DataStreet'20
805 subscribers
4 photos
3 files
149 links
Авторский канал о развитии знаний и навыков, необходимых в современном мире. Математика, data science, machine learning и не только. Где учиться этому, как учиться и где с этим дальше работать...
Лукьянченко Петр: @namur88
8-926-590-62-08
Download Telegram
DataStreet'20 pinned «Если вы увлекаетесь сложными математическими задачами, то обязательно прочитайте статью о попытках доказать существование нечётных совершенных чисел. Оригинал: https://www.quantamagazine.org/mathematicians-open-a-new-front-on-an-ancient-number-problem-20200910/…»
#networking
Продолжаем в Новом году наши пубикации! Для Вас подробная инструкция по построению своего Data Science портфолио. Крайне полезна тем, кто пишет или переписывает свое резюме.
http://datastreet.ru/portfolio
#ds
Кто-нибудь помнит игру Mario Cart? Автор провел небольшое исследование с целью найти налучшую кофигурацию для гонок, однозначного ответа не нашлось.
http://datastreet.ru/mariocart
#finance
Многие уже понимают как продукты на основе "искусственного интеллекта" и анализа данных повлияют на финансовые рынки. Мир Финтеха развивается
http://datastreet.ru/financialmarkets
#math
Список необходимых тем, необходимых каждому Data Scientist-y
http://datastreet.ru/mathfords
#courses
Подборка отранжированных курсов по Data Science для начинающих
http://datastreet.ru/coursesfords
#headhunting
Кто хочет работать quantitative developer в международном инвестбанке. Программа стажировка и набора в DeutscheBank стартует.
http://datastreet.ru/dbtcquantitativedeveloper
#finance
Список из 10 самых высокооплачиваемых позций в мире финансов. Полезно знать, если планируете строить там свою карьеру
http://datastreet.ru/financecareeradvice
#math
Ресурсы (книги и курсы) для изучения основных областей математики, необходимых в DS
http://datastreet.ru/mathbooksfords
#finance
В статье перечислены основные области применения Data Science в мире финансов
http://datastreet.ru/dsinfinance
#networking
История, подтверждающая, что увольнение может пойти вам на пользу. Рекомендуется к прочтению тем, кто готовится к интервью на DS позиции
http://datastreet.ru/laidoffstory
#courses
Интересный пример составления собственной программы обучения из онлайн курсов, вместо прохождения классической магистрской программы
http://datastreet.ru/personaldsmaster
#finance
Статья о наиболее эффективном и удобном способе хранения финансовых данных
http://datastreet.ru/storageoffinancialdata
#ai
Продолжим? ИИ звучит как лекарство от любой проблемы и решение каждой сложной задачи. Однако, может ли ИИ действительно отвечать на те вопросы, на которые мы сами не можем ответить? Полезная статья, дающая пищу для размышлений над этим вопросом. Дальше будем детально разбирать, какие модели и технологии ИИ используются на финансовых рынках.

https://www.forbes.com/sites/moorinsights/2022/05/02/ibms-autoai-has-the-smarts-to-make-data-scientists-a-lot-more-productive--but-whats-scary-is-that-its-getting-a-whole-lot-smarter
#finance
Крутые идеи всегда вырастают в DS-стартапы. Взгляните на список стартапов 2022 года. После этого можно посмотреть, что создают для анализа финансовых рынков.

https://www.analyticsinsight.net/top-10-data-software-companies-to-look-out-for-in-2022/
#ml
Что такое анализ финансовых временных рядов? Это знание набора популярных и качественных ML-моделей + умение программировать на Python и основных библиотеках. Вот вам простой пример.

https://builtin.com/data-science/time-series-forecasting-python
#ml
Техническая тема для Quantitative Developer. Любые данные надо хранить, а временные ряды имеют специфические свойства. Какую базу данных лучше выбрать для этого? Не самый подробный анализ, однако, как общий обзор вполне классная статья.

https://thenewstack.io/how-to-select-the-right-database-for-time-series-data/