вам эта специальность в принципе, и рассказать про эффективные подходы к самообучению, которые мне помогли.

Отличные материалы уже существуют по большинству конкретных тем, я сам по ним учился. Думаю, многим будут полезны "мета" материалы о том, как выбирать курсы и статьи, по которым учиться.

То, что ChatGPT может автоматически генерировать что-то, что хотя бы на первый взгляд похоже на написанный человеком текст, удивительно и неожиданно. Но как он это делает? И почему это работает? Цель этой статьи - дать приблизительное описание того, что происходит внутри ChatGPT, а затем исследовать, почему он может так хорошо справляться с созданием более-менее осмысленного текста. С самого начала я должен сказать, что собираюсь сосредоточиться на общей картине происходящего, и хотя я упомяну некоторые инженерные детали, но не буду глубоко в них вникать. (Примеры в статье применимы как к другим современным "большим языковым моделям" (LLM), так и к ChatGPT).

Как далеко на самом деле ушли GPT-агенты, такие как AutoGPT, AgentGPT и GodMode, в автоматизации повседневных задач? Стоит ли ожидать от них высокой эффективности, или их возможности ограничены? И как насчет безопасности: разве не становятся они угрозой, получая полную автономию? Давайте рассмотрим потенциальную альтернативу существующим GPT-агентам, которая позволить минимизировать риски, связанные с использованием GPT-агентов, и при этом потенциально более эффективно решать конкретные задачи.

Python-модуль asyncio позволяет заниматься асинхронным программированием с применением конкурентного выполнения кода, основанного на корутинах. Хотя этот модуль имеется в Python уже много лет, он остаётся одним из самых интересных механизмов языка. Но asyncio, при этом, можно назвать ещё и одним из модулей, которые вызывают больше всего недоразумений. Дело в том, что начинающим разработчикам бывает трудно приступить к использованию asyncio.

Перед вами — подробное и всестороннее руководство по использованию модуля asyncio в Python. В частности, здесь будут рассмотрены следующие основные вопросы:

Как наглядно объяснить формулу Байеса? Как использовать формулу для предсказания? Классический пример с честностью монетки.

То, что данные называют нефтью 21 века известно уже давно: на них учатся нейросети, их мгновенная обработка и передача сильно упростили нашу жизнь, и одной из самых распространенных структур хранения данных является реляционная.

Основным инструментом для взаимодействия с реляционными БД является структурированный язык запросов или же SQL.

Вкратце, на мой взгляд, необходимо знать следующие разделы:

С ноября прошлого года я руковожу Лабораторией компьютерной криминалистики в нашем европейском офисе в Амстердаме.  Моя основная задача как компьютерного криминалиста — исследование цифровых носителей. Ноутбуки, смартфоны, диски, флешки… все, что угодно. Даже умный холодильник, подключенный к интернету, тоже оставляет цифровые следы. Вот вы можете не знать, как за вами следят потихоньку, что вы едите. Проще говоря, наша задача — найти улики, следы преступников в цифровом мире. Если раньше криминалистика занималась расследованием преступлений в материальном мире — офлайне: эксперты снимали отпечатки пальцев, анализировали следы пепла или пороха, образцы тканей и так далее, то в век развития информационных технологий появилось новое направление. Теперь мы ищем цифровые «отпечатки» в киберпространстве. Мы - киберкриминалисты.