Как автоматизировать рабочие процессы Data Science

Станет ли автоматизированной наука о данных, известная тем, что заменила итеративную работу автоматизацией? Будут ли автоматизированы и рабочие места специалистов по данным?

Решения для машинного обучения уже автоматизировали большую часть того, как раньше работал мир, и теперь сами устраняют неэффективность. Так что да, мир науки о данных не застрахован от преимуществ автоматизации и становится свидетелем того, как основные инженерные процессы машинного обучения автоматизируются, чтобы обеспечить более плавную и быструю разработку. 

Фото РОДНАЭ Продакшнс 

Подумайте о временах, когда несколько шагов — от интеграции данных до обучения модели, выбора и развертывания — выполнялись вручную. Каждый шаг очень сложен и требует значительных усилий от специалистов по данным. Бесспорно, автоматизация становится очень ценной, помогая специалистам по данным в сквозных процессах моделирования и развертывания.

Автоматизированное машинное обучение (AutoML) значительно повышает производительность разработчиков, позволяя им сосредоточиться на ключевых областях моделирования, которые требуют их времени и внимания. 

Прежде чем мы оценим плюсы и минусы AutoML, давайте сначала поймем, как мир науки о данных функционировал до автоматизации процессов машинного обучения, чтобы лучше понять его ценностное предложение.

Автоматизация вместо ручной работы — беспроигрышный вариант для организаций и сообщества специалистов по обработке и анализу данных

AutoML часто рассматривается в свете репликации работы специалистов по обработке и анализу данных, но это скорее инструмент для более быстрого создания лучших моделей. Существует целый ряд вещей, которые специалисты по обработке и анализу данных до сих пор выполняют вручную и которые создают проблемы для внедрения машинного обучения. Рёхей Фудзимаки, генеральный директор dotData , объясняет это следующим образом.

Для организаций крайне важно рассматривать автоматизацию не как «замену» специалистам по данным, а как инструмент торговли. Мы обнаружили, что многие предприятия в настоящее время отделяют процесс разработки функций от организации обработки данных и выделяют специальные группы, которые сосредоточены на обнаружении функций. Независимо от настройки, в центре внимания должно быть предоставление инструментов и платформ автоматизации, облегчающих работу специалиста по данным.

– Риохей Фудзимаки, генеральный директор dotData

Одним из наиболее важных, но очень важных и трудоемких этапов конвейера машинного обучения является анализ данных и подтверждение их хорошего качества. Любой сбой или отклонение от деталей на этом этапе может дорого вам обойтись, и поэтому для правильного заложения основ требуется помощь опытного аналитика данных.

Помимо анализа данных, очистка данных и проектирование признаков значительно улучшают модель, позволяя гораздо быстрее изучить явление. Но проблема в том, что эти навыки приобретаются со временем. Таким образом, вместо того, чтобы ждать создания подходящей команды и навыков для просеивания закономерностей в огромных наборах данных и получения ценной информации, автоматизация рабочих процессов машинного обучения устраняет барьеры на пути построения моделей. 

Проще говоря, это помогает предприятиям быстро масштабировать свои инициативы в области машинного обучения, позволяя нетехническим экспертам использовать возможности таких сложных алгоритмов. Автоматизация не только помогает повысить точность модели, но и позволяет использовать передовой опыт в отрасли, поэтому никому не нужно изобретать велосипед в уже решенных областях, связанных с повторением. 

Избавление специалистов по данным от времени, затрачиваемого на бесконечные тривиальные задачи, которые можно легко автоматизировать, дает им возможность внедрять инновации в жизнь. 

Что касается взгляда Microsoft на AutoML, это процесс автоматизации трудоемких итерационных задач для создания моделей ML с большим масштабом, эффективностью и производительностью при сохранении качества модели.

Требуется изменение мышления для улучшения процессов и создания систем за счет автоматизации ручных задач, таких как разработка функций, обнаружение функций, выбор модели и многое другое.

Процесс обработки данных по-прежнему в основном выполняется вручную. При правильном применении автоматизация может оказать большую помощь специалистам по данным, не опасаясь «потери рабочих мест». Когда AutoML впервые стал популярным, диалог в сообществе DS в основном касался плюсов и минусов автоматизации всего жизненного цикла процесса обработки данных. Мы в dotData обнаружили, что такой подход «все или ничего» недооценивает сложность процесса обработки данных, особенно в крупных организациях. В результате мы считаем, что компании должны вместо этого сосредоточиться на обеспечении автоматизации, которая сделает жизнь специалиста по обработке данных проще, а его работу — более эффективной. Одной из таких областей является проектирование признаков. Специалисты по данным тратят огромное количество времени на работу с инженерами по данным и экспертами в предметной области, чтобы выяснить, разрабатывают и оптимизируют наилучшие возможности для своих моделей. Автоматизируя большую часть процесса обнаружения функций, специалисты по данным могут сосредоточиться на задаче, для которой они действительно предназначены: построении наилучших моделей машинного обучения. 

– Риохей Фудзимаки, генеральный директор dotData

Помимо повышения производительности и эффективности, это также снижает риск человеческих ошибок и предубеждений, что повышает надежность модели. Но, как говорят специалисты, излишество во всем – это плохо. Таким образом, автоматизацию можно лучше всего использовать, когда она поддерживается в некоторой степени человеческим контролем для учета информации в реальном времени и знаний в предметной области.

Направления автоматизации

Теперь, когда мы понимаем преимущества автоматизации, давайте остановимся на конкретных шагах и процессах, которые требуют больше всего времени и усилий. Автоматизация в перечисленных ниже областях может значительно повысить эффективность и точность:

• Подготовка данных. Данные, поступающие из разрозненных источников, усложняют задачу специалистам по обработке данных, чтобы подготовить их в правильном формате для ввода на этапе обучения модели. Он включает в себя множество шагов, таких как сбор данных, очистка и предварительная обработка, и это лишь некоторые из них.
• Выбор функций и разработка функций: выбор и представление правильных функций для моделирования является основой для изучения правильного явления. Автоматизация не только помогает найти нужные функции, но также используется для разработки новых функций для ускорения процесса обучения. 
• Выбор модели: это процесс поиска наиболее эффективной модели среди набора моделей-кандидатов, который определяет точность и надежность конвейера разработки моделей. AutoML очень полезен при повторении и определении правильной модели для данной задачи.
• Оптимизация гиперпараметров: недостаточно выбрать правильную модель, вам также необходимо найти правильные гиперпараметры для данного алгоритма машинного обучения, такие как скорость обучения, количество слоев и количество эпох. Такие настройки модели требуют от инженера по машинному обучению настройки этих параметров, которые оптимально решают задачу машинного обучения. Автоматическая оптимизация гиперпараметров — незаменимый инструмент, который находит лучшую архитектуру для вашей модели, оценивая различные комбинации.
• Мониторинг модели: ни одна модель машинного обучения не может продолжать давать точные прогнозы без необходимости периодического переобучения. Автоматизированные инструменты отслеживают и запускают конвейер модели для выполнения корректирующих действий, если развернутая модель отклоняется от ожидаемой производительности.

Изображение из Канвы

Заключительные замечания

Автоматизация, как правило, вызывает опасения как «технология, отнимающая рабочие места», однако, по сути, она помогает оптимизировать повторяющиеся и рутинные задачи. Автоматизация в науке о данных является важным инструментом для специалистов по данным, сокращая ручные усилия, тем самым позволяя совершенствовать и повышать эффективность процессов моделирования. Необходимо дополнить AutoML справедливым участием человеческого опыта и надзора, чтобы получить все преимущества автоматизации сложных частей рабочих процессов обработки данных.
 
Видхи Чу— специалист по стратегии искусственного интеллекта и лидер цифровой трансформации, работающий на стыке продуктов, науки и техники для создания масштабируемых систем машинного обучения. Она является отмеченным наградами лидером инноваций, автором и международным спикером. Она поставила перед собой задачу демократизировать машинное обучение и сломать жаргон, чтобы каждый мог принять участие в этой трансформации.

Оригинальный источник статьи: https://www.kdnuggets.com/

#datascience #workflow 

如何在数据科学工作流程中实现自动化

以自动化取代天生的迭代工作而闻名的数据科学会变得自动化吗？数据科学家的工作也会自动化吗？

机器学习解决方案已经使世界过去的大部分运作方式实现了自动化，并且现在正在解决自身的低效率问题。所以，是的，数据科学界也不能幸免于自动化的优势，并且正在见证核心机器学习工程流程的自动化，以实现更顺畅、更快速的开发。 

RODNAE Productions摄 

想一想从数据集成到模型训练、选择和部署的多个步骤都是手动完成的时代。每一步都非常严格，需要数据科学家付出大量努力。毫无疑问，自动化在帮助数据科学家完成端到端建模和部署过程方面变得非常有价值。

自动机器学习 (AutoML) 显着提高了开发人员的工作效率，使他们能够专注于需要他们投入时间和精力的关键建模领域。 

在我们评估 AutoML 的优缺点之前，让我们首先了解数据科学世界在机器学习过程自动化之前是如何运作的，以便更好地理解其价值主张。

自动化胜过人工——组织和数据科学界的双赢

AutoML 通常被视为复制数据科学家的工作，但它更像是更快地构建更好模型的推动者。许多事情仍然由数据科学家手动完成，并对机器学习的实施构成挑战。dotData的 CEO Ryohei Fujimaki解释如下。

对于组织来说，不要将自动化视为数据科学家的“替代品”，而是将其视为一种交易工具，这一点至关重要。我们发现，许多企业现在将特征工程流程从数据科学组织中分离出来，并分成专注于特征发现的专门小组。无论设置如何，提供自动化工具和平台以使数据科学家的工作更轻松应该是重点。

– dotData首席执行官 Ryohei Fujimaki

机器学习管道中最重要但非常关键且耗时的步骤之一是数据分析和证明高质量数据。在此步骤中任何细节上的失败或偏差都会让您付出沉重代价，因此需要熟练的数据分析师来打好基础。

除了数据分析之外，数据清理和特征工程还可以显着提升模型以更快地学习现象。但需要注意的是，这些技能是随着时间的推移而建立起来的。因此，机器学习工作流程的自动化消除了构建模型的障碍，而不是等待建立合适的团队和技能来通过庞大的数据集筛选模式并产生有价值的见解。 

简而言之，它使非技术专家能够利用此类复杂算法的力量，从而帮助企业快速扩展其机器学习计划。自动化不仅有助于提高模型的准确性，而且还带来了行业最佳实践，因此无需在涉及重复的已解决领域重新发明轮子。 

节省数据科学家花费在无休止的琐碎任务上的时间，这些任务可以很容易地自动化，从而使他们能够拥有将创新带入生活的脑力。 

参考微软对 AutoML 的看法，它是将耗时、迭代的任务自动化，以构建大规模、高效和生产力的 ML 模型，同时保持模型质量的过程。

它需要转变思维方式，通过自动化特征工程、特征发现、模型选择等手动任务来增强流程和构建系统。

数据科学过程在很大程度上仍然是一项手动工作。如果应用得当，自动化可以为数据科学家提供大量帮助，而不必担心“失业”。当 AutoML 刚开始流行时，DS 社区中的对话主要是关于将数据科学过程的整个生命周期自动化的利弊。在 dotData，我们发现这种“全有或全无”的方法低估了数据科学过程的复杂性——尤其是在大型组织中。因此，我们认为公司应该专注于提供自动化，这可以让数据科学家的生活更简单，他们的工作更有效。其中一个领域是特征工程。数据科学家花费大量时间与数据工程师和主题专家合作，以发现，为他们的模型开发和优化最佳功能。通过自动化大部分特征发现过程，数据科学家可以专注于他们真正设计来执行的任务：构建尽可能最好的 ML 模型。 

– dotData首席执行官 Ryohei Fujimaki

除了提高生产力和效率外，它还降低了人为错误和偏差的风险，从而增加了模型的可靠性。但是，正如专家所说，过量的一切都是不好的。因此，在一定程度的人工监督的协助下，将实时信息和领域专业知识考虑在内，可以最好地利用自动化。

自动化的重点领域

现在我们了解了自动化的好处，让我们着重讨论最耗费时间和精力的具体步骤和流程。下面列出的领域的自动化有可能显着提高效率和准确性：

• 数据准备：来自不同来源的数据使得数据科学家以正确的格式准备数据以输入到模型训练阶段成为一项具有挑战性的任务。它涉及许多步骤，例如数据收集、清理和预处理等等。
• 特征选择和特征工程：选择正确的特征并将其呈现给模型是学习正确现象的基础。自动化不仅有助于找到正确的功能，而且还用于设计新功能以加速学习过程。 
• 模型选择：这是在一组候选模型中找到性能最好的模型的过程，它控制着模型开发管道的准确性和稳健性。AutoML 在迭代和识别给定任务的正确模型方面非常有用。
• 超参数优化：选择正确的模型是不够的，您还需要为给定的机器学习算法找到正确的超参数，例如学习率、层数和轮数。此类模型设置需要机器学习工程师调整这些参数以最佳地解决机器学习问题。自动超参数优化是不可或缺的工具，它通过评估各种组合为您的模型找到最佳架构。
• 模型监控：没有机器学习模型能够在不需要定期重新训练的情况下继续提供准确的预测。如果部署的模型偏离预期性能，自动化工具会监控并触发模型管道采取纠正措施。

图片来自Canva

结束语

一般来说，自动化被称为“技术抢走工作”，但它本质上有助于简化重复和平凡的任务。数据科学中的自动化通过减少手动工作从而允许改进和高效的建模过程，对数据科学家来说是一个重要的推动力。必须通过人类专业知识的公平参与和监督来补充 AutoML，才能充分利用数据科学工作流程中具有挑战性的部分的自动化。
 
维迪丘格是一名 AI 战略家和数字转型领导者，致力于产品、科学和工程的交叉领域，以构建可扩展的机器学习系统。她是屡获殊荣的创新领袖、作家和国际演说家。她的使命是使机器学习民主化并打破行话，让每个人都成为这一转变的一部分。

文章原文出处：https: //www.kdnuggets.com/

#datascience #workflow 

How to Automation in Data Science Workflows

Will data science, known for replacing innately iterative work with automation, become automated? Will data scientists’ jobs be automated too?

Machine learning solutions have already automated a large part of how the world used to operate and are looking after their own inefficiencies now. So yes, the data science world is not immune from the vantage of automation and is witnessing core machine learning engineering processes getting automated to enable smoother and faster development. 

Photo by RODNAE Productions 

Think of the times when multiple steps – from data integration to model training, selection, and deployment – were done manually. Each step is very rigorous and requires extensive effort from data scientists. Inarguably, automation becomes highly valued in helping data scientists through end-to-end modeling and deployment processes.

Automated Machine Learning (AutoML) significantly boosts the developer’s productivity, allowing them to focus on the key modeling areas that require their time and attention. 

Before we assess the pros and cons of AutoML, let us first understand how the data science world used to function prior to the automation of machine learning processes to understand its value proposition better.

Automation Over Manual Efforts – A Win-Win for Organizations and the Data Science Community

AutoML is often seen in the light of replicating data scientists' work but is rather an enabler for building better models faster. There is a gamut of things that are still done manually by data scientists and pose challenges to machine learning implementation. Ryohei Fujimaki, the CEO of dotData, explains as follows.

It's critical for organizations not to view automation as a "replacement" for data scientists but instead as a tool of the trade. We've found that many enterprises now divide the feature engineering process out of the data science organization and into dedicated groups that focus on feature discovery. Regardless of the setup, providing automation tools and platforms to make the data scientist's job easier should be the focus.

– Ryohei Fujimaki, the CEO of dotData

One of the most important yet very crucial and time-consuming steps of a machine learning pipeline is data analysis and attesting to good quality data. Any failure or deviation to detail at this step can cost you heavily and thus calls for a skilled data analyst to set the foundations right.

Besides data analysis, data cleaning and feature engineering give a significant lift to the model to learn the phenomenon much faster. But the caveat is that these skills are built over time. So, instead of waiting to build the right team and skills to sift patterns through the humongous datasets and generate valuable insights, the automation of machine learning workflows removes the barriers to building models. 

Put simply, it helps enterprises quickly scale their machine-learning initiatives by enabling non-technical experts to leverage the power of such sophisticated algorithms. Not only does automation help improve the model accuracy, but it also brings the industry’s best practices so no one has to reinvent the wheel on already solved areas involving repetition. 

Sparing data scientists the time spent on endless trivial tasks that can be easily automated, empowers them with the brain power to bring innovation to life. 

Referring to Microsoft’s view on AutoML, it is the process of automating the time-consuming, iterative tasks to build ML models with large scale, efficiency, and productivity all while sustaining model quality.

It requires a mindset shift to enhance the processes and build systems through automating manual tasks such as feature engineering, feature discovery, model selection, and more.

The data science process is still a largely manual endeavor. Applied properly, automation can provide data scientists a great deal of aid without having to fear 'job losses.' When AutoML first became popular, the dialogue in the DS community was largely about the pros and cons of automating the entire life cycle of the data science process. At dotData, we've found that such an "all or nothing" approach underestimates the complexity of the data science process - especially in large organizations. As a result, we believe that companies should focus instead on providing automation, which makes the life of the data scientist simpler and their job more effective. One such area is feature engineering. Data scientists spend an inordinate amount of time working with data engineers and subject matter experts to discover, develop and optimize the best possible features for their models. By automating a large part of the feature discovery process, data scientists can focus on the task they are truly designed to perform: building the best possible ML models. 

– Ryohei Fujimaki, the CEO of dotData

Besides boosting productivity and efficiency, it also alleviates the risk of human errors and biases which adds to model reliability. But, as experts say, excess of everything is bad. So, automation can be best utilized when assisted with some degree of human oversight to factor in real-time information and domain expertise.

Focus Areas of Automation

Now that we understand the benefits of automation, let us zoom in on the specific steps and processes that are most wieldy of time and effort. Automation in the areas listed below has the potential to make a noteworthy increase in efficiency as well as accuracy:

• Data Preparation: Data coming from disparate sources makes it a challenging task for the data scientists to prepare it in the right format to input to the model training stage. It involves a multitude of steps such as data collection, cleaning, and preprocessing to name a few.
• Feature Selection and Feature Engineering: Selecting and presenting the right features to model is foundational to learning the right phenomenon. Not only does automation helps in finding the right features, but it is also used to engineer new features to accelerate the learning process. 
• Model Selection: It is the process of finding the best-performing model among the set of candidate models and governs the accuracy as well as the robustness of the model development pipeline. AutoML is very useful in iterating and identifying the right model for the given task.
• Hyperparameter Optimization: Selecting the right model is not sufficient, you also need to find the right hyperparameters for a given machine learning algorithm such as learning rate, number of layers, and number of epochs. Such model settings require a machine learning engineer to tune these parameters that optimally solve the machine learning problem. An automated hyperparameter optimization is an indispensable tool that finds the best architecture for your model by assessing various combinations.
• Model Monitoring: No machine learning model is able to continue giving accurate predictions without the need for periodic retraining. Automated tools monitor and trigger the model pipeline to take corrective actions if the deployed model deviates from the expected performance.

Image from Canva

Closing Remarks

Automation, in general, is dreaded as “technology taking away jobs”, however, it essentially helps in streamlining repetitive and mundane tasks. Automation in data science is a big enabler for data scientists by cutting down on manual efforts thereby allowing for improved and efficient modeling processes. One must supplement AutoML with fair participation of human expertise and oversight to get the full benefits of automating the challenging parts of data science workflows.
 
Vidhi Chugh is an AI strategist and a digital transformation leader working at the intersection of product, sciences, and engineering to build scalable machine learning systems. She is an award-winning innovation leader, an author, and an international speaker. She is on a mission to democratize machine learning and break the jargon for everyone to be a part of this transformation.

Original article source at: https://www.kdnuggets.com/

#datascience #workflow 

Наука о данных может преобразовать разработку мобильных приложений

Наука о данных — это интеллектуальная и мощная технология. Зная, как использовать науку о данных в разработке мобильных приложений, вы можете добиться отличных результатов.

Данные — это новая сила в сегодняшнюю цифровую эпоху. Поскольку отрасли и предприятия используют мобильные приложения для различных целей, создаются огромные объемы данных. Имея такой огромный объем данных, предприятиям нужны эффективные и интеллектуальные способы получения полезной информации и дальнейшего ускорения роста их бизнеса. 

Компании используют науку о данных в разработке мобильных приложений для достижения более высоких результатов. И, следовательно, это подрывает индустрию разработки приложений. В этой статье мы обсудим, как наука о данных может помочь разработчикам и компаниям трансформировать разработку мобильных приложений. 

Но прежде чем двигаться, давайте сначала поймем

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это область изучения осмысленных и целенаправленных выводов и анализа данных. Это междисциплинарный метод, который включает в себя несколько принципов искусственного интеллекта, вычислительной техники, математики и статистики для анализа большого объема данных. Наука о данных включает в себя программирование, а также знание математики и статистики для извлечения целенаправленных данных или аналитики. Поэтому, когда наука о данных используется в отраслевой области или нише бизнеса, она помогает улучшить бизнес-аналитику и производительность. 

Как наука о данных работает в разработке мобильных приложений?

Наука о данных — это прежде всего компьютерное программирование. Основное внимание уделяется разработке моделей AI и ML для автоматического анализа больших объемов данных. Специалист по данным берет на себя создание конвейеров обработки данных, подготовку аналитики приложений, проектирование архитектуры и создание моделей машинного обучения. 

Затем эти модели машинного обучения передаются разработчикам приложений для интеграции в мобильные приложения. Таким образом, наука о данных в разработке мобильных приложений в основном фокусируется на приеме данных, разработке моделей AI и ML и их развертывании в мобильных приложениях. Наука о данных также помогает разработчикам приложений преобразовывать и повторно развертывать модели машинного обучения для новых помеченных данных или любых других изменений во входных данных модели. 

Однако здесь разработчик мобильного приложения берет на себя полную ответственность за создание и поддержку мобильного приложения. Наука о данных в основном работает как компонент для интеграции модели автоматизированного анализа данных. Таким образом, обе стороны, специалисты по данным и разработчики приложений, работают рука об руку в процессе разработки мобильных приложений. Поскольку машинное обучение и искусственный интеллект могут изменить мобильные приложения , использование науки о данных в разработке приложений имеет огромные масштабы.

Как наука о данных может преобразовать разработку мобильных приложений?

Наука о данных в разработке мобильных приложений играет значительную роль. Мобильные приложения обычно собирают значительные объемы данных и аналитики. Мобильные приложения должны управлять огромным объемом данных, особенно в случае электронной коммерции, бизнеса и предприятий. Однако для обработки такого объема данных мобильные приложения интегрируются с API или облачными сервисами. 

Но эти технологии предназначены только для сбора информации. Таким образом, существует острая потребность в эффективном или интеллектуальном технологическом решении, которое могло бы не только обрабатывать большие объемы данных, но и помогать в получении информации, ориентированной на бизнес. Вот дополнительные преимущества интеграции науки о данных в разработку мобильных приложений:

1. Понимание поведения пользователей

Для любого бизнеса успех зависит от того, насколько лучше и точнее они понимают свою целевую аудиторию. В современном мобильном мире люди в значительной степени полагаются на мобильные приложения и смартфоны для доступа к онлайн-сервисам. А предприятия собирают данные о клиентах, чтобы оценить их предпочтения и интересы в своих продуктах и ​​услугах. 

В этом случае наука о данных позволяет мобильным приложениям интеллектуально собирать информацию и извлекать полезную информацию для бизнес-аналитики. Это помогает владельцам приложений и заинтересованным сторонам точно анализировать поведение пользователей и изменять свою бизнес-стратегию. В результате предприятия могут более эффективно достигать своих целей и избегать потенциальных неудач. 

2. Расшифруйте скрытые проблемы 

Это одно из главных преимуществ использования науки о данных в разработке мобильных приложений. Это помогает разработчикам и компаниям, занимающимся разработкой приложений, выявлять проблемы, которые могут быть упущены из виду при разработке. Как правило, ошибки или недостатки в мобильных приложениях становятся заметны после развертывания. В результате команде разработчиков и владельцам приложений приходится страдать от ненужных усилий и увеличения затрат. 

Здесь наука о данных помогает обнаружить скрытые или основные проблемы в мобильных приложениях. Он использует запрограммированные алгоритмы для обнаружения шаблонов в неструктурированных и несвязанных данных. Многие разработчики используют науку о данных при разработке приложений для Android для обнаружения ошибок и технических сбоев перед окончательным развертыванием. Следовательно, наука о данных помогает обнаруживать скрытые проблемы и обеспечивает безупречный процесс разработки.

3. Улучшить процесс разработки

Наука о данных — это не только аналитика. Это включает в себя программирование и разработку автоматизированных возможностей, которые могут улучшить процесс разработки приложений. С помощью науки о данных разработчики могут внедрять прогнозную аналитику и модели машинного обучения для разработки приложений. 

Это может помочь улучшить различные операции, от сбора данных до получения полезной информации. Таким образом, наука о данных позволяет компаниям и разработчикам приложений ускорить их развертывание и процесс, что приводит к сокращению времени, усилий и затрат. 

4. Предлагайте персонализированный пользовательский опыт

Пользовательский опыт является одним из наиболее важных факторов , определяющих производительность приложения и его успех. То, что пользователи думают о вашем приложении, также создает имидж бренда. Поэтому компании всегда заботятся о пользовательском опыте, который предлагают их приложения. Они пытаются включить инновационные функции и привлекательный дизайн для привлечения пользователей. 

Однако, несмотря на все эти усилия, многим мобильным приложениям сложно привлечь и удержать пользователей. Но с использованием науки о данных в разработке мобильных приложений компании могут предложить пользователям своих приложений лучший и более персонализированный пользовательский опыт. В результате они могут улучшить впечатление о своем бренде и удержать клиентов. 

Заключение

Наука о данных — это интеллектуальная и революционная технология. Он расширяет возможности мобильных приложений с помощью интеллектуальных и автоматизированных возможностей анализа данных для получения значимой и более качественной бизнес-аналитики. Благодаря науке о данных разработка приложений становится более эффективной и ориентированной на результат. 

И то, как его использование увеличивается, его будущее кажется светлым. Но поскольку это находится в стадии эволюции, лучше внедрить эту технологию с помощью опытной компании по разработке мобильных приложений . Они помогут вам успешно интегрировать науку о данных в ваш проект приложения.

Оригинальный источник статьи: https://www.kdnuggets.com/

#datascience #mobile #developement 

数据科学可以改变移动应用程序开发

数据科学是一项智能且强大的技术。通过了解如何在移动应用程序开发中使用数据科学，您可以获得很好的结果。

数据是当今数字时代的新力量。随着行业和企业出于各种目的使用移动应用程序，正在产生大量数据。拥有如此庞大的数据量，企业需要有效且智能的方法来推动有用的见解并进一步促进业务增长。 

公司正在移动应用程序开发中使用数据科学来取得更高的成果。因此，它正在扰乱应用程序开发行业。在本文中，我们将讨论数据科学如何帮助开发人员和企业转变移动应用程序开发。 

但在我们行动之前，让我们先了解一下

什么是数据科学？

数据科学是从数据中推动有意义和目的驱动的见解和分析的研究领域。它是一种多学科方法，结合了人工智能、计算机工程、数学和统计学的多种原理来分析大量数据。数据科学涉及编程以及数学和统计学知识，以提取面向目标的数据洞察或分析。因此，当数据科学与行业领域或业务利基一起使用时，它有助于提高商业智能和绩效。 

数据科学如何在移动应用程序开发中发挥作用？

数据科学主要是计算机编程。它专注于开发用于自动分析大量数据的 AI 和 ML 模型。数据科学家负责构建数据处理管道、准备应用程序分析、设计架构和创建机器学习模型。 

然后将这些 ML 模型移交给应用程序开发人员以集成到移动应用程序中。因此，移动应用程序开发中的数据科学主要关注数据摄取、AI 和 ML 模型开发及其在移动应用程序中的部署。数据科学还可以帮助应用程序开发人员针对新标记的数据或模型输入中的任何其他类型的更改转换和重新部署 ML 模型。 

但是，这里的移动应用程序开发人员完全负责创建和维护移动应用程序。数据科学主要作为集成自动化数据分析模型的组件。因此，双方的数据科学家和应用程序开发人员在移动应用程序开发过程中携手合作。由于机器学习和人工智能可以改变移动应用程序，因此数据科学在应用程序开发中的应用范围很广。

数据科学如何改变移动应用程序开发？

移动应用程序开发中的数据科学起着重要作用。移动应用程序通常会收集大量数据和分析。特别是在电子商务、商业和企业规模的情况下，移动应用程序必须管理大量数据。然而，为了处理如此大量的数据，移动应用程序需要与 API 或云服务集成。 

但是，这些技术仅用于收集信息。因此，迫切需要一种有效或智能的技术解决方案，不仅可以处理大量数据，还可以帮助获得业务驱动的洞察力。以下是将数据科学集成到移动应用程序开发中的更多好处：

1.了解用户行为

对于任何企业而言，成功取决于他们如何更好、更准确地了解目标受众。在当前移动驱动的世界中，人们严重依赖使用移动应用程序和智能手机来访问在线服务。企业收集客户数据以衡量他们对其产品和服务的偏好和兴趣。 

在这种情况下，数据科学使移动应用程序能够智能地收集信息并为商业智能提供有用的见解。这有助于应用程序所有者和利益相关者准确分析他们的用户行为并修改他们的业务策略。因此，企业可以更有效地实现目标并避免潜在的失败。 

2.解码隐藏问题 

这是在移动应用程序开发中使用数据科学的最大优势之一。它可以帮助开发人员和应用程序开发公司发现在开发过程中可能忽略的问题。通常，移动应用程序中的错误或缺陷会在部署后引起注意。结果，开发团队和应用程序所有者不得不承受不必要的努力和增加的成本。 

在这里，数据科学有助于发现移动应用程序中隐藏或潜在的问题。它使用编程算法来检测非结构化和不相关数据中的模式。许多开发人员在Android 应用程序开发中使用数据科学来在最终部署之前检测错误和技术故障。因此，数据科学有助于检测隐藏的问题并确保完美的开发过程。

3.改进开发过程

数据科学不仅仅与分析有关。它涉及编程和开发可以增强应用程序开发过程的自动化功能。借助数据科学，开发人员可以实施预测分析和机器学习模型来开发应用程序。 

这可以帮助增强从收集数据到获得有用见解的各种操作。因此，数据科学使应用程序开发公司和开发人员能够加快部署和流程，从而减少时间、精力和成本。 

4.提供个性化的用户体验

用户体验是决定应用程序性能及其成功的最重要因素之一。用户对您的应用程序的感受也会塑造品牌形象。因此，企业始终关注其应用程序提供的用户体验。他们试图结合创新功能和有吸引力的设计来吸引用户。 

然而，尽管做出了所有这些努力，许多移动应用程序仍难以吸引和留住用户。但是，通过在移动应用程序开发中使用数据科学，企业可以为其应用程序用户提供更好、更个性化的用户体验。因此，他们可以提高品牌印象和客户保留率。 

结论

数据科学是一种智能和颠覆性的技术。它为移动应用程序提供智能和自动化数据分析功能，以获得有意义和更好的业务洞察力。借助数据科学，应用程序开发变得更加高效和以结果为导向。 

随着其使用量的增加，它的未来似乎一片光明。但由于它处于发展阶段，最好在专业的移动应用程序开发公司的帮助下实施这项技术。他们将帮助您成功地将数据科学集成到您的应用程序项目中。

文章原文出处：https: //www.kdnuggets.com/

#datascience #mobile #developement 

Data Science Can Transform Mobile App Development

Data science is an intelligent and powerful technology. By knowing how to use data science in mobile app development you can achieve great results.

Data is the new power in today's digital age. As industries and businesses are using mobile applications for various purposes, massive volumes of data are being produced. With such a huge amount of data, businesses need effective and smart ways for driving useful insights and further enhance their business growth. 

Companies are using data science in mobile app development for achieving higher results. And consequently, it is disrupting the app development industry. In this article, we will discuss how data science can help developers and businesses transform mobile app development. 

But before we move, let us first understand

What is Data Science?

Data science is the field of study of driving meaningful and purpose-driven insights and analyses from data. It is a multidisciplinary method that incorporates several principles from artificial intelligence, computer engineering, mathematics, and statistics to analyze a large amount of data. Data science involves programming, and knowledge of mathematics and statistics to extract goal-oriented data insights or analytics. So when data science is used with an industry domain or business niche, it helps in improving business intelligence and performance. 

How Does Data Science Work in Mobile App Development?

Data science is primarily computer programming. It focuses on developing AI & ML models for automatically analyzing large-volume data. A data scientist takes the charge of building data processing pipelines, preparing application analytics, designing architecture, and creating machine learning models. 

These ML models then hand over to app developers to integrate into mobile apps. So, data science in mobile app development primarily focuses on data ingestion, AI & ML model development, and its deployment into mobile apps. Data science also helps app developers in transforming and redeploying the ML models for newly labeled data or any other kind of changes in model inputs. 

However, the mobile app developer here takes complete charge of creating and maintaining the mobile application. Data science mainly works as a component to integrate an automated data analysis model. Therefore, both parties data scientists and app developers work together hand-in-hand in the mobile app development process. Since machine learning and artificial intelligence can change mobile apps, the use of data science in app development has huge scope.

How Data Science Can Transform Mobile App Development?

Data science in mobile app development plays a significant role. Mobile apps generally collect substantial amounts of data and analytics. Especially in the case of e-commerce, business, and enterprise-scale, mobile apps have to manage an enormous range of data. However, to handle such an amount of data, mobile apps are integrated with APIs or cloud services. 

But, these technologies are meant for only gathering information. Therefore, there is a drastic need for an effective or intelligent technology solution that could not only handle large data sizes but also assist in deriving business-driven insights. Here are further benefits of integrating data science in mobile app development:

1. Understanding User Behaviour

For any business, success depends on how better and accurately they understand their target audience. In the current mobile-driven world, people heavily rely on using mobile apps and smartphones for accessing online services. And businesses collect customer data to gauge their preferences and interests in their products and services. 

In this case, data science empowers mobile apps to intelligently gather information and derive useful insights for business intelligence. This helps app owners and stakeholders to accurately analyze their user behavior and modify their business strategy. As a result, businesses could achieve their goals more efficiently and avoid potential failures. 

2. Decode Hidden Issues 

This is one of the top advantages of using data science in mobile app development. It helps developers and app development companies to uncover problems which might overlook in the development. Generally, errors or flaws in mobile apps come into notice after deployment. As a result, the development team and app owners have to suffer from spending unnecessary efforts and increased costs. 

Here, data science helps in discovering hidden or underlying issues in mobile apps. It uses programmed algorithms to detect patterns in unstructured and unrelated data. Many developers use data science in android app development for detecting bugs and technical glitches before final deployment. Hence, data science helps in detecting hidden issues and ensures a flawless development process.

3. Improve the Development Process

Data science isn't only about analytics. It involves programming and developing automated capabilities that could enhance the app development process. With data science, developers can implement predictive analytics and machine learning models for developing apps. 

This could help in enhancing various operations right from gathering data to getting useful insights. Therefore, data science enables app development companies and developers to speed up their deployment and process which results in reducing time, effort, and costs. 

4. Offer Personalized User Experience

User experience is one of the most vital factors in determining app performance and its success. What users feel about your app also creates the brand image. Therefore, businesses are always concerned about the user experience their apps offer. They try to incorporate innovative features and attractive designs for engaging users. 

However, despite all of these efforts, many mobile apps struggle to engage and retain users. But with the use of data science in mobile app development, businesses can offer better and more personalized user experiences to their app users. And as a result, they can improve their brand impression and customer retention. 

Conclusion

Data science is an intelligent and disruptive technology. It empowers mobile applications with smart and automated data analytics capabilities to derive meaningful and better business insights. With data science, app development becomes more efficient and result-driven. 

And the way its usage is increasing, its future seems bright. But since this is in the evolution stage, it is better to implement this technology with the help of an expert mobile app development company. They will assist you in successfully integrating data science into your app project.

Original article source at: https://www.kdnuggets.com/

#datascience #mobile #developement 

Apache Superset: A Data Visualization and Data Exploration Platform

Superset

A modern, enterprise-ready business intelligence web application.

Why Superset?

Superset is a modern data exploration and data visualization platform. Superset can replace or augment proprietary business intelligence tools for many teams. Superset integrates well with a variety of data sources.

Superset provides:

• A no-code interface for building charts quickly
• A powerful, web-based SQL Editor for advanced querying
• A lightweight semantic layer for quickly defining custom dimensions and metrics
• Out of the box support for nearly any SQL database or data engine
• A wide array of beautiful visualizations to showcase your data, ranging from simple bar charts to geospatial visualizations
• Lightweight, configurable caching layer to help ease database load
• Highly extensible security roles and authentication options
• An API for programmatic customization
• A cloud-native architecture designed from the ground up for scale

Screenshots & Gifs

Large Gallery of Visualizations

Craft Beautiful, Dynamic Dashboards

No-Code Chart Builder

Powerful SQL Editor

Supported Databases

Superset can query data from any SQL-speaking datastore or data engine (Presto, Trino, Athena, and more) that has a Python DB-API driver and a SQLAlchemy dialect.

A more comprehensive list of supported databases along with the configuration instructions can be found here.

Want to add support for your datastore or data engine? Read more here about the technical requirements.

Installation and Configuration

Extended documentation for Superset

Get Involved

• Ask and answer questions on StackOverflow using the apache-superset tag
• Join our community's Slack and please read our Slack Community Guidelines
• Join our dev@superset.apache.org Mailing list

Contributor Guide

Interested in contributing? Check out our CONTRIBUTING.md to find resources around contributing along with a detailed guide on how to set up a development environment.

Resources

Superset 2.0!

• Superset 2.0 Meetup
• Superset 2.0 Release Notes

Understanding the Superset Points of View

The Case for Dataset-Centric Visualization

Understanding the Superset Semantic Layer

Getting Started with Superset

• Superset in 2 Minutes using Docker Compose
• Installing Database Drivers
• Building New Database Connectors
• Create Your First Dashboard
• Comprehensive Tutorial for Contributing Code to Apache Superset

Resources to master Superset by Preset

Deploying Superset

• Official Docker image
• Helm Chart

Recordings of Past Superset Community Events

• Mixed Time Series Charts
• How the Bing Team Customized Superset for the Internal Self-Serve Data & Analytics Platform
• Live Demo: Visualizing MongoDB and Pinot Data using Trino
  • Introduction to the Superset API
  • Building a Database Connector for Superset

Visualizations

• Creating Viz Plugins
• Managing and Deploying Custom Viz Plugins
• Why Apache Superset is Betting on Apache ECharts

Superset API

Download Details:

Author: Apache
Source Code: https://github.com/apache/superset 
License: Apache-2.0 license

#react #python #flask #datascience #analytics #datavisualization #dataengineering 

ML-Course-Notes: Sharing Machine Learning Course / Lecture Notes

🎓 Machine Learning Course Notes

A place to collaborate and share lecture notes on all topics related to machine learning, NLP, and AI.

WIP denotes work in progress.

Machine Learning Specialization (2022)

Website | Instructor: Andrew Ng

MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning (2022)

Website | Lectures by: Alexander Amini and Ava Soleimany

CMU Neural Nets for NLP (2021)

Website | Instructor: Graham Neubig

CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning (2022)

Website | Instructor: C‪hristopher Manning

CS25: Transformers United

Website | Instructors: Div Garg, Chetanya Rastogi, Advay Pal

Neural Networks: Zero to Hero

Lectures | Instructors: Andrej Karpathy

Miscellaneous Lectures

How To Contribute

1. Identify a course and lecture from this list. If you are working on notes for a lecture, please indicate by opening an issue. This avoids duplicate work.
2. Write your notes, preferably in a Google document, Notion document, or GitHub repo.
3. We care about quality, so make sure to revise your notes before submitting.
4. Once you are finished, open a PR here.

If you have any questions, open an issue or reach out to me on Twitter.

Join our Discord.

Download Details:

Author: Dair-ai
Source Code: https://github.com/dair-ai/ML-Course-Notes 
License: View license

#datascience #machinelearning #naturallanguageprocessing #ai 

Discover the latest machine learning / AI courses on YouTube

📺 ML YouTube Courses

At DAIR.AI we ❤️ open AI education. In this repo, we index and organize some of the best and most recent machine learning courses available on YouTube.

Stanford CS229: Machine Learning

To learn some of the basics of ML:

• Linear Regression and Gradient Descent
• Logistic Regression
• Naive Bayes
• SVMs
• Kernels
• Decision Trees
• Introduction to Neural Networks
• Debugging ML Models ...

🔗 Link to Course

Making Friends with Machine Learning

A series of mini lectures covering various introductory topics in ML:

• Explainability in AI
• Classification vs. Regression
• Precession vs. Recall
• Statistical Significance
• Clustering and K-means
• Ensemble models ...

🔗 Link to Course

Neural Networks: Zero to Hero (by Andrej Karpathy)

Course providing an in-depth overview of neural networks.

• Backpropagation
• Spelled-out intro to Language Modeling
• Activation and Gradients
• Becoming a Backprop Ninja

🔗 Link to Course

MIT: Deep Learning for Art, Aesthetics, and Creativity

Covers the application of deep learning for art, aesthetics, and creativity.

• Nostalgia -> Art -> Creativity -> Evolution as Data + Direction
• Efficient GANs
• Explorations in AI for Creativity
• Neural Abstractions
• Easy 3D Content Creation with Consistent Neural Fields ...

🔗 Link to Course

Stanford CS230: Deep Learning (2018)

Covers the foundations of deep learning, how to build different neural networks(CNNs, RNNs, LSTMs, etc...), how to lead machine learning projects, and career advice for deep learning practitioners.

• Deep Learning Intuition
• Adversarial examples - GANs
• Full-cycle of a Deep Learning Project
• AI and Healthcare
• Deep Learning Strategy
• Interpretability of Neural Networks
• Career Advice and Reading Research Papers
• Deep Reinforcement Learning

🔗 Link to Course 🔗 Link to Materials

Applied Machine Learning

To learn some of the most widely used techniques in ML:

• Optimization and Calculus
• Overfitting and Underfitting
• Regularization
• Monte Carlo Estimation
• Maximum Likelihood Learning
• Nearest Neighbours
• ...

🔗 Link to Course

Introduction to Machine Learning (Tübingen)

The course serves as a basic introduction to machine learning and covers key concepts in regression, classification, optimization, regularization, clustering, and dimensionality reduction.

• Linear regression
• Logistic regression
• Regularization
• Boosting
• Neural networks
• PCA
• Clustering
• ...

🔗 Link to Course

Machine Learning Lecture (Stefan Harmeling)

Covers many fundamental ML concepts:

• Bayes rule
• From logic to probabilities
• Distributions
• Matrix Differential Calculus
• PCA
• K-means and EM
• Causality
• Gaussian Processes
• ...

🔗 Link to Course

Statistical Machine Learning (Tübingen)

The course covers the standard paradigms and algorithms in statistical machine learning.

• KNN
• Bayesian decision theory
• Convex optimization
• Linear and ridge regression
• Logistic regression
• SVM
• Random Forests
• Boosting
• PCA
• Clustering
• ...

🔗 Link to Course

Practical Deep Learning for Coders

This course covers topics such as how to:

• Build and train deep learning models for computer vision, natural language processing, tabular analysis, and collaborative filtering problems
• Create random forests and regression models
• Deploy models
• Use PyTorch, the world’s fastest growing deep learning software, plus popular libraries like fastai and Hugging Face
• Foundations and Deep Dive to Diffusion Models
• ...

🔗 Link to Course - Part 1

🔗 Link to Course - Part 2

Stanford MLSys Seminars

A seminar series on all sorts of topics related to building machine learning systems.

🔗 Link to Lectures

Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

Specialization course on MLOPs by Andrew Ng.

🔗 Link to Lectures

MIT Introduction to Data-Centric AI

Covers the emerging science of Data-Centric AI (DCAI) that studies techniques to improve datasets, which is often the best way to improve performance in practical ML applications. Topics include:

• Data-Centric AI vs. Model-Centric AI
• Label Errors
• Dataset Creation and Curation
• Data-centric Evaluation of ML Models
• Class Imbalance, Outliers, and Distribution Shift
• ...

🔗 Course Website

🔗 Lecture Videos

🔗 Lab Assignments

Machine Learning with Graphs (Stanford)

To learn some of the latest graph techniques in machine learning:

• PageRank
• Matrix Factorizing
• Node Embeddings
• Graph Neural Networks
• Knowledge Graphs
• Deep Generative Models for Graphs
• ...

🔗 Link to Course

Probabilistic Machine Learning

To learn the probabilistic paradigm of ML:

• Reasoning about uncertainty
• Continuous Variables
• Sampling
• Markov Chain Monte Carlo
• Gaussian Distributions
• Graphical Models
• Tuning Inference Algorithms
• ...

MIT 6.S897: Machine Learning for Healthcare (2019)

This course introduces students to machine learning in healthcare, including the nature of clinical data and the use of machine learning for risk stratification, disease progression modeling, precision medicine, diagnosis, subtype discovery, and improving clinical workflows.

🔗 Link to Course

Introduction to Deep Learning

To learn some of the fundamentals of deep learning:

• Introduction to Deep Learning

🔗 Link to Course

CMU Introduction to Deep Learning (11-785)

The course starts off gradually from MLPs (Multi Layer Perceptrons) and then progresses into concepts like attention and sequence-to-sequence models.

🔗 Link to Course 
🔗 Lectures 
🔗 Tutorials/Recitations

Deep Learning: CS 182

To learn some of the widely used techniques in deep learning:

• Machine Learning Basics
• Error Analysis
• Optimization
• Backpropagation
• Initialization
• Batch Normalization
• Style transfer
• Imitation Learning
• ...

🔗 Link to Course

Deep Unsupervised Learning

To learn the latest and most widely used techniques in deep unsupervised learning:

• Autoregressive Models
• Flow Models
• Latent Variable Models
• Self-supervised learning
• Implicit Models
• Compression
• ...

🔗 Link to Course

NYU Deep Learning SP21

To learn some of the advanced techniques in deep learning:

• Neural Nets: rotation and squashing
• Latent Variable Energy Based Models
• Unsupervised Learning
• Generative Adversarial Networks
• Autoencoders
• ...

🔗 Link to Course

Foundation Models

To learn about foundation models like GPT-3, CLIP, Flamingo, Codex, and DINO.

🔗 Link to Course

Deep Learning (Tübingen)

This course introduces the practical and theoretical principles of deep neural networks.

• Computation graphs
• Activation functions and loss functions
• Training, regularization and data augmentation
• Basic and state-of-the-art deep neural network architectures including convolutional networks and graph neural networks
• Deep generative models such as auto-encoders, variational auto-encoders and generative adversarial networks
• ...

🔗 Link to Course

Parallel Computing and Scientific Machine Learning

• The Basics of Scientific Simulators
• Introduction to Parallel Computing
• Continuous Dynamics
• Inverse Problems and Differentiable Programming
• Distributed Parallel Computing
• Physics-Informed Neural Networks and Neural Differential Equations
• Probabilistic Programming, AKA Bayesian Estimation on Programs
• Globalizing the Understanding of Models

🔗 Link to Course

Stanford CS25 - Transformers United

This course consists of lectures focused on Transformers, providing a deep dive and their applications

• Introduction to Transformers
• Transformers in Language: GPT-3, Codex
• Applications in Vision
• Transformers in RL & Universal Compute Engines
• Scaling transformers
• Interpretability with transformers
• ...

🔗 Link to Course

NLP Course (Hugging Face)

Learn about different NLP concepts and how to apply language models and Transformers to NLP:

• What is Transfer Learning?
• BPE Tokenization
• Batching inputs
• Fine-tuning models
• Text embeddings and semantic search
• Model evaluation
• ...

🔗 Link to Course

CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning

To learn the latest approaches for deep learning based NLP:

• Dependency parsing
• Language models and RNNs
• Question Answering
• Transformers and pretraining
• Natural Language Generation
• T5 and Large Language Models
• Future of NLP
• ...

🔗 Link to Course

CMU Neural Networks for NLP

To learn the latest neural network based techniques for NLP:

• Language Modeling
• Efficiency tricks
• Conditioned Generation
• Structured Prediction
• Model Interpretation
• Advanced Search Algorithms
• ...

🔗 Link to Course

CS224U: Natural Language Understanding

To learn the latest concepts in natural language understanding:

• Grounded Language Understanding
• Relation Extraction
• Natural Language Inference (NLI)
• NLU and Neural Information Extraction
• Adversarial testing
• ...

🔗 Link to Course

CMU Advanced NLP

To learn:

• Basics of modern NLP techniques
• Multi-task, Multi-domain, multi-lingual learning
• Prompting + Sequence-to-sequence pre-training
• Interpreting and Debugging NLP Models
• Learning from Knowledge-bases
• Adversarial learning
• ...

🔗 Link to 2021 Edition

🔗 Link to 2022 Edition

Multilingual NLP

To learn the latest concepts for doing multilingual NLP:

• Typology
• Words, Part of Speech, and Morphology
• Advanced Text Classification
• Machine Translation
• Data Augmentation for MT
• Low Resource ASR
• Active Learning
• ...

🔗 Link to 2020 Course

🔗 Link to 2022 Course

Advanced NLP

To learn advanced concepts in NLP:

• Attention Mechanisms
• Transformers
• BERT
• Question Answering
• Model Distillation
• Vision + Language
• Ethics in NLP
• Commonsense Reasoning
• ...

🔗 Link to Course

CS231N: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

Stanford's Famous CS231n course. The videos are only available for the Spring 2017 semester. The course is currently known as Deep Learning for Computer Vision, but the Spring 2017 version is titled Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.

• Image Classification
• Loss Functions and Optimization
• Introduction to Neural Networks
• Convolutional Neural Networks
• Training Neural Networks
• Deep Learning Software
• CNN Architectures
• Recurrent Neural Networks
• Detection and Segmentation
• Visualizing and Understanding
• Generative Models
• Deep Reinforcement Learning

🔗 Link to Course 🔗 Link to Materials

Deep Learning for Computer Vision

To learn some of the fundamental concepts in CV:

• Introduction to deep learning for CV
• Image Classification
• Convolutional Networks
• Attention Networks
• Detection and Segmentation
• Generative Models
• ...

🔗 Link to Course

Deep Learning for Computer Vision (DL4CV)

To learn modern methods for computer vision:

• CNNs
• Advanced PyTorch
• Understanding Neural Networks
• RNN, Attention and ViTs
• Generative Models
• GPU Fundamentals
• Self-Supervision
• Neural Rendering
• Efficient Architectures

🔗 Link to Course

AMMI Geometric Deep Learning Course

To learn about concepts in geometric deep learning:

• Learning in High Dimensions
• Geometric Priors
• Grids
• Manifolds and Meshes
• Sequences and Time Warping
• ...

🔗 Link to Course

Deep Reinforcement Learning

To learn the latest concepts in deep RL:

• Intro to RL
• RL algorithms
• Real-world sequential decision making
• Supervised learning of behaviors
• Deep imitation learning
• Cost functions and reward functions
• ...

🔗 Link to Course

Reinforcement Learning Lecture Series (DeepMind)

The Deep Learning Lecture Series is a collaboration between DeepMind and the UCL Centre for Artificial Intelligence.

• Introduction to RL
• Dynamic Programming
• Model-free algorithms
• Deep reinforcement learning
• ...

🔗 Link to Course

Full Stack Deep Learning

To learn full-stack production deep learning:

• ML Projects
• Infrastructure and Tooling
• Experiment Managing
• Troubleshooting DNNs
• Data Management
• Data Labeling
• Monitoring ML Models
• Web deployment
• ...

🔗 Link to Course

Introduction to Deep Learning and Deep Generative Models

Covers the fundamental concepts of deep learning

• Single-layer neural networks and gradient descent
• Multi-layer neural networks and backpropagation
• Convolutional neural networks for images
• Recurrent neural networks for text
• Autoencoders, variational autoencoders, and generative adversarial networks
• Encoder-decoder recurrent neural networks and transformers
• PyTorch code examples

🔗 Link to Course 🔗 Link to Materials

Self-Driving Cars (Tübingen)

Covers the most dominant paradigms of self-driving cars: modular pipeline-based approaches as well as deep-learning based end-to-end driving techniques.

• Camera, lidar and radar-based perception
• Localization, navigation, path planning
• Vehicle modeling/control
• Deep Learning
• Imitation learning
• Reinforcement learning

🔗 Link to Course

Reinforcement Learning (Polytechnique Montreal, Fall 2021)

Designing autonomous decision making systems is one of the longstanding goals of Artificial Intelligence. Such decision making systems, if realized, can have a big impact in machine learning for robotics, game playing, control, health care to name a few. This course introduces Reinforcement Learning as a general framework to design such autonomous decision making systems.

• Introduction to RL
• Multi-armed bandits
• Policy Gradient Methods
• Contextual Bandits
• Finite Markov Decision Process
• Dynamic Programming
• Policy Iteration, Value Iteration
• Monte Carlo Methods
• ...

🔗 Link to Course 🔗 Link to Materials

Foundations of Deep RL

A mini 6-lecture series by Pieter Abbeel.

• MDPs, Exact Solution Methods, Max-ent RL
• Deep Q-Learning
• Policy Gradients and Advantage Estimation
• TRPO and PPO
• DDPG and SAC
• Model-based RL

🔗 Link to Course

Stanford CS234: Reinforcement Learning

Covers topics from basic concepts of Reinforcement Learning to more advanced ones:

• Markov decision processes & planning
• Model-free policy evaluation
• Model-free control
• Reinforcement learning with function approximation & Deep RL
• Policy Search
• Exploration
• ...

🔗 Link to Course 🔗 Link to Materials

Stanford CS330: Deep Multi-Task and Meta Learning

This is a graduate-level course covering different aspects of deep multi-task and meta learning.

• Multi-task learning, transfer learning basics
• Meta-learning algorithms
• Advanced meta-learning topics
• Multi-task RL, goal-conditioned RL
• Meta-reinforcement learning
• Hierarchical RL
• Lifelong learning
• Open problems

🔗 Link to Course 🔗 Link to Materials

MIT Deep Learning in Life Sciences

A course introducing foundations of ML for applications in genomics and the life sciences more broadly.

• Interpreting ML Models
• DNA Accessibility, Promoters and Enhancers
• Chromatin and gene regulation
• Gene Expression, Splicing
• RNA-seq, Splicing
• Single cell RNA-sequencing
• Dimensionality Reduction, Genetics, and Variation
• Drug Discovery
• Protein Structure Prediction
• Protein Folding
• Imaging and Cancer
• Neuroscience

🔗 Link to Course

🔗 Link to Materials

Advanced Robotics: UC Berkeley

This is course is from Peter Abbeel and covers a review on reinforcement learning and continues to applications in robotics.

• MDPs: Exact Methods
• Discretization of Continuous State Space MDPs
• Function Approximation / Feature-based Representations
• LQR, iterative LQR / Differential Dynamic Programming
• ...

🔗 Link to Course 🔗 Link to Materials

Reach out on Twitter if you have any questions.

If you are interested to contribute, feel free to open a PR with a link to the course. It will take a bit of time, but I have plans to do many things with these individual lectures. We can summarize the lectures, include notes, provide additional reading material, include difficulty of content, etc.

You can now find ML Course notes here.

Download Details:

Author: Dair-ai
Source Code: https://github.com/dair-ai/ML-YouTube-Courses 
License: CC0-1.0 license

#machinelearning #nlp #datascience #naturallanguageprocessing #ai 

9 лучших бесплатных курсов Гарварда для изучения науки о данных

Изучайте программирование Python, статистику и машинное обучение онлайн в одном из лучших университетов мира.

В прошлом месяце я написал статью о создании дорожной карты обучения науке о данных с помощью бесплатных курсов, предлагаемых Массачусетским технологическим институтом .

Тем не менее, основное внимание в большинстве курсов, которые я перечислил, было сугубо теоретическим, и большое внимание уделялось изучению математики и статистики, лежащих в основе алгоритмов машинного обучения.

Хотя дорожная карта Массачусетского технологического института поможет вам понять принципы, лежащие в основе прогнозного моделирования, чего не хватает, так это способности фактически реализовать изученные концепции и выполнить реальный проект по науке о данных.

Потратив некоторое время на поиски в Интернете, я нашел пару бесплатных курсов Гарварда, которые охватывали весь рабочий процесс науки о данных — от программирования до анализа данных, статистики и машинного обучения.

После того, как вы завершите все курсы этого пути обучения, вам также будет предоставлен завершающий проект, который позволит вам применить все, что вы узнали, на практике.

В этой статье я перечислю 9 бесплатных курсов Гарварда, которые вы можете пройти, чтобы изучить науку о данных с нуля. Вы можете пропустить любой из этих курсов, если у вас уже есть знания по этому предмету.

Шаг 1: Программирование

Первый шаг, который вы должны сделать при изучении науки о данных, — научиться программировать. Вы можете сделать это с помощью выбранного вами языка программирования — в идеале Python или R.

Если вы хотите изучить R, Гарвард предлагает вводный курс R, созданный специально для изучающих науку о данных, под названием Data Science: R Basics .

Эта программа познакомит вас с такими понятиями R, как переменные, типы данных, векторная арифметика и индексирование. Вы также научитесь обрабатывать данные с помощью таких библиотек, как dplyr, и создавать графики для визуализации данных.

Если вы предпочитаете Python, вы можете пройти курс «Введение в программирование на Python» CS50, бесплатно предлагаемый Гарвардом. В этом курсе вы изучите такие понятия, как функции, аргументы, переменные, типы данных, условные операторы, циклы, объекты, методы и многое другое.

Обе вышеперечисленные программы предназначены для самостоятельного изучения. Однако курс Python более подробен, чем программа R, и требует больше времени для его прохождения. Кроме того, остальные курсы в этой дорожной карте преподаются на R, поэтому, возможно, стоит изучить R, чтобы иметь возможность легко следовать.

Шаг 2: Визуализация данных

Визуализация — один из самых мощных методов, с помощью которого вы можете транслировать свои выводы в виде данных другому человеку.

С помощью гарвардской программы визуализации данных вы научитесь создавать визуализации с использованием библиотеки ggplot2 в R, а также принципы передачи информации, основанной на данных.

Шаг 3: Вероятность

В этом курсе вы изучите основные концепции вероятностей, которые имеют основополагающее значение для проведения статистических тестов данных. Преподаваемые темы включают случайные величины, независимость, моделирование методом Монте-Карло, ожидаемые значения, стандартные ошибки и центральную предельную теорему.

Приведенные выше концепции будут представлены с помощью тематического исследования, что означает, что вы сможете применить все, что вы узнали, к реальному набору данных реального мира.

Шаг 4: Статистика

Изучив вероятность, вы можете пройти этот курс, чтобы изучить основы статистического вывода и моделирования.
Эта программа научит вас определять оценки населения и пределы погрешности, познакомит вас с байесовской статистикой и предоставит вам основы прогнозного моделирования.

Шаг 5. Инструменты повышения производительности (необязательно)

Я включил этот курс по управлению проектами как необязательный, поскольку он не имеет прямого отношения к изучению науки о данных. Скорее, вас научат использовать Unix/Linux для управления файлами, Github, контроля версий и создания отчетов в R.

Возможность сделать вышеперечисленное сэкономит вам много времени и поможет лучше управлять комплексными проектами по науке о данных.

Шаг 6: Предварительная обработка данных

Следующий курс в этом списке называется Data Wrangling и научит вас подготавливать данные и преобразовывать их в формат, который легко усваивается моделями машинного обучения.

Вы научитесь импортировать данные в R, упорядочивать данные, обрабатывать строковые данные, анализировать HTML, работать с объектами даты и времени и анализировать текст.

Как специалисту по данным, вам часто нужно извлекать данные, которые находятся в открытом доступе в Интернете в виде документа PDF, веб-страницы HTML или твита. Вам не всегда будут представлены чистые, отформатированные данные в файле CSV или листе Excel.

К концу этого курса вы научитесь анализировать и очищать данные, чтобы извлекать из них важные выводы.

Шаг 7: Линейная регрессия

Линейная регрессия — это метод машинного обучения, который используется для моделирования линейной зависимости между двумя или более переменными. Его также можно использовать для выявления и корректировки влияния смешанных переменных.

Этот курс научит вас теории, лежащей в основе моделей линейной регрессии, тому, как исследовать взаимосвязь между двумя переменными и как можно обнаружить и удалить смешанные переменные перед построением алгоритма машинного обучения.

Шаг 8: Машинное обучение

Наконец-то курс, которого вы, наверное, ждали! Гарвардская программа машинного обучения научит вас основам машинного обучения, методам предотвращения переобучения, подходам к моделированию с учителем и без учителя и системам рекомендаций.

Шаг 9: Проект Capstone

После прохождения всех вышеперечисленных курсов вы можете принять участие в Гарвардском проекте по науке о данных , где будут оцениваться ваши навыки в области визуализации данных, вероятности, статистики, обработки данных, организации данных, регрессии и машинного обучения.

С этим финальным проектом вы получите возможность собрать воедино все знания, полученные на вышеуказанных курсах, и получить возможность выполнить практический проект по науке о данных с нуля.

Примечание. Все вышеперечисленные курсы доступны на платформе онлайн-обучения edX и могут быть прослушаны бесплатно. Однако, если вы хотите получить сертификат о прохождении курса, вам придется заплатить за него.

Оригинальный источник статьи: https://www.kdnuggets.com/

#datascience #courses #python 

学习数据科学的 9 大免费哈佛课程

从世界顶尖大学之一在线学习 Python 编程、统计和机器学习。

上个月，我写了一篇关于使用麻省理工学院提供的免费课程构建数据科学学习路线图的文章。

然而，我列出的大多数课程的重点都是高度理论化的，并且非常强调学习机器学习算法背后的数学和统计学。

虽然麻省理工学院的路线图将帮助您理解预测建模背后的原理，但缺少的是实际实施所学概念和执行真实世界数据科学项目的能力。

花了一些时间在网上搜索后，我发现了哈佛大学的几门免费课程，涵盖了整个数据科学工作流程——从编程到数据分析、统计和机器学习。

完成此学习路径中的所有课程后，您还将获得一个顶点项目，可让您将所学的一切付诸实践。

在本文中，我将列出 9 门免费的哈佛课程，您可以通过这些课程从头开始学习数据科学。如果您已经掌握该主题的知识，请随意跳过这些课程中的任何一门。

第 1 步：编程

学习数据科学时应该采取的第一步是学习编码。你可以选择用你选择的编程语言来做到这一点？——最好是 Python 或 R。

如果您想学习 R，哈佛提供了专门为数据科学学习者创建的介绍性 R 课程，称为数据科学：R 基础知识。

该程序将带您了解变量、数据类型、向量运算和索引等 R 概念。您还将学习使用 dplyr 等库处理数据，并创建图表来可视化数据。

如果你更喜欢 Python，你可以选择哈佛大学免费提供的CS50 的 Introduction to Programming with Python 。在本课程中，您将学习函数、参数、变量、数据类型、条件语句、循环、对象、方法等概念。

以上两个程序都是自定进度的。然而，Python 课程比 R 程序更详细，需要更长的时间才能完成。此外，本路线图中的其余课程都是用 R 语言教授的，因此学习 R 可能值得，以便能够轻松跟进。

第二步：数据可视化

可视化是最强大的技术之一，您可以使用它把您的数据发现转化为另一个人。

通过哈佛的数据可视化计划，您将学习使用 R 中的 ggplot2 库构建可视化，以及传达数据驱动见解的原则。

第三步：概率

在本课程中，您将学习基本的概率概念，这些概念是对数据进行统计测试的基础。教授的主题包括随机变量、独立性、蒙特卡罗模拟、期望值、标准误差和中心极限定理。

上述概念将在案例研究的帮助下进行介绍，这意味着您将能够将所学的一切应用到实际的真实数据集中。

第 4 步：统计

学习概率后，您可以通过本课程学习统计推理和建模的基础知识。
该程序将教您定义人口估计和误差范围，向您介绍贝叶斯统计，并为您提供预测建模的基础知识。

第 5 步：生产力工具（可选）

我将此项目管理课程作为选修课包括在内，因为它与学习数据科学没有直接关系。相反，您将学习如何使用 Unix/Linux 进行文件管理、Github、版本控制以及在 R 中创建报告。

执行上述操作的能力将为您节省大量时间，并帮助您更好地管理端到端的数据科学项目。

第六步：数据预处理

此列表中的下一门课程称为数据整理，将教您准备数据并将其转换为机器学习模型易于消化的格式。

您将学习将数据导入 R、整理数据、处理字符串数据、解析 HTML、使用日期时间对象以及挖掘文本。

作为数据科学家，您经常需要提取 Internet 上以 PDF 文档、HTML 网页或推文形式公开提供的数据。您不会总是在 CSV 文件或 Excel 工作表中看到干净、格式化的数据。

在本课程结束时，您将学习整理和清理数据，以从中得出重要的见解。

第 7 步：线性回归

线性回归是一种机器学习技术，用于模拟两个或多个变量之间的线性关系。它还可用于识别和调整混杂变量的影响。

本课程将教您线性回归模型背后的理论，如何检查两个变量之间的关系，以及如何在构建机器学习算法之前检测和删除混杂变量。

第 8 步：机器学习

最后，您可能一直在等待的课程！哈佛的机器学习计划将教您机器学习的基础知识、减轻过度拟合的技术、监督和非监督建模方法以及推荐系统。

第 9 步：顶点项目

完成上述所有课程后，您可以参加哈佛大学的数据科学顶点项目，该项目将评估您在数据可视化、概率、统计、数据整理、数据组织、回归和机器学习方面的技能。

通过这个最终项目，您将有机会整合从上述课程中学到的所有知识，并获得从头开始完成动手数据科学项目的能力。

注：以上所有课程均在edX在线学习平台上提供，可免费旁听。但是，如果您想要课程证书，则必须付费。

文章原文出处：https: //www.kdnuggets.com/

#datascience #courses #python 

Top 9 Free Harvard Courses to Learn Data Science

Learn Python programming, statistics, and machine learning online from one of the world’s top universities.

Last month, I wrote an article on building a data science learning roadmap with free courses offered by MIT.

However, the focus of most courses I listed was highly theoretical, and there was a lot of emphasis on learning the math and statistics behind machine learning algorithms.

While the MIT roadmap will help you understand the principles behind predictive modelling, what’s lacking is the ability to actually implement the concepts learnt and execute a real-world data science project.

After spending some time scouring the Internet, I found a couple of freely available courses by Harvard that covered the entire data science workflow?—?from programming to data analysis, statistics, and machine learning.

Once you complete all the courses in this learning path, you are also given a capstone project that allows you to put everything you learnt in practice.

In this article, I will list 9 free Harvard courses that you can take to learn data science from scratch. Feel free to skip any of these courses if you already possess knowledge of that subject.

Step 1: Programming

The first step you should take when learning data science is to learn to code. You can choose to do this with your choice of programming language?—?ideally Python or R.

If you’d like to learn R, Harvard offers an introductory R course created specifically for data science learners, called Data Science: R Basics.

This program will take you through R concepts like variables, data types, vector arithmetic, and indexing. You will also learn to wrangle data with libraries like dplyr and create plots to visualize data.

If you prefer Python, you can choose to take CS50’s Introduction to Programming with Python offered for free by Harvard. In this course, you will learn concepts like functions, arguments, variables, data types, conditional statements, loops, objects, methods, and more.

Both programs above are self-paced. However, the Python course is more detailed than the R program, and requires a longer time commitment to complete. Also, the rest of the courses in this roadmap are taught in R, so it might be worth learning R to be able to follow along easily.

Step 2: Data Visualization

Visualization is one of the most powerful techniques with which you can translate your findings in data to another person.

With Harvard’s Data Visualization program, you will learn to build visualizations using the ggplot2 library in R, along with the principles of communicating data-driven insights.

Step 3: Probability

In this course, you will learn essential probability concepts that are fundamental to conducting statistical tests on data. The topics taught include random variables, independence, Monte Carlo simulations, expected values, standard errors, and the Central Limit Theorem.

The concepts above will be introduced with the help of a case study, which means that you will be able to apply everything you learned to an actual real-world dataset.

Step 4: Statistics

After learning probability, you can take this course to learn the fundamentals of statistical inference and modelling.
This program will teach you to define population estimates and margin of errors, introduce you to Bayesian statistics, and provide you with the fundamentals of predictive modeling.

Step 5: Productivity Tools (Optional)

I’ve included this project management course as optional since it isn’t directly related to learning data science. Rather, you will be taught to use Unix/Linux for file management, Github, version control, and creating reports in R.

The ability to do the above will save you a lot of time and help you better manage end-to-end data science projects.

Step 6: Data Pre-Processing

The next course in this list is called Data Wrangling, and will teach you to prepare data and convert it into a format that is easily digestible by machine learning models.

You will learn to import data into R, tidy data, process string data, parse HTML, work with date-time objects, and mine text.

As a data scientist, you often need to extract data that is publicly available on the Internet in the form of a PDF document, HTML webpage, or a Tweet. You will not always be presented with clean, formatted data in a CSV file or Excel sheet.

By the end of this course, you will learn to wrangle and clean data to come up with critical insights from it.

Step 7: Linear Regression

Linear regression is a machine learning technique that is used to model a linear relationship between two or more variables. It can also be used to identify and adjust the effect of confounding variables.

This course will teach you the theory behind linear regression models, how to examine the relationship between two variables, and how confounding variables can be detected and removed before building a machine learning algorithm.

Step 8: Machine Learning

Finally, the course you’ve probably been waiting for! Harvard’s machine learning program will teach you the basics of machine learning, techniques to mitigate overfitting, supervised and unsupervised modelling approaches, and recommendation systems.

Step 9: Capstone Project

After completing all the above courses, you can take Harvard’s data science capstone project, where your skills in data visualization, probability, statistics, data wrangling, data organization, regression, and machine learning will be assessed.

With this final project, you will get the opportunity to put together all the knowledge learnt from the above courses and gain the ability to complete a hands-on data science project from scratch.

Note: All the courses above are available on an online learning platform from edX and can be audited for free. If you want a course certificate, however, you will have to pay for one.

Original article source at: https://www.kdnuggets.com/

#datascience #courses #python 

Python Reinforcement Learning using OpenAI Gymnasium – Full Course

Python Reinforcement Learning using OpenAI Gymnasium – Full Course

Learn the basics of reinforcement learning and how to implement it using Gymnasium (previously called OpenAI Gym). Gymnasium is an open source Python library originally created by OpenAI that provides a collection of pre-built environments for reinforcement learning agents. It provides a standard API to communicate between learning algorithms and environments, as well as a standard set of environments compliant with that API.

Reinforcement learning is an area of machine learning concerned with how intelligent agents ought to take actions in an environment in order to maximize the notion of cumulative reward.

⭐️ Contents ⭐️
⌨️ (0:00:00) Introduction
⌨️ (0:04:19) Reinforcement Learning Basics (Agent and Environment)
⌨️ (0:12:15) Introduction to OpenAI Gymnasium
⌨️ (0:14:59) Blackjack Rules and Implementation in Gymnasium
⌨️ (0:18:27) Solving Blackjack
⌨️ (0:19:46) Install and Import Libraries
⌨️ (0:23:19) Observing the Environment
⌨️ (0:27:55) Executing an Action in the Environment
⌨️ (0:33:01) Understand and Implement Epsilon-greedy Strategy to Solve Blackjack
⌨️ (0:42:28) Understand the Q-values
⌨️ (0:47:29) Training the Agent to Play Blackjack
⌨️ (0:57:10) Visualize the Training of Agent Playing Blackjack
⌨️ (1:04:34) Summary of Solving Blackjack
⌨️ (1:09:57) Solving Cartpole Using Deep-Q-Networks(DQN)
⌨️ (2:29:29) Summary of Solving Cartpole
⌨️ (2:34:07) Advanced Topics and Introduction to Multi-Agent Reinforcement Learning using Pettingzoo

💻 Google Colab Notebook (full tutorial code): https://colab.research.google.com/drive/1oNxRpRnht2Ogu5Id76YLLg_hkmwy-yKy?usp=sharing 

Gymnasium documentation: https://gymnasium.farama.org/ 

✏️ Course developed by @EverythingTechWithMustaf   
🔗 Mustaf on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mustafa-esoofally-aab0501ab/

#python #openai #datascience #machinelearning 

Используйте навыки работы с данными, чтобы создать 5 источников дохода

Используйте свои навыки работы с данными, чтобы создать пять различных дополнительных источников дохода.

Наука о данных стала востребованным навыком в последние годы, и ее применение не ограничивается только корпоративным сектором. Это открыло новые возможности для людей, чтобы создать несколько источников дохода, используя свои навыки.

В этой статье я расскажу, как вы можете использовать свои навыки работы с данными для создания пяти различных дополнительных источников дохода. От консультирования до написания и продажи онлайн-курсов — мы рассмотрим различные способы использования науки о данных для дополнительного заработка. Эта статья предоставит ценную информацию для тех, кто хочет расширить свой портфель доходов и максимально использовать свои навыки работы с данными.

Фото Кэти Харп на Unsplash

1. Письмо по науке о данных

Первый источник дохода, который вы можете использовать для получения дохода, — это написание статей по науке о данных. Писательское мастерство — это недооцененный навык в техническом сообществе, который может быть действительно ценным и помочь вам создать как дополнительный, так и пассивный доход. Очень хорошим вариантом для начала ведения блога является Medium , чтобы улучшить свои навыки и начать собирать аудиторию. 

Это поможет вам получать доход от партнерской программы Medium , который может составлять около 1000 долларов в месяц, если вам удастся достичь 100 тысяч просмотров в месяц. Это может быть достигнуто менее чем за год, если вы сосредоточитесь на этом.

В дополнение к этому вы начнете получать предложения от других веб-сайтов и онлайн-блогов писать для них. Это будет очень выгодно, так как за одну статью можно брать 100$ и выше. Вы можете проверить этот список блогов по науке о данных, которые могут платить вам за ваши статьи. 

Есть много тем, на которые вы можете написать, используя свои навыки работы с данными:

• Практическое руководство и учебные пособия по науке о данных 
• Проекты по науке о данных
• Планы обучения навыкам работы с данными 
• Советы по карьере в науке о данных 

Что мне действительно нравится в писательстве, так это то, что оно не только поможет вам получить хороший доход, но также поможет вам создать хороший личный бренд и продемонстрировать свои навыки работы с данными. В дополнение к этому, это также можно делать в любом месте и в любое время в своем собственном темпе, и это может создать много возможностей после этого, как вы увидите в следующих разделах.

Другим важным аспектом этого является создание собственного информационного бюллетеня. Это будет очень полезно, даже если это бесплатно. После этого вы можете использовать список адресов электронной почты для рекламы своего продукта, такого как курсы и электронные книги. Хорошим местом для начала рассылки является substack . 

2. Продажа электронных книг по науке о данных

Второй источник дохода, который вы можете получить, используя свои навыки работы с данными, — это продажа электронных книг по науке о данных. Вы можете начать этот поток дохода после того, как какое-то время будете вести блог по науке о данных. Основная причина этого заключается в том, что ведение блога растопит лед между вами и техническим письмом и отточит ваши навыки письма. 

Кроме того, Вы будете знать, какие темы люди действительно любят читать, а какие нет. Итак, теперь у вас есть навыки, аудитория и понимание рынка, чтобы вы могли использовать их для написания электронных книг, которые действительно люди хотели бы читать. 

Вы можете начать продавать свою электронную книгу на онлайн-платформах, таких как Gumroad . Если у вас все хорошо, вы можете продать свою книгу на Amazon после этого, чтобы продать ее в печатном виде. Чтобы рекламировать свою книгу, вы можете использовать информационный бюллетень, как упоминалось в предыдущем разделе. Кроме того, я настоятельно рекомендую создать собственный веб-сайт и продавать на нем свои продукты.

Подход, который я предпочитаю при написании электронной книги, заключается в том, чтобы сначала написать ее в виде серии статей в своем собственном блоге или на Medium, а затем преобразовать ее в электронную книгу. Таким образом, вы избежите боли, связанной с написанием полной книги за один раз, не получая никаких отзывов или указаний на успех книги, основанных на статистике статьи и взаимодействии людей с ней. 

3. Канал Data Science на YouTube

Третий источник дохода, который вы можете получить, — это создание канала на YouTube, посвященного науке о данных. Вы можете сделать этот шаг после того, как создадите сильную репутацию и личный онлайн-бренд, публикуя контент в Интернете и еженедельно ведя блоги. 

Публикация письменных блогов не только поможет вам создать хороший бренд, поэтому, когда вы публикуете видео, у вас уже будет широкая аудитория. Кроме того, вы можете создавать большинство своих видео на основе ранее написанных статей и использовать их в качестве сценариев для своих видео. Так вы не потратите много времени на подготовку сценариев и кодов для своих видео. Этот совет сэкономит вам много времени и поможет создавать больше видео.

Я также считаю, что запись видео на YouTube будет большим подспорьем для следующего источника дохода. Вы сломаете лед между вами и камерой и станете более уверенно записывать длинные видеоролики, а также приобретете практические навыки редактирования видео и создания интерактивных видеороликов. В дополнение к этому, ваша аудитория наладит с вами хорошее общение и будет более уверена в покупке ваших курсов, поскольку они видели ваше объяснение раньше. 

4. Продажа курсов по науке о данных

Четвертый источник дохода, который вы можете получить, используя свои навыки работы с данными, — это создание и продажа курсов по науке о данных. Поскольку создание высококачественных курсов требует очень больших затрат времени и ресурсов, я действительно советую вам подождать, пока у вас не будет большой аудитории, чтобы иметь возможность продавать свои курсы.

Важный совет — постарайтесь создавать более специализированные курсы, соответствующие личному бренду, который вы создаете. Так, например, старайтесь избегать курсов, которые действительно конкурентоспособны, таких как основы машинного обучения, python для специалистов по данным и так далее. Вместо этого сосредоточьтесь на более специализированных темах, связанных с темами, на которых вы сосредоточились раньше. Так, например, я написал более 10 статей о том, как оптимизировать ваш код на Python и написать более эффективный код на Python. Мои статьи получили очень хорошие отзывы, и я создал сильный бренд, который может дать очень хорошие советы о том, как писать оптимизированный код на Python. Поэтому очень разумный шаг — преобразовать это после добавления дополнительных деталей в краткий курс. 

И последний совет: постарайтесь иметь электронные книги для каждого курса, который вы создаете. Поскольку у вас будет организованный контент, и вы потратите время только на создание визуального контента.

Вот список платформ, которые вы можете использовать для продажи и монетизации своих курсов:

• Удем у
• обучаемый
• думающий
• Рузуку
• УзнатьDash
• Мог
• После всего
• Нижняя граница

5. Наставничество в науке о данных

Последний метод, который вы можете использовать для монетизации своих навыков в области науки о данных, — это наставничество и консультирование. Как только вы создадите сильный личный бренд и у вас будет большая аудитория, вы можете предложить оплачиваемое долгосрочное наставничество и разовые сеансы. 

Вы можете предлагать обзоры проектов, отзывы о резюме и портфолио, пробные интервью и занятия по плану обучения. Помимо долгосрочного наставничества, при котором вы ведете своего подопечного из определенной точки А в точку Б в его карьере. 

Лично я использую две основные платформы для наставничества: Calendly и Mentorcruise . Я использую Calendly для разовых сеансов наставничества, поскольку это дает мне большую гибкость в отношении временных интервалов и вариантов оплаты. Я использую Mentorcrusie для долгосрочных сессий наставничества, поскольку платформа будет обрабатывать все, что происходит между мной и подопечным, и гарантировать, что мы оба получим максимальную отдачу от процесса наставничества. 

В этой статье я делился с вами своим опытом создания подработки, используя свои навыки работы с данными, начиная с написания блогов по науке о данных, затем публикации электронных книг по науке о данных для создания канала на YouTube, затем создания онлайн-курсов по науке о данных и, наконец, наставничества и консультаций. . Конечно, есть и другие методы, такие как создание продуктов по науке о данных, фриланс и конкурсы по науке о данных. Тем не менее, я попытался поделиться своим собственным опытом, чтобы я мог предоставить информацию, основанную на моем практическом опыте. 
 
Юссеф Рафаат — исследователь компьютерного зрения и специалист по данным. Его исследования сосредоточены на разработке алгоритмов компьютерного зрения в реальном времени для приложений здравоохранения. Он также более 3 лет работал специалистом по данным в области маркетинга, финансов и здравоохранения.

Оригинальный источник статьи:   https://www.kdnuggets.com/

#datascience #skills #stream 

如何使用您的数据科学技能创造 5 个收入来源

利用您的数据科学技能创造五种不同的收入来源。

近年来，数据科学已成为一项抢手的技能，其应用不仅限于企业部门。它为个人开辟了新的途径，可以利用他们的技能创造多种收入来源。

在本文中，我将介绍您如何利用您的数据科学技能来创造五种不同的收入来源。从咨询到编写和销售在线课程，我们将探索利用数据科学赚取额外收入的各种方式。本文将为那些希望扩大收入组合并充分利用数据科学技能的人提供有价值的见解。

凯蒂·哈普 (Katie Harp)在Unsplash上拍摄的照片

1. 数据科学写作

您可以使用数据科学技能产生收入的第一个收入来源是数据科学写作。写作是技术社区中一项被忽视的技能，它可能非常有价值，可以帮助您创造副业收入和被动收入。Medium是开始写博客的一个很好的选择，这样可以提高您的技能并开始建立受众。 

这将帮助您从Medium 合作伙伴计划中获得收入，如果您每月的浏览量达到 10 万美元，则每月收入约为 1000 美元。如果您专注于此，则可以在不到一年的时间内实现。

除此之外，您将开始从其他网站和在线博客获得为他们写作的机会。这将非常有利可图，因为您可以为一篇文章收取 100 美元甚至更多的费用。您可以查看此数据科学博客列表，这些博客可以为您的文章付费。 

您可以使用您的数据科学技能撰写很多主题：

• 数据科学实用指南和教程 
• 数据科学项目
• 数据科学技能学习计划 
• 数据科学职业技巧 

我真正喜欢写作的地方在于，它不仅可以帮助你获得丰厚的收入，还可以帮助你建立良好的个人品牌并展示你的数据科学技能。除此之外，它还可以随时随地按照您自己的节奏进行，并且可以创造很多机会，正如您将在接下来的部分中看到的那样。

另一个重要方面是开始您自己的时事通讯。即使它是免费的，这也将非常有用。之后您可以使用电子邮件列表来宣传您的产品，例如课程和电子书。开始新闻通讯的好地方是substack。 

2. 销售数据科学电子书

使用数据科学技能可以产生的第二个收入来源是销售数据科学电子书。在写了一段时间数据科学博客之后，您就可以开始这种收入来源了。这样做的主要原因是博客将打破您与技术写作之间的僵局，并提高您的写作技巧。 

除此之外，您还会知道人们真正热衷于阅读哪些主题，哪些不是。因此，现在您掌握了技能、受众和对市场的了解，因此您可以使用它们来编写人们真正喜欢阅读的电子书。 

您可以开始在Gumroad等在线平台上销售您的电子书。如果你做得很好，你可以在亚马逊上出售你的书，然后将其作为硬拷贝出售。要为您的图书做广告，您可以使用上一节中提到的时事通讯。除此之外，我真的建议您建立自己的网站并在上面销售您的产品。

我更喜欢写电子书的方法是先将其作为系列文章写在您自己的博客或 Medium 上，然后将其转换为电子书。通过这种方式，您将避免一次写完一本完整的书而没有得到任何反馈或基于文章的统计数据和人们与它的互动的书的成功迹象的痛苦。 

3. 数据科学 Youtube 频道

您可以产生的第三种收入来源是建立数据科学 YouTube 频道。在通过在线发布内容和每周撰写博客建立良好的声誉和在线个人品牌之后，您可以迈出这一步。 

发布书面博客不仅可以帮助您建立良好的品牌，因此当您发布视频时，您已经拥有了广泛的受众。此外，您可以根据之前撰写的文章构建大部分视频，并将它们用作视频的脚本。因此，您不会花太多时间为视频准备脚本和代码。此技巧将为您节省大量时间，并帮助您制作更多视频。

我也相信录制youtube视频对于接下来的收入来源会有很大的帮助。您将打破您和相机之间的僵局，对录制长视频更有信心，还将获得编辑视频以及如何创建交互式视频的实践技能。除此之外，您的听众将与您建立良好的沟通，并且会更有信心购买您的课程，因为他们之前看过您的解释。 

4. 销售数据科学课程

使用数据科学技能可以产生的第四种收入来源是创建和销售数据科学课程。由于制作高质量的课程是非常昂贵的时间和资源，我真的建议你等到你有大量的观众才能销售你的课程。

一个重要的提示是尝试制作更专业且与您正在建立的个人品牌一致的课程。因此，例如尽量避免参加真正有竞争力的课程，例如机器学习基础知识、面向数据科学家的 Python 等。相反，专注于与您之前关注的主题相关的更专业的主题。例如，我已经写了 10 多篇关于如何优化 Python 代码和编写更高效的 Python 代码的文章。我的文章得到了很好的反馈，我建立了一个强大的品牌，我可以就如何编写优化的 python 代码提供很好的提示。因此，一个非常合理的步骤是在将更多细节添加到短期课程后将其转换。 

最后一个提示是尝试为您创建的每门课程提供电子书。因为您将组织好内容，所以您只会花时间创建视觉内容。

以下是您可以用来销售课程和通过课程获利的平台列表：

• 乌迪米_
• 可教的
• 有思想的
• 留珠
• 学习短跑
• 可以
• 毕竟
• 底线

5. 数据科学指导

您可以用来通过数据科学技能获利的最后一种方法是通过指导和咨询。一旦您建立了强大的个人品牌并且拥有大量受众，您就可以提供有偿长期指导和一次性课程。 

您可以提供项目审查、简历和作品集反馈、模拟面试和学习计划会议。除了长期指导之外，您还可以让您的受训者在其职业生涯中从某个 A 点到 B 点。 

我个人使用两个主要的指导平台：Calendly和Mentorcruise。我使用 Calendly 进行一次性指导课程，因为它让我在时间段和付款选项方面具有高度的灵活性。我使用 Mentorcrusie 进行长期指导课程，因为该平台将处理我和受训者之间的所有事情，并确保我们双方都能从指导过程中获得最大收益。 

在整篇文章中，我与您分享了我使用数据科学技能建立副业的经验，首先是撰写数据科学博客，然后是发布数据科学电子书以建立 youtube 频道，然后是创建数据科学在线课程，最后是指导和咨询. 当然还有其他方法，比如构建数据科学产品、自由职业和数据科学竞赛。但是，我试图分享我自己的经验，以便我可以根据我的实践经验提供信息。 
 
Youssef Rafaat是一名计算机视觉研究员和数据科学家。他的研究重点是开发用于医疗保健应用的实时计算机视觉算法。他还在市场营销、金融和医疗保健领域担任了 3 年多的数据科学家。

文章原文出处：https:   //www.kdnuggets.com/

#datascience #skills #stream