14 open-source проектов для прокачки Data Science мастерства (easy, normal, hard)

[A114n]

Полез смотреть, что это за такая data flair. Какая-то компания из Индии, которая продаёт курсы по Питону за 90 долларов.
Интересно, что особой прокачки мастерства эти проекты не дают. То есть да, там даны очень подробные инструкции, например, как использовать механизм распознавания фейковых новостей. А вот как, например, использовать эту же библиотеку для распознавания ботов? Это нужно догадаться самостоятельно, т.к. там не закладывается абстрактное понимание процессов, а просто предлагается инструкция по конкретному вопросу.

[MagisterLudi]

для тренировки

[rssdev10]

Статья очень кособокая при весьма амбициозном заголовке. Очевидный современный тренд — переезд Data Science на Julia. Лишь несколько примеров. Лаборатория Stanford Intelligent Systems Laboratory полностью переехала на Julia — https://github.com/sisl. Причём, проекты есть весьма интересные, занимаются они, в том числе, автономными автомобилями. Активный проект из Berkeley — https://bids.berkeley.edu/research/data-science-software-stack-julia. MIT, с их https://julia.mit.edu/, вообще уже ни о чём, кроме Julia, не думают. И во всех их проектах вполне можно поучаствовать.

[george3]

Идея заменить Python быстрым языком правильная, но зачем вводить в язык архидревние конструкции типа END в конце блоков? Неужели нельзя обойтись без таких лютых загонов — отсутствием ООП и корявым синтаксисом (местами). Хочешь заменить Python — делай совместимый синтаксис и расширяй во все стороны. Нет же — хоть одно колесо в велике сделаем треугольным.

[torgeek]

Архитекторы NVIDIA добавили Julia в стек своих решений. Странно, что ни одного примера на этот счёт в статье нет.