{"id":293150,"date":"2019-08-08T15:01:24","date_gmt":"2019-08-08T15:01:24","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=293150"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=293150","title":{"rendered":"Data Science Digest (August 2019)"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/b3\/-s\/uh\/b3-suhbqy_yduggja9wwy_uasny.png\"><\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e \u0432\u0441\u0435\u0445! <a href=\"https:\/\/odessa.fest.ai\/\">DataFest<\/a> \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0423\u043a\u0440\u0430\u0438\u043d\u0443 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 7 \u0441\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u044f \u0432 \u041e\u0434\u0435\u0441\u0441\u0435. \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430, \u043d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u0441 \u0434\u043e\u043a\u043b\u0430\u0434\u043e\u043c, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0442\u0435\u043c\u0443 <a href=\"https:\/\/docs.google.com\/forms\/d\/e\/1FAIpQLSfvP6HkAJ3XSimIFnNfBeiMVgls5KiN8rockvOocu3_62g7Dw\/viewform\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>. \u0417\u0430\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e <a href=\"https:\/\/www.eventbrite.com\/e\/odessa-data-fest-2019-tickets-66227956601\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>. \u041d\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 <a href=\"https:\/\/t.me\/DataScienceDigest\">Telegram-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b<\/a> \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0432 \u0441\u043e\u0446\u0441\u0435\u0442\u044f\u0445 (<a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScienceDigest\/\">Facebook<\/a>, <a href=\"https:\/\/twitter.com\/data_digest\">Twitter<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/data-science-digest\/\">LinkedIn<\/a>), \u0433\u0434\u0435 \u044f \u0435\u0436\u0435\u0434\u043d\u0435\u0432\u043d\u043e \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u044e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b. \u041f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c! <\/p>\n<p>  \u0410 \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u0441\u0432\u0435\u0436\u0443\u044e \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<h2>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.tripadvisor.com\/engineering\/personalized-recommendations-for-experiences-using-deep-learning\/\">Personalized Recommendations for Experiences Using Deep Learning<\/a> \u2014 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432 TripAdvisor \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u00abRecommended For You\u00bb (RFY) \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0432\u0435\u0431-\u0441\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/medium.com\/@sarathjiguru\/building-data-pipelines-with-kafka-735ea0b739b4\">Building Data Pipelines With Kafka<\/a> \u2014 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 data pipeline \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 Kafka.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/medium.com\/tensorflow\/mit-deep-learning-basics-introduction-and-overview-with-tensorflow-355bcd26baf0\">MIT Deep Learning Basics: Introduction and Overview with TensorFlow<\/a> \u2014 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 7 deep learning \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0441\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 TensorFlow \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/medium.com\/@schrockn\/introducing-dagster-dbd28442b2b7\">Introducing Dagster<\/a> \u2014 \u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 Dagster \u2014 Python \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 ETL \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 ML \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u043e\u0432. \u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/dagster-io\/dagster\">\u043d\u0430 itHub<\/a>.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/medium.com\/qonto-engineering\/using-dvc-to-create-an-efficient-version-control-system-for-data-projects-96efd94355fe\">Using DVC to create an efficient version control system for data projects<\/a> \u2014 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 DVC \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/top-10-statistics-mistakes-made-by-data-scientists-2d58ccf12ab1\">Top 10 Statistics Mistakes Made by Data Scientists<\/a> \u2014 10 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 Data Scientists \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/anomaly-detection-for-dummies-15f148e559c1\">Anomaly Detection for Dummies<\/a> \u2014 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0438 \u0438\u0445 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. <a href=\"https:\/\/github.com\/susanli2016\/Machine-Learning-with-Python\/blob\/master\/Anomaly_Detection_for_Dummies.ipynb\">Jupyter notebook.<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/nbviewer.jupyter.org\/github\/justmarkham\/pandas-videos\/blob\/master\/top_25_pandas_tricks.ipynb\">Top 25 pandas tricks<\/a> \u2014 25 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c pandas.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.evjang.com\/2019\/07\/likelihood-model-tips.html\">Tips for Training Likelihood Models<\/a> \u2014 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/medium.com\/@philipp.jfr\/panel-announcement-2107c2b15f52\">Panel: A high-level app and dashboarding solution for the PyData ecosystem<\/a> \u2014 \u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 Panel \u2014 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e Python \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0431-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/machinelearningmastery.com\/how-to-perform-face-recognition-with-vggface2-convolutional-neural-network-in-keras\/\">How to Perform Face Recognition With VGGFace2 in Keras<\/a> \u2014 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445 VGGFace \u0438 VGGFace2 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446; \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043b\u0438\u0446, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0437\u043d\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f\u043c; \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u043b\u0438\u0446\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0434\u0438\u0442\u044c \u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/drsleep.github.io\/NAS-at-CVPR-2019\/\">Neural Architecture Search at CVPR 2019<\/a> \u2014 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e neural architecture search (NAS) \u0438 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a NAS \u0431\u044b\u043b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u043d\u0430 CVPR 2019.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.jupyter.org\/and-voil%C3%A0-f6a2c08a4a93\">And voil\u00e0!<\/a> \u2014 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a Voil\u00e0 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442\u044b Jupyter \u0432 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0431-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/eng.lyft.com\/lyft-marketing-automation-b43b7b7537cc\">Building Lyft\u2019s Marketing Automation Platform<\/a> \u2014 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435 Lyft, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/machinelearningmastery.com\/resources-for-getting-started-with-generative-adversarial-networks\/\">Best Resources for Getting Started With GANs<\/a> \u2014 \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f generative adversarial networks: \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0438 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0438 \u043e GAN.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/deepmind\/trfl\">TRFL<\/a> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043d\u0430 TensorFlow, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 DeepMind.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/ddbourgin\/numpy-ml\">NumPy implementations of various ML models<\/a> \u2014 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 NumPy.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/rwightman\/pytorch-image-models\">PyTorch Image Models<\/a> \u2014 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 ML \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043d\u0430 PyTorch \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Video<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/icml.cc\/Conferences\/2019\/Videos\">ICML 2019 Videos<\/a> \u2014 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0438 \u0441\u043b\u0430\u0439\u0434\u044b \u0441 International Conference on Machine Learning.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u041a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/adv-r.hadley.nz\/\">Advanced R<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/changwookjun\/StudyBook\">Study E-Book<\/a> \u2014 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043d\u0438\u0433 \u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438, \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438, \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0435, NLP, Python \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u041c\u0435\u0440\u043e\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u0438\u044f<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/datafest.ru\/major\/\">Moscow Data Science Major<\/a> \u2014 31 \u0430\u0432\u0433\u0443\u0441\u0442\u0430, \u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430 \u2014 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 <a href=\"https:\/\/ods.ai\/\">Open Data Science<\/a>. 11 \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439: Summer ML conf, SysML, Fail\/cess story, ML trainings, A\/B testing, NLP, PyData, ML4SG, CV\/Learn to match, DS 4 Life, Random beer. \u0423\u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u0435 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435, <a href=\"https:\/\/datafest.ru\/major\/\">\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a> \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/odessa.fest.ai\">Odessa Data Fest<\/a> \u2014 7 \u0441\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u044f, \u041e\u0434\u0435\u0441\u0441\u0430 \u2014 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 <a href=\"https:\/\/ods.ai\/\">Open Data Science<\/a>. 4 \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438: Computer Vision, NLP, SysML, Business &amp; Cases. \u0423\u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u0435 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435, <a href=\"https:\/\/www.eventbrite.com\/e\/odessa-data-fest-2019-tickets-66227956601\">\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a> \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/dou.ua\/calendar\/24105\/\">Data Science fwdays\u201919<\/a> \u2014 7 \u0441\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u044f, \u041a\u0438\u0435\u0432\u0435 \u2014 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f AI \u0438 Data Science. \u0412\u0430\u0441 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u044e\u0442 2 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430 \u0434\u043e\u043a\u043b\u0430\u0434\u043e\u0432; discussion corners; afterparty. <a href=\"http:\/\/bit.ly\/2ZMZZTo\">\u0411\u0438\u043b\u0435\u0442\u044b<\/a>. <em>\u0414\u043b\u044f \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0441\u043a\u0438\u0434\u043a\u0430 15% \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u043c\u043e\u043a\u043e\u0434\u0443: digest_fwdays.<\/em><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/aiukraine.com\/\">AI Ukraine 2019<\/a> \u2014 <nobr>21-22 \u0441\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u044f,<\/nobr> \u041a\u0438\u0435\u0432 \u2014 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 AI \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0439 \u0432 \u0423\u043a\u0440\u0430\u0438\u043d\u0435 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432 3 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430: Data Science and Machine Learning; Big Data and Analytics; AI Business and Startups. <a href=\"https:\/\/aiukraine.com\/program-2019\/\">\u041f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430<\/a> \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435. <em>\u0414\u043b\u044f \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0441\u043a\u0438\u0434\u043a\u0430 7% \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u043c\u043e\u043a\u043e\u0434\u0443: DSDigest-AI2019.<\/em><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/bit.ly\/2JMaa4q\">Data Science UA Conference<\/a> \u2014 19 \u043e\u043a\u0442\u044f\u0431\u0440\u044f, \u041a\u0438\u0435\u0432 \u2014 <nobr>7-\u044f<\/nobr> \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f \u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0443\u043a\u0435 \u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u041a\u0438\u0435\u0432\u0435. \u041f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438\u043d\u0433 \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0430\u0439\u0442\u044b. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 500 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 20 \u0441\u043f\u0438\u043a\u0435\u0440\u043e\u0432, 3 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430. <a href=\"https:\/\/bit.ly\/2JMaa4q\">\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a>. <em>\u0414\u043b\u044f \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0441\u043a\u0438\u0434\u043a\u0430 10% \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u043c\u043e \u043a\u043e\u0434\u0443: DSUA_Digest.<\/em><\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a. \u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0431\u044f \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0435. \u0411\u0443\u0434\u0443 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u0435\u043d \u0437\u0430 \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430. \u041f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043a <a href=\"https:\/\/t.me\/DataScienceDigest\">Telegram-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0443<\/a> \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u043c \u0432 \u0441\u043e\u0446\u0441\u0435\u0442\u044f\u0445: <a href=\"https:\/\/medium.com\/datasciencedigest\">Medium<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScienceDigest\/\">Facebook<\/a>, <a href=\"https:\/\/twitter.com\/data_digest\">Twitter<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/data-science-digest\/\">LinkedIn<\/a>.<\/p>\n<p>  \u2190 \u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a: <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/458488\/\">Data Science Digest (July 2019)<\/a><\/div>\n<p>               <script class=\"js-mediator-script\">!function(e){function t(t,n){if(!(n in e)){for(var r,a=e.document,i=a.scripts,o=i.length;o--;)if(-1!==i[o].src.indexOf(t)){r=i[o];break}if(!r){r=a.createElement(\"script\"),r.type=\"text\/javascript\",r.async=!0,r.defer=!0,r.src=t,r.charset=\"UTF-8\";var d=function(){var e=a.getElementsByTagName(\"script\")[0];e.parentNode.insertBefore(r,e)};\"[object Opera]\"==e.opera?a.addEventListener?a.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",d,!1):e.attachEvent(\"onload\",d):d()}}}t(\"\/\/mediator.mail.ru\/script\/2820404\/\",\"_mediator\")}(window);<\/script>     <br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/462961\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/462961\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/b3\/-s\/uh\/b3-suhbqy_yduggja9wwy_uasny.png\"><\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e \u0432\u0441\u0435\u0445! <a href=\"https:\/\/odessa.fest.ai\/\">DataFest<\/a> \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0423\u043a\u0440\u0430\u0438\u043d\u0443 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 7 \u0441\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u044f \u0432 \u041e\u0434\u0435\u0441\u0441\u0435. \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430, \u043d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u0441 \u0434\u043e\u043a\u043b\u0430\u0434\u043e\u043c, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0442\u0435\u043c\u0443 <a href=\"https:\/\/docs.google.com\/forms\/d\/e\/1FAIpQLSfvP6HkAJ3XSimIFnNfBeiMVgls5KiN8rockvOocu3_62g7Dw\/viewform\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>. \u0417\u0430\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e <a href=\"https:\/\/www.eventbrite.com\/e\/odessa-data-fest-2019-tickets-66227956601\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>. \u041d\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 <a href=\"https:\/\/t.me\/DataScienceDigest\">Telegram-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b<\/a> \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0432 \u0441\u043e\u0446\u0441\u0435\u0442\u044f\u0445 (<a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScienceDigest\/\">Facebook<\/a>, <a href=\"https:\/\/twitter.com\/data_digest\">Twitter<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/data-science-digest\/\">LinkedIn<\/a>), \u0433\u0434\u0435 \u044f \u0435\u0436\u0435\u0434\u043d\u0435\u0432\u043d\u043e \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u044e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b. \u041f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c! <\/p>\n<p>  \u0410 \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u0441\u0432\u0435\u0436\u0443\u044e \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-293150","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/293150","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=293150"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/293150\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=293150"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=293150"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=293150"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}