Телеграмм канал: t.me/main_ds_kz
Вступить в сообщество: t.me/databek_bot
Youtube: youtube.com/c/DataScienceKazakhstan
Linkedin: linkedin.com/company/dsmlkz/
Instagram: instagram.com/dsmlkz
Корреспондент Pelmeister Media Group - Аяна Мусабаева

Приветствуем вас в Старый Добрый DSML Kazakhstan - сообществе энтузиастов машинного обучения в Казахстане.

Основная идея этого проекта: сделать наше сообщество отечественных дата саентистов более открытым, неанонимным и доверительным.

Приветствие

Как уже было обозначено, наше сообщество является неанонимным, поэтому большая просьба заполнить свою визитную карточку. Генерируется она прямо в нашем входном боте, а выглядеть она будет приблизительно следующим образом:

Мы надеемся, что внедрение данных визитных карточек фасилитирует живое общение, новые волонтерские проекты, очные и заочные митапы, а также повысит уровень доверия в нашему контенту!

Контент

Любые инициативы по митапам и встречам живо приветствуются, а также любой уникальный контент, будь то разбор статьи, онлайн курса или задач/тестов с собеседования, опыт применения мл в проде и прочее-прочее-прочее!).
Для подобной важной локальной информации создан отдельный телеграм канал.

Действует небольшая модерация чата в контексте токсичности, политики, религии, сексизма, обсценной лексики, дискриминации качков, неуместной рекламы и откровенной демагогии.

Важные ресурсы сообщества

Новости и ивенты: t.me/main_ds_kz
Вакансии: t.me/ml_jobs
Мемы: t.me/memes_dskz
Youtube: youtube.com/c/DataScienceKazakhstan

Правила публикации вакансий

Касательно публикации ваших вакансий в телеграмме @cSneddy.

Перед этим просьба убедиться в следующем:
- вакансия непосредственно касается анализа данных;
- указаны название компании и город её расположения;
- указана зарплатная вилка (от XXX KZT до YYY KZT);
- указаны контакты для обратной связи;
- указана возможность удаленной работы;
- объем текста не больше 150-200 слов;
- отсутствуют ссылки на внешние аггрегаторы вакансий и рекрутерские агенства;
- отсутствуют необязательные субъективные эпитеты (в духе лучшая компания/коллектив, ищем самородков и тд)
- верхняя планка вилки не должна превышать нижнюю более чем в 2 раза.

Оформленная вакансия опубликуется на job board нашего сообщества, поэтому старайтесь оформлять не слишком формально, в идеале: как писали бы для друзей.

Frequently asked questions

Список рекомендованных курсов от админов Data Science Kazakhstan
teletype.in/@sneddy/dsml_courses
Обзор онлайн курсов:
telegra.ph/Kak-vkatitsya-v-DSML-cherez-onlajn-kursy-03-21
Подготовка к DS-интервью:
telegra.ph/Podgotovka-k-DS-intervyu-07-03

Мы надеемся, что сообщество продолжит расти вместе с вами! Добро пожаловать!

Так что на каждый трек будет по небольшому числу курсов, из которых вам предстоит выбрать один/два.

Classical ML

1) Data mining in action:

http://datamininginaction.ru/

2) ODS open course:

https://habrahabr.ru/company/ods/blog/344044/

3) Специализация Яндекса и МФТИ по анализу данных на Coursera:

https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis

Deep learning

В этом треке каждый курс более-менее уникален и можно брать всё

1) Fast.ai - Making neural nets uncool again

course.fast.ai/

2) cs231n - Знаменитый курс от Stanford по глубокому обучению в компьютерном зрении

cs231n.stanford.edu/

3) cs224n - Знаменитый курс от Stanford по глубокому обучению в анализе текстов

web.stanford.edu/class/cs224n/

4) Practical Deep Learning - Курс Шада по глубинному обучению

github.com/yandexdataschool/Practical_DL/

5) Deep Learning Specialization - введение от Andrew Ng в глубинное обучение на Coursera:

www.coursera.org/specializations/deep-learning

Reinforcement Learning

1) cs294 - Крутой курс Berkeley по Reinforcement Learning

rll.berkeley.edu/deeprlcourse/

2) RL by David Silver
github.com/dalmia/David-Silver-Reinforcement-learning

3) Practical Reinforcement Learning - Курс Шада по обучению с подкреплением

github.com/yandexdataschool/Practical_RL

Algorithms and data structures

Достаточно знания базовых структур данных и премов

1) Leetcode: leetcode.com/

2) HackerRank: www.hackerrank.com/

3) Специализация от SanDiego & Yandex на Coursera:
www.coursera.org/specializations/data-structures-algorithms

4) Специализация Стенфорда на Coursera:

www.coursera.org/specializations/algorithms

Statistics

1) Stepic - русская MOOC платформа

Часть 1. stepik.org/course/76

Часть 2. stepik.org/course/524

Часть 3. stepik.org/course/2152

Мат стат. stepik.org/course/326

Data engineering

1) Big Data for Data Engineers

coursera.org/specializations/big-data-engineering

Приветствие
Дабы не превращать конфу в толпу ноунеймов прошу вновь прибывших не забывать представляться. Буквально в паре слов, как зовут, в каком городе обитаете и какое отношение к МЛ/ДС и прочему имеете. Условимся добавлять хэштэг #hello

Касательно публикации вакансий писать напрямую мне @cSneddy.
Перед этим просьба убедиться в следующем:
- вакансия непосредственно касается анализа данных;
- указаны название компании и город её расположения;
- указана зарплатная вилка (от XXX KZT до YYY KZT);
- контакты для обратной связи;
- отсутствуют филлер фразы;
- объем текста не больше 150-200 слов;
- отсутствуют ссылки на внешние аггрегаторы вакансий и рекрутерские агенства;
- верхняя планка вилки не должна превышать нижнюю более чем в 2 раза.

Любые инициативы по митапам и встречам живо приветствуются, а также любой уникальный контент, будь то разбор статьи, онлайн курса или задач/тестов с собеседования, опыт применения мл в проде и прочее-прочее-прочее!).
Для подобной важной локальной информации создан отдельный телеграм канал.

Действует небольшая модерация чата в контексте токсичности, политики, религии, сексизма, обсценной лексики, дискриминации качков, неуместной рекламы и откровенной демагогии.

Ввиду большой аудитории данного чата репосты других групп, каналов или сайтов сомнительного содержания будут расценены как реклама #dictator

В остальном помните, что именно вы создаете весь полезный контент этого чата - так что флудите на здоровье!)

Frequently asked questions
Список рекомендованных курсов от админов Data Science Kazakhstan
teletype.in/@sneddy/dsml_courses
Обзор онлайн курсов:
telegra.ph/Kak-vkatitsya-v-DSML-cherez-onlajn-kursy-03-21
Подготовка к DS-интервью:
telegra.ph/Podgotovka-k-DS-intervyu-07-03

Опрос общественного мнения и обратная связь:
forms.gle/iEL6ATFyRBZqCRvD6