Напоминание: используя наше содержимое, читая наше содержимое и/или используя наши сайты и каналы, включая, помимо прочего, ml.learn-to-code.co, uniqtech.medium.com, uniqtech.substack.com, вы соглашаетесь с нашими условия обслуживания, политика конфиденциальности, отказ от ответственности и другие юридические условия. Если вы не согласны, пожалуйста, немедленно прекратите использование всех наших услуг. Более подробную информацию можно найти здесь:
Документы можно найти здесь: https://ml.learn-to-code.co/payments.html. Пожалуйста, ознакомьтесь.
====================================================================================================
Tech power (руководство Uniqtech) для проведения технических собеседований и повышения квалификации разработчиков.
====================================================================================================
Мы получили отзывы пользователей о том, что наше содержимое — это карточки с загадками, но наш пользовательский интерфейс выглядит… ужасно. Да, мы в курсе. Наши искренние извинения. Улучшенный пользовательский интерфейс и функции, безусловно, являются нашей целью в этом году. Это наш приоритет №1, над которым нужно работать в следующем спринте школы стартапов YC. Прямо сейчас мы просто добавляем как можно больше флэш-карт, чтобы мы могли запускать курсы и проекты (все включено в ваши подписки, скоро). График разработчика NFT откладывается из-за унылой экономической активности в криптомире. Сообщение или отправьте нам свой отзыв. Вы также можете отправить отзыв, проголосовав за флеш-карты. На каждой флешке есть кнопка голосования.
====================================================================================================
Пасхальные яйца, ЛУЧШИЕ РЕСУРСЫ, СОВЕТЫ
Пасхальное яйцо этого месяца (высококачественный ресурс, профессиональный совет) для науки о данных: наука о данных и машинное обучение на платформе Google Cloud. Станьте участником сегодня, чтобы получить доступ только к флеш-картам, пасхальным яйцам, профессиональным советам.
https://ml.learn-to-code.co/payments.html
Платите через Stripe, Substack или криптовалюту.
Наука о данных и машинное обучение на Google Cloud Platform. Часть 01 [pro]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=8wpEtemeSJUhMGcMNVgU
Наука о данных и машинное обучение на Google Cloud Platform. Часть 02 [pro]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=YbxHTenyguMR90Wz6P3J
Наука о данных и машинное обучение на Google Cloud Platform. Часть 03 [pro]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=HWDRMw5ukInQQbdkd03b
Супер профессиональный совет, пасхальное яйцо. Лучший ресурс, найденный в Интернете:
Линейная алгебра (тензорная математика) для разработчиков. Линейная алгебра для разработчиков [про, продвинутый]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=2qjDBydFAHgAwudcvPhJ
====================================================================================================
Прошлые бюллетени публикуются здесь:
https://uniqtech.substack.com/
И здесь:
https://medium.com/data-science-bootcamp/newsletters/machine-learning-bytes
====================================================================================================
КАРЬЕРА, ТЕХНИЧЕСКИЕ ИНТЕРВЬЮ, РАБОТА
По мере того, как экономика входит в 💩состояние, мы обязательно разошлем дополнительные материалы для подготовки к интервью в ближайшие дни, чтобы вы могли подготовиться подешевле. Следите за обновлениями. Обращайтесь, если у вас есть трудности.
Прощай, стартапы, здравствуй, большой скучный корпус
Все хотят снова работать в больших скучных компаниях — анализ Конора Сена | Блумберг
Криптовалютные зимы и технологические увольнения — это не весело. Coinbase изначально стремилась нанять 6000 человек, затем отменила предложения и прекратила размещение вакансий, за исключением критически важных ролей, таких как безопасность. Какое лучшее время, чтобы пополнить свое портфолио, переделать резюме и подготовиться к техническому собеседованию? Нам всем могут снова понадобиться эти навыки работы со структурами данных и алгоритмами.
Почему эффективные алгоритмы (измеряемые с помощью Big O) действительно важны для крупных технологических компаний, таких как Google, Meta (Facebook) и компании FANG? [про]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=Ifo5QUa9xEmQuwTNrDwE
Последовательность Фибоначчи Big O [pro]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=tckym7y6VMCgUAnDAjxl
Основы реляционных баз данных [открытый] первичный ключ, внешний ключ
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=usJr7a66CewCyEG36EYZ
Мы говорили это много раз: согласно нашему анализу объявлений о вакансиях, успешные технологические компании (даже компании FAAANG, крупные технические специалисты) по-прежнему требуют навыков работы с SQL. Что отличает современных инженеров данных от предыдущих поколений разработчиков SQL, так это способность выполнять высокопроизводительные SQL-запросы и обрабатывать большие наборы данных. Это может быть связано с изменением инфраструктуры, индексации и технологий. Например, Google BigQuery позволяет аналитикам данных быстро запрашивать терабайты данных, записывая старый добрый SQL без необходимости оптимизации со стороны пользователя. В сообщениях о вакансиях требуются средние и продвинутые навыки работы с SQL: вложенные запросы, ETL, агрегация, сложные JOIN.
Реляционные базы данных используют SQL или SQL как языки запросов. Операторы SQL JOIN используются для соединения таблиц реляционных данных. СОЕДИНЕНИЯ медленные. Они полезны, потому что все реляционные базы данных основаны на отношениях и ассоциациях. Мы используем JOIN для запросов к разным таблицам. Традиционно они имеют проблемы с производительностью и могут быть очень медленными. В то время SQL-запросы могли выполняться часами и даже днями. В современных хранилищах данных, например. BigQuery, без сервера, в облаке, мы можем использовать SQL для запроса данных, но инфраструктура и оптимизация BigQuery настолько впечатляют, что скорость и результат днем и ночью по сравнению с базой данных MySQL. Аналитики могут запрашивать терабайты данных за считанные минуты.
Хип-технические компании часто запрашивают навыки работы с базами данных nosql. Это характерно для крупных игровых компаний с миллионами транзакций и событий. База данных NoSQL: MongoDB, firebase firestore. Альтернативы реляционным базам данных и базам данных nosql: графовая база данных Neo4j.
Базы данных, SQL, nosql, графовая база данных [общедоступная]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=xAkoB4Z2QVS5dgckMemE
Типы данных SQL [общедоступные]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=pWbUhuB3kUIuqw4xOeYr
Примеры использования графического алгоритма [pro]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=0pp7loAB5oZ0PHjndzWH
Инструменты разработчика, IDE
Зачем использовать Pycharm? Отлично подходит для разработчиков Python. Pycharm хорошо работает для крупных/профессиональных проектов. Функции включают в себя: автоматическое форматирование, преломление, просмотр изменений. Окружите с помощью ctrl + alt + T с экспрессом. Отладчик Pycharm в нижней части экрана или используйте горячие клавиши быстрого доступа: Ctrl + D или Command + D. Вы можете выполнить код пошагово. Может останавливаться в точках останова.
Зачем использовать VSCode? Он популярен среди разработчиков. Это программное обеспечение корпоративного уровня, разработанное Microsoft. Почему VS Code? Как ни странно, разработчики, с которыми мы встречались, часто говорят, что они используют Microsoft Visual Studio Code. Опрос разработчиков StackOverflow подтвердил, что VS Code является самой популярной IDE. 71,06% профессиональных разработчиков выбирают VS Code. Кстати, в ближайшее время мы обсудим, насколько VSCode очень полезен для разработки смарт-контрактов и в Solidity!
Devtools, IDE, профессиональные советы для разработчиков [общедоступные]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=cZ3lBg9aBsgFiSJR1CYs
Инструменты разработчика, IDE. Чем занимаются профессиональные разработчики? [про, высокое качество]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=LXLHL85JrKBxQUuClkwv
Инсайты
Технические вакансии на Quora, сайте вопросов и ответов
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=oSanLAYFjK1VIcIpBGMx
Hashmap, словарь (структура данных) [общедоступный]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=sTyiVBx5UwtFksq5GRBV
Советы и рекомендации для профессионалов: использование % по модулю операнда и // целочисленного деления в интервью [pro]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=o6GhquXaNGkUnXtxAPYE
====================================================================================================
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ, ИИ
Функции затрат, метрики,
Функция стоимости [общедоступная]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=EG1YVO7Vi2saLHJK7qWK
Точность (определение) [общедоступно]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=4P0j8OIkXHk1MSTGzopM
Оптимизаторы
Оптимизатор, Алгоритм оптимизации [public]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=CqD7aJmSOSrp61S0fvvu
Оптимизация (определение) [общедоступный]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=VRWSgQPNl0KCVIJOskbc
Что такое обратное распространение (BP)? [публичный]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=r09LuM3mHzfCCwgjSGmR
оптимизаторы тензорного потока
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=BAv6pD1HJMk1vNcs5azP
Расширенное машинное обучение
Имитация отжига [расширенный, профессиональный]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=aOLhgHQMDLrRwRHrzGTw
Что такое дистилляция знаний? (Определение) [общедоступно]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=O7rxlxantpKasSyyYL9z
Хронология обработки естественного языка SpaCy NLP
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=kI5442yZiNy0cZjYbO9a
Как получить максимальную отдачу от конкурса Kaggle #datascience [pro]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=lqjieIWC5ybtTlFj37Zq
Говоря о продвинутых темах: знаете ли вы, что у OpenAI снова есть что-то интересное под названием Dalle2. На этот раз он может создать несколько причудливых фотографий.
https://openai.com/dall-e-2/ Google быстро придумал безумно реалистичный, но творческий генератор преобразования текста в изображение под названием Imagen. Ранее мы писали об основах OpenAI и методах его обучения здесь https://ml.learn-to-code.co/path3.html?tutorial=gpt3_partial.
Что такое LightGBM (определение)? [публичный]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=LAwTEwZeQDrvk0eG2pK2
Использование LightGBM с другими моделями машинного обучения [профессиональная, расширенная] Дополнительно: как использовать LightGBM как часть конвейера машинного обучения? [про, продвинутый]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=7zpYyRM2zCCbgs5Dj6lo
====================================================================================================
Блокчейн, Web3, NFT, Метавселенная, Крипто
В этом году криптовалюты действительно рухнули и сгорели. Хотя с финансовой точки зрения быть разработчиком web3 уже не так привлекательно, как 3 месяца назад, быть разработчиком web3, строителем, создателем по-прежнему необходимо обладать навыками в ближайшем будущем. Блокчейны останутся общедоступными базами данных. Транзакции NFT достигли больших объемов в Ethereum, Solana и Tezos. Иван из Moralis сказал, что бычьи рынки предназначены для инвесторов, а медвежьи рынки — для настоящих строителей.
настроить инструмент разработчика смарт-контрактов [pro]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=y9QjadB4bOMnHfg6ha2L
Proof of Stake (PoS) объясняется coinbase (определение) [общедоступно]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=dPTLF9GgTLopyIvN9Q1y
Как специалисты по данным и инженеры, мы также можем обсудить криптоаналитику, это интересно. Пример вопроса во время медвежьего рынка: сколько адресов кошельков ethereum все еще в прибыли?
====================================================================================================
ПРОБЛЕМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Почему Tensorflow 1.0 запустился в графическом режиме, а не в активном? [общественность, история глубокого обучения]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=YPXxiAgeUEKzEJHpL4Fq
#тензорный поток #ИИ #граф #компьютерграф #глубокое обучение #ИИ
Если вы хотите узнать больше об истории Tensorflow, ознакомьтесь с нашим постом на Medium.
Тема: сжатие, оптимизация моделей машинного обучения для граничных вычислений. [публичный]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=N22PT64zbdXYSEK0xbrG
Машинное обучение против традиционной науки о данных [общедоступно]
https://ml.learn-to-code.co/skillView.html?skill=99vCLEpExoQDaT7lwxac
====================================================================================================
Мы публикуем исключительно на наших собственных сайтах: ml.learn-to-code.co, uniqtech.medium.com и uniqtech.substack.com. Наше содержимое не должно публиковаться, очищаться или делиться где-либо еще в его первоначальном виде. Любой образовательный институт может связаться с нами, чтобы запросить копии, возможно, бесплатно для ваших студентов. Услуга White Label потенциально доступна. Внимание: мы не нанимали дополнительных сотрудников или представителей, мы не сотрудничаем с какой-либо другой компанией. Остерегайтесь мошенников или тех, кто выдает себя за нас. У нас нет присутствия за пределами Соединенных Штатов. У нас нет никаких сделок или партнерств. Пожалуйста, обращайтесь только по адресу hi @ uniqtech .co . Все остальные электронные письма и акции, контакты, бизнес-запросы являются ложными. Мы не несем ответственности за любые внешние расходы, ущерб или запросы. В настоящее время мы не предлагаем никаких услуг, советов или консультаций. В прошлом у нас было несколько стажеров из Стэнфорда. Мы будем рады подтвердить их личность и предоставить справку.
