| № | Название | Год проведения |
|---|---|---|
| 2 | 🎄 Advent of Code | 2024 |
| 1 | 🏆 BestHack - Data Science | 2022 |
| № | Название | Статус | от | Год прохождения |
|---|---|---|---|---|
| 8 | 🖥 Тренировки по Алгоритмам 7.0 | ✔️❌❌❌ | Яндекс | |
| 7 | LLM | ⏸️ | Sber.RiskModellingResearch | |
| 6 | Deep Learning | ⏸️ | Sber.RiskModellingResearch | |
| 5 | PySpark | ⏸️ | Sber.RiskModellingResearch | |
| 4 | 🖥 Тренировки по Алгоритмам 1.0 | ✔️✔️✔️✔️✔️❌❌❌ | Яндекс | |
| 3 | 🎓 Специалист по Data Science | ✔️ | Яндекс Практикум | 2023 |
| 2 | CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition | ⏸️ | Stanford | |
| 1 | 📚 Основы программирования на Python | ✔️ | Высшая Школа Экономики | 2022 |
| № | Название | Автор(ы) |
|---|---|---|
| 11 | Карьера программиста | Г. Лакман Макдауэлл |
| 10 | Чистая архитектура | Роберт Мартин |
| 9 | Чистый код | Роберт Мартин |
| 8 | Практическая статистика для специалистов Data Science | Питер Брюс, Эндрю Брюс, Питер Гедек |
| 7 | Проектирование систем машинного обучения | Чип Хьюен |
| 6 | Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих | Адитья Бхаргава |
| 5 | Чистый Python. Тонкости программирования для профи | Дэн Бейдер |
| 4 | Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными | Андреас Мюллер, Сара Гвидо |
| 3 | Грокаем глубокое обучение | Эндрю Траск |
| 2 | Новая большая книга CSS | Дэвид Макфарланд |
| 1 | Программирование на Python 3. Подробное руководство | Марк Саммерфилд |
| Тестовое задание | от | Доменка | Инструменты | Год выполнения |
|---|---|---|---|---|
| Test-Task-3 | FinBridge | кредитный скоринг | 2023 | |
| Test-Task-2 | Сбер.Data | предсказание вероятности успеха для абстрактных действий | 2023 | |
| Test-Task-1 | Сбер.Риски | кредитный скоринг | Python, pandas sklearn, LightGBM | 2023 |
- Рекомендательные системы: проблемы и методы решения. Часть 1
- Рекомендательные системы: проблемы и методы решения. Часть 2
- ML и DS оттенки кредитного риск-менеджмента
- ML и DS оттенки кредитного риск-менеджмента | Компоненты
- ML и DS оттенки кредитного риск-менеджмента | EAD или деньги в дефолте
- ML и DS оттенки кредитного риск-менеджмента | LGD, или Жизнь после дефолта
- Нейросетевой подход к кредитному скорингу на данных кредитных историй
- Нейросетевой подход к моделированию карточных транзакций
- Как сравнивать распределения. От визуализации до статистических тестов
- Типичные распределения вероятности: шпаргалка data scientist-а
- 50 оттенков matplotlib — The Master Plots (с полным кодом на Python)
- Построение графиков в Python при помощи Matplotlib
- Постер «Графики, которые убеждают всех»
- The Python Graph Gallery
- The Data Visualisation Catalogue
- Подбор цветов для палитры визуализации данных
- Искусство создания понятных графиков