Хабр, привет. Перевел пост, который идёт строго (!) в закладки и передаётся коллегам. Он со списком блокнотов и библиотек ML и Data Science для разных отраслей промышленности. Все коды на Python, и размещены на GitHub. Они будут полезны как для расширения кругозора, так и для запуска своего интересного стартапа.



Отмечу, что если среди читателей есть желающие помочь, и добавить в любую из подотраслей подходящий проект, пожалуйста, свяжитесь со мной. Я их добавлю в список. Итак, давайте начнём изучение списка.

Математическое моделирование тенниса набирает популярность на наших глазах. Каждый год появляются новые аналитические модели и сервисы, соревнующиеся друг с другом в точности прогнозирования исходов теннисных матчей. Это вызвано желанием заработать на стремительно растущем онлайн рынке спортивных ставок: нередки случаи, когда сумма ставок на отдельный матч в профессиональном теннисе достигает миллионов долларов.

В этом обзоре я рассмотрю основные математические методы прогнозирования тенниса: иерархические марковские модели, алгоритмы машинного обучения, а также разберу кейсы IBM, Microsoft и одного российского сервиса, использующих машинное обучение для прогнозирования результатов теннисных матчей.

Индикатор кулачкового аналогового компьютера / Wiki

В нашем блоге мы уже рассказывали о разработке системы квантовой связи и о том, как из простых студентов готовят продвинутых программистов. Сегодня мы решили вернуться к теме машинного обучения и привести адаптированную (источник) подборку полезных материалов.

Привет, Хабр!

Многие не знают, как работать с трендами в интернете.
И тем более, не знают о существовании бесплатного сервиса, решающего эту проблему- Google Trends

Сервис поможет узнать, что волнует ваших клиентов сегодня, интересен ли ваш товар рынку, какая у него сезонность, в каком регионе наибольший интерес к товару и вашему конкуренту.

Статья будет полезна специалистам, ранее не работавшим с сервисом.

How to deploy Python Telegram bot using Webhooks on Google Cloud Platform

Вместо предисловия

— Напиши телеграм-бота. Сейчас даже школьники пишут, — сказала она.
— А почему бы и нет, — подумал я тогда ( — Ну, ну, — сказал бы я сейчас).

Мы сидели в Бине и за чашкой кофе обсуждали возможности тестирования идей с моделями искусственного интеллекта на близком и не очень круге друзей. Лена, моя бывшая коллега, и во всех отношениях не блондинка, только что закончившая магистратуру, рассуждала так. Создав бота, можно сэкономить силы и время на интерфейсе, сосредоточившись на ядре с машинным обучением. Согласитесь, что устоять против такой логики “спортсменки, комсомолки и просто красавицы” в то прекрасное воскресное утро было невозможно. Решено. Телеграм-бот, значит телеграм-бот.

Первым делом я залез в гугл и нашел большое число ссылок “как сделать бот за 30 минут”. Это меня настолько воодушевило, что дальше названий я не пошел и занялся созданием ядра. В самом первом приближении мне предстояло написать систему обработки поисковых запросов с использованием NLP (natural language processing). Написание ядра заняло некоторое, вполне разумное, время (все же опыт кока-колой не пропить). И через несколько дней я был готов к тому, чтобы за пару часов обернуть первую тестовую версию ядра в пару другую команд send-receive, запустив все это в Телеграме на благо моим друзьям. Но не тут-то было.

Неожиданно возник целый клубок проблем. Потратив пару дней на поиски в интернете и общение с коллегами по цеху, я понял, что очевидное не очевидно, и еще одна “инструкция” точно не повредит. Так и появилась эта статья.

У начинающего специалиста по данным (data scientist) есть возможность выбрать один из множества языков программирования, который поможет ему быстрее освоить данную науку.

Тем не менее, никто точно не скажет вам, какой язык программирования лучше всего подходит для этой цели. Ваш успех как специалиста в данной области будет зависить от множества факторов и сегодня мы постараемся их рассмотреть, а в конце статьи вы сможете проголосовать за тот язык программирования, который вы считаете наиболее подходящим для работы с данными.

Вот уже «тысячу лет» ничего не писал, но вдруг неожиданно появился повод сдуть пыль с мини-цикла публикаций по «обучению Data Science с нуля». В контекстной рекламе одной из соцсетей, а также на любимом «Хабре», я наткнулся на информацию о курсе «Старт в Data Science». Стоил он сущие копейки, описание курса было красочное и многообещающее. «Почему бы не восстановить, запылившиеся от ненадобности навыки пройдя очередной курс?» — подумал я. Также свою роль сыграло любопытство, давно хотелось посмотреть, как устроена организация обучения у этой конторы.

Сразу предупрежу, я никак не аффилирован с разработками курса или их конкурентами. Весь материал статьи — мое субъективное оценочное суждение с легким налетом иронии.
И так, вы все еще не знаете куда стоит вложить свои кровные 990 рублей? Тогда милости прошу под кат.