Воскресный брифинг D4S №107

ВЫПУСК №107

Воскресный брифинг D4S №107

Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.

13 июня 2021 г.

Дорогие друзья,

Добро пожаловать в 107-й выпуск воскресного брифинга. На этой неделе мы продолжаем отмечать двухлетнюю 🍾🍾 годовщину новостной рассылки особенным видео недели!

На этой неделе у нас перерыв в ведении блога, но вы можете ознакомиться с последним постом на G4Sci: Сетевые мотивы: частые закономерности в графах, где мы представляем алгоритм ESU для исчерпывающего перечисления всех подграфов заданного размера. Вы должны Подписаться на G4Sci, чтобы не пропустить пост!

Мы также рады быть партнером сообщества NODES 2021, онлайн-выставки и саммита разработчиков Neo4j. Присоединяйтесь к нам в четверг, 17 июня, и мы узнаем, как графики меняют технологии.

На Medium Конкурирующие штаммы CoVID-19 — самая последняя публикация в серии Эпидемиология, а Посредничество — последняя в серии Причинно-следственная связь, пока мы продолжаем работать над особенно длинным разделом 3.8 Букваря. Наконец, как всегда, вы можете найти код в репозиториях Эпидемиология и Причинно-следственная связь GitHub соответственно.

Второй вебинар месяца по НЛП, НЛП с глубоким обучением для всех, состоится через две недели, в пятницу, 25 июня. Осталось всего несколько мест, так что записывайтесь прямо сейчас!

На этой неделе мы рассмотрим Модели памяти, лежащие в основе языков программирования, Сингулярность в глазах смотрящего, изучим Git для компьютерных ученых и Napkin — новую библиотеку Python.

Из залов академии мы узнаем о байесовском ученом-машиностроителе, помогающем в решении сложных научных задач, о том, как температура и плотность населения влияют на передачу SARS-CoV-2 при отсутствии нефармацевтических вмешательств и физике финансовые сети.

Наконец, на этой неделе в книге по науке о данных самое интересное — Наука о данных на AWS К. Фрегли и А. Барта. Мы также создали страницу на основном сайте, где вы можете найти все предыдущие рекомендации по книгам. А в видео недели у нас есть наш собственный учебник по Визуализации с Seaborn с PyGotham 2020.

Данные показывают, что лучший способ распространения информационного бюллетеня — это распространение из уст в уста, поэтому, если вы думаете, что кому-то из ваших друзей или коллег понравится этот информационный бюллетень, просто перешлите ему это письмо. Это поможет нам распространить информацию!

Всегда разбирайтесь,

Команда D4S

Блог:

Вышел последний пост в подстеке Graphs for Data Science: Network Motifs: Frequent Patterns in Graphs. Зарегистрируйтесь, чтобы не пропустить ни одного поста!

Последний пост из серии Причинно-следственная связь посвящен разделу 3.7 — Медиация, рецепту расчета контролируемого направленного эффекта. Код для каждого поста в блоге из этой серии размещен в специальном репозитории GitHub: https://github.com/DataForScience/Causality

В последнем посте из серии CoVID-19 Конкурирующие штаммы CoVID-19 рассматривается вероятное влияние, которое может оказать появление более вирулентного штамма в ходе пандемии. Как обычно, весь код доступен на GitHub: http://github.com/DataForScience/Epidemiology101

Книга по науке о данных:

На этой неделе книга по науке о данных называется Наука о данных на AWS Криса Фрегли и Антье Барт. У всех нас был опыт нехватки памяти или вычислительной мощности при выполнении анализа данных или обучении наших моделей. В этой чрезвычайно хорошо написанной книге авторы знакомят нас с огромным набором сервисов AWS, которые мы можем использовать для обучения, разработки и, в конечном итоге, развертывания наших моделей машинного обучения. В целом, книга обеспечивает правильный баланс между технической глубиной и практической широтой и демонстрирует мощь AWS, позволяя вам поставить свои способности в области обработки данных на один уровень с некоторыми лидерами в этой области.

Лучшие ссылки:

Учебники и сообщения в блогах, которые попались нам на стол на этой неделе.

Только что из прессы:

Некоторые из самых интересных научных статей, опубликованных за последнее время

Байесовский ученый-машиностроитель для помощи в решении сложных научных задач (Р. Гимера, И. Рейхардт, А. Агилар-Могас, Ф. А. Массуччи, М. Миранда, Ж. Палларес, М. Салес-Пардо)
Температура и плотность населения влияют на передачу SARS-CoV-2 при отсутствии немедикаментозных вмешательств (Т.П. Смит, С. Флаксман, А.С. Галлинат, С.П. Киносян, М. Стемковски, Х.Дж.Т. Анвин, О.Дж. Уотсон, К. Уиттакер, Л. Каттарино, И. Доригатти, М. Тристем, У. Д. Пирс)
Физика финансовых сетей (М. Бардошиа, П. Барукка, С. Баттистон, Ф. Каччоли, Дж. Чимини, Д. Гарлашелли, Ф. Саракко, Т. Сквартини, Дж. Калдарелли)
Машинное обучение с учетом физики (Г. Э. Карниадакис, И. Г. Кеврекидис, Л. Лу, П. Пердикарис, С. Ван, Л. Ян)
Теоретическое моделирование динамики коммуникации (Дж. Бернер, П. Грохс, Г. Кутынёк, П. Петерсен)
Количественная оценка эффективного обмена информацией в реальных сетевых потоках (Дж. Бертаньолли, Р. Галлотти, М. Де Доменико)
Связывание данных Twitter и опросов: асимметрия количества и ее влияние (Т. А. Багхал, А. Венц, Л. Слоан, К. Джессоп)

Видео недели:

Интересные обсуждения, идеи или учебные пособия, которые попадались нам на стол.

Визуализация с Seaborn

Все видео недели теперь доступны в нашем Плейлисте Youtube

Предстоящие События

Возможности учиться у нас:

9 июня 2021 г. — Обработка естественного языка (НЛП) для всех [Регистрация]
25 июня 2021 г. — НЛП с глубоким обучением для всех [Регистрация]
9 июля 2021 г. — Прикладная теория вероятностей для всех [Регистрация] 🆕
26 июля 2021 г. — Преобразование анализа Excel в модели данных Python и pandas [Регистрация] 🆕

Благодарим вас за подписку на нашу еженедельную рассылку с кратким обзором мира наук о данных и машинного обучения. Пожалуйста, поделитесь своими контактами, чтобы помочь нам расти!

Публикуется в воскресенье.

Воскресный брифинг D4S №107

ВЫПУСК №107