Artwork

Контент предоставлен Mikhail. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Mikhail или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !

#027 ML Петр Ермаков. ODS - русскоязычное сообщество дата-сайентистов

59:18
 
Поделиться
 

Manage episode 296976722 series 2602683
Контент предоставлен Mikhail. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Mikhail или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

Всегда полезно иметь доступ к сообществу профессионалов и любителей темы, которая входит в круг ваших интересов. Профессионалы и любители данных, машинного обучения, искусственного интеллекта и так далее в русскоязычном сегменте имеют крутейшее сообщество, известное как Open Data Science или ODS. В этом выпуске поговорили с Петром Ермаковым - основателем школы машинного обучения DataGym и Senior Data Scientist компании lamoda - о том, как появился ODS, как развивался, зачем туда вступать, как там себя вести и какую пользу можно извлечь из участия в сообществе. Также вы узнаете зачем анализировать профили ВКонтакте и PornHub, как заниматься Data Science если вокруг тебя только волки, как "отжать" у мэйла сайт крупного митапа и как понять, что ты деградируешь, анализируя данные с фитнес-браслетов.

Ссылки выпуска:

ODS (https://ods.ai/)

Статья на Хабре "Уроки участия в хакатоне «Dota Science» в рамках «Data Fest 2»" (https://m.habr.com/ru/post/278785/)

Школа машинного обучения DataGym (https://datagym.ru/)

Телеграм-канал Петра (http://t.me/powerofdata)

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Телеграм автора подкаста (https://t.me/kmsint)

Со мной также можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru

Также теперь подкаст можно найти на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке (https://music.yandex.ru/album/9781458)

Music by Audionautix.com

А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

Поблагодарить меня можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

  continue reading

69 эпизодов

Artwork
iconПоделиться
 
Manage episode 296976722 series 2602683
Контент предоставлен Mikhail. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Mikhail или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

Всегда полезно иметь доступ к сообществу профессионалов и любителей темы, которая входит в круг ваших интересов. Профессионалы и любители данных, машинного обучения, искусственного интеллекта и так далее в русскоязычном сегменте имеют крутейшее сообщество, известное как Open Data Science или ODS. В этом выпуске поговорили с Петром Ермаковым - основателем школы машинного обучения DataGym и Senior Data Scientist компании lamoda - о том, как появился ODS, как развивался, зачем туда вступать, как там себя вести и какую пользу можно извлечь из участия в сообществе. Также вы узнаете зачем анализировать профили ВКонтакте и PornHub, как заниматься Data Science если вокруг тебя только волки, как "отжать" у мэйла сайт крупного митапа и как понять, что ты деградируешь, анализируя данные с фитнес-браслетов.

Ссылки выпуска:

ODS (https://ods.ai/)

Статья на Хабре "Уроки участия в хакатоне «Dota Science» в рамках «Data Fest 2»" (https://m.habr.com/ru/post/278785/)

Школа машинного обучения DataGym (https://datagym.ru/)

Телеграм-канал Петра (http://t.me/powerofdata)

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Телеграм автора подкаста (https://t.me/kmsint)

Со мной также можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru

Также теперь подкаст можно найти на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке (https://music.yandex.ru/album/9781458)

Music by Audionautix.com

А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

Поблагодарить меня можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

  continue reading

69 эпизодов

Все серии

×
 
Loading …

Добро пожаловать в Player FM!

Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.

 

Краткое руководство

Слушайте это шоу, пока исследуете
Прослушать