Как стать автором
Обновить
-3
0

Пользователь

Отправить сообщение

Слайды для миллиардного стартапа

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров11K

В рамках бесплатного спринта по созданию презентаций для стартапов я перевела полезные советы от Y Combinator.

Y Combinator — лучший в мире акселератор для стартапов по количеству единорогов (25), по объему привлеченных инвестиций ($27 млрд) и по капитализации выпускников ($300+ млрд). 125 компаний с оценкой $150M+

Ниже приведена адаптация презентации, которую я даю стартапам YC, прежде чем мы попросим их создать свои презентации для Demo Day.

Вот как сделать надежную презентацию для Demo Day. Следует помнить, что у вас уже есть все необходимое для создания отличной презентации.

Вероятно есть 100 причин, почему ваша компания великолепна, но люди смогут вспомнить парочку из них после короткой презентации или питча. С каждым из вас мы сели и выяснили 5-7 самых важных идей, которые люди должны знать о вашем стартапе. Вы хотите, чтобы инвесторы запомнили именно эти 5-7 пунктов.

Как вы уже поняли после Prototype Day, вам повезет, если они смогут вспомнить хотя бы 1 или 2 из этих пунктов в контексте 100 других компаний, презентующихся вместе с вами.

Читать далее
Всего голосов 5: ↑4 и ↓1+7
Комментарии1
С каждым годом сфера Data Science обрастает новыми методиками, терминами и направлениями. К счастью, у нас есть почти готовая энциклопедия по этой теме, которую год за годом кропотливо наполняло сообщество Хабра. Есть, правда, проблема: материалы сообщества почти не структурированы и в них сложновато ориентироваться. Чтобы упростить жизнь тем, кто пытается разобраться в этом сумбуре из полезных (и не очень) статей, мы в Data-Science департаменте Газпромбанка собрали коллекцию лучших постов о том, как грамотная работа с данными меняет компании и людей. Подробности — под катом.
Читать дальше
Всего голосов 7: ↑6 и ↓1+16
Комментарии3

Китайский «ракетный выбор» по пилотируемой лунной программе: три альтернативы

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров8.9K

В самом конце ноября 2020 года в американском сетевом издании SpaceNews («Космические Новости») промелькнула статья журналиста Эндрю Джонса (Andrew Jones) о планах Китая всё-таки продолжать разработку ракеты сверхтяжёлого класса для полётов на Луну.

Эта сверхтяжёлая ракета-носитель названа «Чанчжэн-9» Changzheng 9, CZ-9 (Long March 9, LM-9, по-русски: Великий Поход 9) — это та самая ракета-носитель, которая впервые была представлена общественности ещё в мае 2018 года на лекции в Пекине.

Лекцию читал Лун Лехао (Long Lehao), главный конструктор из CALT (China Academy of Launch Vehicle Technology) — Китайский исследовательский институт ракетной техники.

Тогда же им были озвучены основные параметры этой ракеты: общая масса 4000 (4140) тонн, стартовая тяга до 6000 тонн, высота ракеты 93 метра, центральная часть диаметром 10 метров, четыре боковых ускорители диаметром 5 метров, поднимает 140 тонн полезной нагрузки (ПН) на низкую опорную орбиту (НОО) и отправляет 50 тонн ПН на траекторию к Луне.

Читать далее
Всего голосов 26: ↑26 и ↓0+26
Комментарии23

Листовые материалы в корпусостроении — обзор и технологии

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров25K
В очередной раз наткнувшись на картинку прекрасного электронного поделия в адском корпусе из соплеметного клея и картона я понял что держаться нету больше сил: надо пилить статью про корпуса, доступные всем. И немедленно выпил начал. Но быстро устал, ибо нельзя объять необъятное, особенно разом в одной статье. Так мгновенный импульс преобразовался в замысел цикла статей по домашним и околодомашним корпусам, доступным если не всем, то многим. И начать я решил с листовых материалов — как с ними работать, какие они бывают, что с ними можно и чего нельзя, ну и немножко — как из полученного добра сложить корпус.


Источник

Кого заинтересовало, прошу под кат.
Читать дальше →
Всего голосов 83: ↑83 и ↓0+83
Комментарии79

Яндекс.Практикум – Аналитик данных. Окончание обучения

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров31K
Первая статья здесь.

Обучение в Яндекс.Практикуме закончилось, получен сертификат и можно подвести итоги по обучению.


Так же, после первой статьи, у многих возникли дополнительные вопросы, поэтому хотелось и на них ответить и показать немного практики. Кейсов освоено достаточно много, поэтому в рамках одной статьи все охватить не получится.
Читать дальше →
Всего голосов 7: ↑6 и ↓1+7
Комментарии28

Вдохновляющие портфолио Data Science

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров11K
image

Data Science — сложная область знания. Она в равной степени сочетает в себе математику и статистику, информатику и черную магию. С середины 2020 года Data Science быстро растет, многочисленные соискатели роятся над каждым объявлением о приеме на работу. Кроме того, бушующая пандемия, в дополнение ко всему, тянет вниз.

Старания в получении списка сертификатов об окончании курсов не продвинут вас далеко, если только у вас нет добросовестно заслуженных дипломов магистра или PhD (кандидата наук). Сертификаты массовых открытых онлайн-курсов, таких как на Coursera или eDx, хороши, но у меня нет свидетельств их большой значимости. Kaggle тоже уже не тот: его открытые соревнования — кладбище переобученных моделей, а настоящие соревнования выигрывают команды, с которыми трудно соревноваться, более того, такие соревнования в любом случае ограничены в смысле личного портфолио.

Выход всё же есть — делать собственные интересные проекты и из них собирать портфолио, которое выгодно представит вас. В данном материале представлены вдохновляющие примеры таких портфолио. Используйте их для улучшения вашего собственного портфолио Data Science, изучения новых навыков или чтобы открыть для себя интересные проекты.
Приятного чтения!
Всего голосов 12: ↑10 и ↓2+12
Комментарии1

Система рекомендаций фильмов с GUI на Python

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров12K

«Без опыта я никому не нужен! Где взять опыт?» — часто думают люди, осваивающие новую для себя сферу или изучающие новый язык программирования. Решение есть — делать пет-проекты. Представленный под катом проект системы рекомендации фильмов не претендует на сложность и точность аналогичных систем от энтерпрайз-контор, но может стать практическим стартом для новичка, которому интересны системы рекомендации в целом. Этот пост также подойдет для демонстрации как использовать Python-библиотеку EasyGUI на практике.

Важное предупреждение: если вы крепкий миддл либо сеньор, то проект может показаться вам простым. Однако не стоит спешить опускать палец вниз и забывать про тех, кто не так опытен, и кому пост может быть полезен, ведь все мы когда-то были джунами.
Приятного чтения!
Всего голосов 12: ↑9 и ↓3+9
Комментарии10

Модерация изображений: уроки этикета от Data Scientist’a, часть 2

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров2.8K
Привет, Хабр!

Мы продолжаем серию статей про модерацию контента на площадках Центра Развития Финансовых Технологий Россельхозбанка. В прошлой статье мы рассказывали, как решали задачу модерации текста для одной из площадок экосистемы для фермеров “Свое Фермерство”. Почитать немного о самой площадке и о том какой результат мы получили можно здесь.

Если коротко, то нами использовался ансамбль из наивного классификатора (фильтр по словарю) и BERT’a. Тексты, прошедшие фильтр по словарю, пропускались на вход в BERT, где они также проходили проверку.

А мы, совместно с Лабораторией МФТИ, продолжаем улучшать нашу площадку, поставив перед собой более сложную задачу премодерации графической информации. Эта задача оказалась сложнее предыдущей, так как при обработке естественного языка можно обойтись и без применения нейросетевых моделей. С изображениями все сложнее — большинство задач решается с помощью нейронных сетей и подбором их правильной архитектуры. Но и с этой задачей, как нам кажется, мы неплохо справились! А что у нас из этого получилось, читайте далее.

image

Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑8 и ↓2+14
Комментарии1

Как используют Machine Learning и Computer Vision в добывающей промышленности

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров12K
Привет, Хабр! В статье речь пойдет о применении технологий машинного обучения и компьютерного зрения на предприятиях горнодобывающей промышленности нашей страны.


На мой скромный взгляд (сотрудника одного из предприятий горно-металлургической отрасли), IT-решения в области горного транспорта и обогатительных фабрик замерли на уровне автоматизации основных, ключевых технологических процессов. Теперь же, в 3-ем десятилетии 21 века, для крупных предприятий настало время оптимизаций и усовершенствований, время внедрения новых технологий машинного обучения и технического зрения. И эта работа ужа началась.
Добро пожаловать под кат!
Всего голосов 25: ↑25 и ↓0+25
Комментарии4

Камчатка, экологическая катастрофа. Cмотрим из космоса

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров14K


От спутников через открытые данные к мертвым котикам. Грустно, но, к сожалению, такая вот тема и КДПВ.

Читать дальше →
Всего голосов 22: ↑18 и ↓4+20
Комментарии47

Заметки Дата Сайентиста: с чего начать и нужно ли оно?

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров16K

TL;DR это пост для вопросов/ответов про Data Science и о том, как войти в профессию и развиваться в ней. В статьей я разберу основные принципы и FAQ и готов отвечать на ваши конкретные вопросы — пишите в комментариях (или в личке), я постараюсь на все ответить в течение нескольких дней.
С появлением цикла заметок «дата сатаниста» пришло немало сообщений и комментариев с вопросами о том, как начать и куда копать и сегодня мы разберем основные скиллы и вопросы возникшие после публикаций.

Все указанное тут не претендует ни какую истину в последней инстанции и является субъективным мнением автора. Мы разберем основные вещи, которые кажутся самыми важными в процессе.
Читать дальше →
Всего голосов 22: ↑19 и ↓3+30
Комментарии12

450 бесплатных курсов от Лиги Плюща

Время на прочтение19 мин
Количество просмотров70K
image


Информационные технологии позволяют получить невероятно крутые образовательные ресурсы в один клик. Бесплатно.

Я сейчас решаю задачу, как из огромной массы жизненно важного контента выбрать тот, который стоит попробовать в первую очередь, как «разметить данные», чтобы нейросеточка у подрастающего поколения обучилась более эффективно. (ontol.org, «Выгорание», «Удаленка», телеграм-канал).

Предлагаю вашему вниманию полную подборку всех бесплатных курсов от Лиги Плюща.

Лига плюща (The Ivy League) — ассоциация восьми частных американских университетов, расположенных в семи штатах на северо-востоке США. В состав лиги входят: Брауновский университет (Brown University), Гарвардский университет (Harvard University), Дартмутский колледж (Dartmouth College), Йельский университет (Yale University), Колумбийский университет (Columbia University), Корнеллский университет (Cornell University), Пенсильванский университет (University of Pennsylvania), Принстонский университет (Princeton University).

Эти университеты выпустили около 500 онлайн-курсов, 450 из которых сейчас доступны.

Оглавление


Computer Science (37)
Data Science (18)
Программирование (8)
Гуманитарные науки (80)
Бизнес (72)
Art & Design (20)
Наука (32)
Социальные науки (74)
Здоровье и медицина (32)
Инженерия (15)
Образование и преподавание (21)
Математика (14)
Личностное развитие (7)

Читать дальше →
Всего голосов 20: ↑19 и ↓1+23
Комментарии5

Бесплатные курсы по Data Science от Harvard University

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров27K
image

Информационные технологии позволяют получить невероятно крутые образовательные ресурсы в один клик. Бесплатно.

Я сейчас решаю задачу, как из огромной массы жизненно важного контента выбрать тот, который стоит попробовать в первую очередь, как «разметить данные», чтобы нейросеточка у подрастающего поколения обучилась более эффективно. (ontol.org, «Выгорание», «Удаленка», телеграмм-канал).

Предлагаю вам подборку бесплатных онлайн-курсов по Data Scienceот одного из лучших университетов в мире:

Statistics and R


Введение в основные концепции статистики и навыки программирования на R, необходимые для анализа данных в науках о жизни.

Популярность: 284 784 регистраций
Длительность: 4 недели (2-4 часа в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $249)
Уровень: Intermediate


Data Science: R Basics


Освойте основы R и узнайте как обрабатывать, анализировать и визуализировать данные.

Популярность: 449 708 регистраций
Длительность: 8 недели (1-2 часа в неделю)
Стоимость: Бесплатно (сертификат за $49)
Уровень: Introductory
Всего голосов 11: ↑8 и ↓3+9
Комментарии0

Продвинутый уровень визуализации данных для Data Science на Python

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров51K
Как сделать крутые, полностью интерактивные графики с помощью одной строки Python

image

Когнитивное искажение о невозвратных затратах (sunk cost fallacy) является одним из многих вредных когнитивных предубеждений, жертвой которых становятся люди. Это относится к нашей тенденции продолжать посвящать время и ресурсы проигранному делу, потому что мы уже потратили — утонули — так много времени в погоне. Заблуждение о заниженной стоимости применимо к тому, чтобы оставаться на плохой работе дольше, чем мы должны, рабски работать над проектом, даже когда ясно, что он не будет работать, и да, продолжать использовать утомительную, устаревшую библиотеку построения графиков — matplotlib — когда существуют более эффективные, интерактивные и более привлекательные альтернативы.

За последние несколько месяцев я понял, что единственная причина, по которой я использую matplotlib, — это сотни часов, которые я потратил на изучение сложного синтаксиса. Эти сложности приводят к часам разочарования, выясняя на StackOverflow, как форматировать даты или добавить вторую ось Y. К счастью, это прекрасное время для построения графиков в Python, и после изучения вариантов, явным победителем — с точки зрения простоты использования, документации и функциональности — является библиотека plotly. В этой статье мы погрузимся прямо в plotly, изучая, как создавать лучшие графики за меньшее время — часто с помощью одной строки кода.
Читать дальше →
Всего голосов 20: ↑17 и ↓3+23
Комментарии10

Профессия: программист. Не всё однозначно

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров92K
Мы писали о фронтендерах и бэкендерах, о мобильной разработке и о тестировании, но это были частные случаи. Когда человек подходит к первой или очередной профессии, он редко говорит, что станет разработчиком под iOS или проктологом, как правило это звучит «программистом» и «врачом». Специализация приходит позже, с опытом. Но чтобы твёрдо заявить, что ты хочешь стать программистом, врачом, архитектором, геологом и т.д., нужно избавиться от романтизации профессии и подойти к ней здраво и осмысленно. Даже если вы вдруг решили стать программистом, чтобы «войти в айти после 35-ти». Если говорить о программистах с позиций романтики, то это люди, которые превращают наши замыслы в код и делают жизнь лучше, проще, удобнее. Если говорить прямо, то работа программиста — напряжённый, зачастую рутинный труд с множеством плюсов и минусов. Об этом и поговорим.

Читать дальше →
Всего голосов 49: ↑45 и ↓4+65
Комментарии45

Лучшие вопросы средней сложности по SQL на собеседовании аналитика данных

Время на прочтение14 мин
Количество просмотров89K
Первые 70% курса по SQL кажутся довольно простыми. Сложности начинаются на остальных 30%.

С 2015 по 2019 годы я прошёл четыре цикла собеседований на должность аналитика данных и специалиста по анализу данных в более чем десятке компаний. После очередного неудачного интервью в 2017 году — когда я запутался в сложных вопросах по SQL — я начал составлять задачник с вопросами по SQL средней и высокой сложности, чтобы лучше готовиться к собеседованиям. Этот справочник очень пригодился в последнем цикле собеседований 2019 года. За последний год я поделился этим руководством с парой друзей, а благодаря дополнительному свободному времени из-за пандемии отшлифовал его — и составил этот документ.

Есть множество отличных руководств по SQL для начинающих. Мои любимые — это интерактивные курсы Codecademy по SQL и Select Star SQL от Цзы Чон Као. Но в реальности первые 70% из курса SQL довольно просты, а настоящие сложности начинаются в остальных 30%, которые не освещаются в руководствах для начинающих. Так вот, на собеседованиях для аналитиков данных и специалистов по анализу данных в технологических компаниях часто задают вопросы именно по этим 30%.

Удивительно, но я не нашёл исчерпывающего источника по таким вопросам среднего уровня сложности, поэтому составил данное руководство.
Читать дальше →
Всего голосов 23: ↑21 и ↓2+25
Комментарии17

Как я (PhD нейробиологии) стала Data Scientist за 6 месяцев

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров8.2K
Четыре инструмента, которые я использовала в обучении, не потратив ни цента.

image Я только что сбежала от восьми лет учебы и упорной работы не имея никакого плана. Возможно вам интересно, почему люди идут на такие поступки. Дело в том, что на протяжении долгого времени мой босс отбивал мое желание работать, и я понимала, что пора что-то менять.

Мой молодой человек предложил мне стать data scientist. Моей реакцией, конечно, было «Ты сошел с ума!», ведь я совсем ничего не знала о программировании. Без сомнений он переоценивал мои способности. Вот и синдром самозванца снова напоминает о себе.

Примерно через две недели моя подруга Анна предложила то же самое. Немного поразмыслив, я всерьез начала обдумывать эту идею. А почему бы и нет? Так я решила вновь стать новичком и начать новую жизнь в роли data scientist.

Я хотела учиться в своем темпе, поэтому решила пройти онлайн курсы. Я полагала, что с PhD в нейробиологии я уже получила достаточно формального обучения для работы в data science. Мне просто нужны были практические знания.

Я расскажу о четырех разных курсах, которые я прошла, и о том, как они привели меня к работе с data science в стартапе по здравоохранению в Кремниевой долине.

В то время большинство найденных мной онлайн курсов были бесплатными. Поэтому я бросила себе вызов – получить все необходимые навыки не потратив ни копейки. Что тут скажешь, я – настоящая скряга.
Читать дальше →
Всего голосов 16: ↑6 и ↓100
Комментарии10

Сколько зарабатывает аналитик данных: обзор зарплат и вакансий в 2020

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров113K

Привет, Хабр! 28 сентября Skillfactory запускает новый поток курса Data Analyst, поэтому мы решили сделать широкий обзор рынка вакансий, которые предлагают сегодня компании.

Действительно ли профессия аналитика данных может приносить до «300к/наносек»? Какие умения требуют работодатели от аналитиков и что вообще нужно знать, чтобы стать востребованным и высокооплачиваемым спецом? Какие возможности для роста предлагает рынок сегодня?

Мы проанализировали 450 вакансий на должность аналитика данных в России и за рубежом и собрали результаты в этой статье.
Читать дальше →
Всего голосов 22: ↑15 и ↓7+15
Комментарии10

Ultimate Guide по карьере в AI: как выбрать специальность, прокачаться и найти классную работу

Время на прочтение17 мин
Количество просмотров30K


3 августа в наших соцсетях выступал Сергей Ширкин, специалист по ML и искусственному интеллекту.

Сергей занимался автоматизацией финансовых технологий и базами данных в «Сбербанке» и «Росбанке», построением финансовых моделей на основе машинного обучения и аналитической деятельностью в компании Equifax. Прогнозирует телесмотрение с применением методов искусственного интеллекта в Dentsu Aegis Network Russia. Приглашённый преподаватель ВШЭ (магистерская программа «Коммуникации, основанные на данных»).

Также Сергей исследует квантовые вычисления в приложении к ИИ и машинному обучению. Он стоит у истоков факультетов Искусственного интеллекта, Аналитики Big Data и Data Engineering онлайн-университета Geek University, на которых работает деканом и преподавателем.

Делимся с вами расшифровкой эфира и записью.

***

Меня зовут Сергей Ширкин, сегодня мы поговорим об искусственном интеллекте. Обсудим начальные пути – как попасть в искусственный интеллект, как обучиться необходимым предметам, какие курсы пройти, какую литературу читать, как начать карьеру. Также про различные направления.

Сегодняшние темы могут быть интересны не только новичкам, но и опытным программистам – например, как перейти из сферы программирования в сферу машинного обучения, искусственного интеллекта, нейронных сетей. В зависимости от того, в какой технологии человек занимается и какие языки изучает, практичный переход в эту сферу может проходить по-разному. Специальностей в ИИ очень много.
Всего голосов 22: ↑17 и ↓5+22
Комментарии27

Почему мы живем не в Матрице, а в матрице?

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров60K
Бог — это вечная и бесконечная истина, не имеющая ценности и смысла.

Барух Бенедикт Спиноза
Сегодня я хочу рассказать вам о самой смелой и красивой гипотезе в современной теоретической физике. Многие ученые относятся к ней крайне скептически, некоторые называют ее откровенно шизофреническим бредом, а другие находят крайне интересной. Давайте же пустимся в путешествие, которое может навсегда изменить ваше представление о Вселенной.



В поисках «теории всего»


Начиная с середины 20-ого века самой сложной и перспективной задачей теоретической физики является поиск так называемой «теории всего», которая объединит в себе общую теорию относительности и квантовую механику, тем самым дав точное объяснение всем наблюдаемым физическим явлениям. На роль такой теории претендуют многочисленные теории струн, теория квантовой петлевой гравитации и многие другие. Но мы будем говорить не о них. Мы сделаем шаг еще дальше.
Читать дальше →
Всего голосов 71: ↑53 и ↓18+53
Комментарии215

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность