26 источников вдохновения для data scientist’а

Мы собрали для вас телеграм-каналы, твиттер-аккаунты и другие ресурсы, которыми вдохновляются студенты  Школы анализа данных Яндекса. Эта подборка поможет всегда быть в тренде и раньше других узнавать о новом и интересном в мире Data Science.

  1. Telegram @powerofdata — полезный контент в сжатом виде без ухода в техноблогинг. От анонсов бесплатных DS/BigData-мероприятий до новостей о библиотеках и инструментах.
  2. @addmeto — канал Григория Бакунова, более известного как Bobuk. Постоянный ведущий подкаста Радио-Т и директор по распространению технологий Яндекса делится интересными статьями, сопровождая их своими комментариями.
  3. @techsparks — канал Андрея Себранта, директора по стратегическому маркетингу Яндекса. IT-визионер, стоявший у истоков Рунета, собирает и выкладывает здесь аннотированные ссылки на интересные, полезные и удивительные новости хайтека.
  4. @theworldisnoteasy — канал об исследованиях на стыке наук с развёрнутыми информативными постами на злободневные темы.
  5. @gonzo_ml — gonzo-обзоры статей о машинном обучении. Авторы: Григорий Сапунов (ранее руководитель разработки Яндекс.Новостей, ныне CTO Intento) и Алексей Тихонов (аналитик в Яндексе, создатель Автопоэта и «Нейронной обороны»).
  6. @ctodaily — будни технического директора RAWG (бывшего CTO «Медузы»), интересные IT-истории и ссылки на лонгриды.
  7. @loss_function_porn — англоязычный канал об эстетике функции потерь. Много красивых визуализаций из практики машинного обучения.
  8. @urbandata — канал о том, как данные и технологии помогают городам стать удобнее для жизни. Обзоры и ссылки на интересные проекты, анонсы мероприятий и лекций.
  9. @pathetic_low_freq — безумные ссылки и нёрдовский юмор о машинном обучении, нейросетях и других хайтек-достижениях.
  10. @opendatascience — первый телеграм-канал о Data Science (ведётся на английском языке). Здесь можно почитать о теории и практике ИИ, больших данных, машинного обучения и других технологиях.
  11. @tldr_arxiv — короткий и чёткий разбор свежих и нашумевших статей по глубокому обучению.
  12. @ds_notes — здесь собрана внушительная библиотека электронных книг, статей и лекций о Data Science. Twitter Все эти блоги принадлежат ML-специалистам с мировым именем. На них стоит подписаться, чтобы быстрее узнавать о передовых инструментах, интересных публикациях, неординарных проектах и знаковых мероприятиях.
  13. @JeffDean — этот аккаунт ведёт Джефф Дин, старший научный сотрудник Google в команде Google Brain.
  14. @hugo_larochelle — Хьюго Ларошель также работает в Google Brain, его основная специализация — глубокое обучение.
  15. @hardmaru — здесь своими наработками делится научный сотрудник Google Brain в Токио.
  16. @avdnoord — аккаунт ведёт Аарон ван ден Орд, научный сотрудник британской AI-компании DeepMind.
  17. @OriolVinyalsML — обладатель этого аккаунта — Ориол Виньялс, ещё один сотрудник DeepMind и разработчик нейросети AlphaStar. Пишет о проектах, связанных с машинным обучением, глубоким обучением и искусственным интеллектом.
  18. @soumithchintala — аккаунт Сумита Чинталы, исследователя Facebook AI Research и создателя ML-библиотеки PyTorch для Python.
  19. @drfeifei — здесь можно почитать Фей-Фей Ли, ведущего специалиста по развитию искусственного интеллекта и компьютерного зрения в Стэнфорде. Именно она руководила созданием огромной базы изображений ImageNet, которая учит AI-системы «видеть».
  20. @dennybritz — здесь исследователь вопросов глубокого обучения Денни Бритц пишет о ML-технологиях и стартапах.
  21. @ylecun — твиттер французского учёного Яна Лекуна, который известен своими работами по применению нейросетей в сферах оптического распознавания символов и компьютерного зрения.
  22. @goodfellow_ian — аккаунт Иэна Гудфеллоу. Благодаря своим достижениям в области машинного обучения он вошёл в список Foreign Policy’s 100 Global Thinkers как один из десяти самых влиятельных деятелей из мира хайтек.
  23. @karpathy — автор этого блога Андрей Карпати возглавляет AI-направление в Tesla. Чаще всего он пишет о глубоком обучении, нейросетях и компьютерном зрении.

Reddit и Arxiv Sanity www.arxiv-sanity.com — Андрей Карпати создал этот ресурс, чтобы адаптировать arXiv.org под нужды ML-специалистов. Здесь вы найдёте много свежих статей о машинном обучении, которые помогут оставаться в тренде. А чтобы было легче отделить главное от второстепенного, на сайте ведётся рейтинг самых популярных публикаций.

www.reddit.com — на этом ресурсе действует сабреддит Machine Learning, в котором всегда достаточно свежих новостей и обсуждений. А если ввести в Google запрос вида “site:reddit.com <название статьи>”, вы точно найдёте о ней тред, в котором можно встретить интересные дискуссии и комментарии авторов.

ods.ai — самый массовый Slack-канал, который объединяет специалистов, исследователей и инженеров со всего мира, интересующихся Data Science. Участники канала не только общаются и делятся опытом, но и вместе работают над проектами, мероприятиями и курсами. 

Подпишись на наши статьи по этим направлениям

В блоге мы постоянно пишем на тему маркетинга, продвижения, разработки веб-сайтов, новых технологиях и много еще другого.