Не знаю есть ли в группе те кому актуально, но пусть будет)
https://codefestteen.ru/

CodeFest Teen— младший брат крутейшей взрослой IT-конфы CodeFest.

Участие бесплатное, но нужно заранее зарегистрироваться, т.к. количество мест на трансляцию ограничено. (и только для подростков с 12 - 17 лет)

Интересное интервью, было любопытно послушать.
Но при просмотре не забывайте про такое понятие как: "ошибка выжившего" )

https://www.youtube.com/watch?v=55y2GKvfYPc

DATApedia - канал про Data Science, и все что связано с данными, в котором вы найдете:

— Переведенные зарубежные статьи, которые есть только у нас;
— Возможность предложить нам статью для перевода;
— Полезные видео;
— Профессиональный юмор;

Присоединяйтесь, давайте расти как профессионалы вместе 😉

Подписаться: https://news.1rj.ru/str/data_science_wiki

#промо

Тем временем каналу стукнул год! 😱🥳🥳🥳
Я почему то думал что первое видео вышло 31го мая, но оказалось что 27го.
Надеюсь вам были полезны видосы, которые я снимал, и посты здесь в телеграмме.

Всем продуктивного лета!


С уважением,
Data Science Guy!

Любопытный доклад с датафеста, будет полезно тем кто как раз ищет свою первую работу.
https://www.youtube.com/watch?v=gquvRzQ7Vlc

*хвастаюсь мерчом от Мегафона*

Поучаствовал в активностях от Мегафона во время Датафеста, выиграл толстовочку - мелочь, а приятно. Так что тоже призываю вас учавствовать в различных конференциях и тд, набирать нетворкинг и просто светиться в сообществе, никогда не знаешь как это может помочь в будущем.

Всегда интересно послушать чужие истории:
https://www.youtube.com/watch?v=pmHHZeuw_6w

Забавный 3х минутный видос + немного практики в английском языке)
https://www.youtube.com/watch?v=G0Y7rMBGEwg

Наткнулся на несколько хороших ресурсов по подготовке к Machine Learning/Data Science собеседованиям, которые можно использовать как стартовую точку. Выношу вам на обозрение.

1. Сборник ссылок и ресурсов по основным темам в ML, включая ML System Design
https://github.com/khangich/machine-learning-interview
2. Еще один компактный сборник ссылок и подкастов по темам связанным с Data Science/Data Engineering.
https://github.com/andkret/Cookbook

Слепил для вас жизненный мемчик

Мы запустили первую Летнюю школу ODS Summer of Code! 🔥

Вдохновившись GSoC, наша школа на 100% состоит из проектов и практики. Хотите что-то по-настоящему поделать своими руками — ждём вас!

Уже в эту субботу, 17 июля, мы устроим onboarding в Spatial.Chat ODS, где вы сможете задать вопросы организаторам и поболтать с другими участниками. Пароль доступен на странице Феста в разделе “Нетворкинг”. Да, школа — прямое продолжение Data Fest 2021. Если вы уже зарегистрировались - вперёд выбирать проекты себе по интересам.
Вас ждут 3 направления проектов:

⚒️ Open Source — проекты открытых библиотек, которым вы можете помочь: LightAutoML, Catalyst, Deep Pavlov, scikit-uplift и DVC.

🔮 Open Science — исследовательские проекты с крутейшими ML задачами: RL среда для Heroes 3, твиты на языке урду, ML в маммографии, metric learning с Qdrant, community baseline в Про//Чтение, и онлайн галерея ML Art.

😇 ML4SG — проекты, которые делают мир чуть лучше: можно помочь фонду Lacmus в поиске пропавших людей, вместе с MaritimeAI поработать над сегментацией морского льда, или поддержать NewsVis во множестве их задач.

🤝 Наши партнеры Intel® и Sbercloud подготовили для вас совместный трек Cloud Сity и дали возможность всем участникам школы попробовать свои крутые инструменты как oneAPI ☁️

И это ещё не всё!
У нашей школы уже есть призовой фонд более 💰1,000,000 рублей! Но и 👕мерч для победителей и самых активных участников тоже будет. Все подробности тут. Присоединяйтесь! 💫

https://www.youtube.com/watch?v=F5-TDP7DYUE
Посмотрел с удовольствием. И вам советую)
По своему опыту прохождения собеседований могу сказать, что вопросы обсуждаемые в видео, правда очень часто спрашивают. Так что мотайте на ус, кто хочет ворваться в компьютерное зрение)

Встретился на просторах одс курс по линуксу. Может кому то пригодится!
Крэш-курс для начинающих по линуксу, гиту, ssh и прочей работе в командной строке.
https://linuxcourse.ru/

И еще один курс в догоночку.
Открытый курс квантового машинного обучения qmlcourse
https://habr.com/ru/company/ods/blog/571012/

Большинство проголосовали за новую рубрику!
Со след недели начинаем
#interview_questions

#промо
На рекрутинговых сайтах представлено более 5 000 вакансий для аналитиков данных с зарплатой на старте от 50 000 рублей. Если вы хотите построить карьеру в этой сфере, самое время сделать первый шаг! 18 августа в 19:00 приходите на бесплатный вебинар «Профессия аналитика данных: как пройти отбор в топовую компанию». Трансляцию проведет Федор Лисицын — независимый эксперт с многолетним опытом. Ранее он окончил Harvard MBA и работал в McKinsey, Amazon, Сбермаркет и Kraft Heinz HQ.

На вебинаре вы узнаете:
— кто такой аналитик данных и подходит ли вам эта профессия;
— какие навыки нужны эксперту в этой сфере;
— чем занимаются специалисты ежедневно и где работают;
— как пройти отбор на позицию аналитика данных на старте.

Успейте зарегистрироваться до 18 августа включительно: https://clck.ru/Wr3eF

#interview_questions
Итак, начнем.
Думаю многие согласятся, топ 1 по частоте вопрос на собеседованиях в любую сферу DS - это метрики.

⭐️Вопросы на сегодня:
1. Какие вы знаете метрики для классификации (на примере бинарной)?
Вкратце расскажите о каждой (как она считается, какой смысл несет).
2. Какие из них лучше не использовать на датасетах с выраженным дисбалансом классов?

Отвечайте в комментариях, ведь когда вы формулируете мысли на публику, то сами намного лучше запоминаете. Старайтесь сначала ответить без подглядки в интернет, будто вы правда на интервью

На связи Team Leads Ваня Горбань и Артём Глазунов. Мы решили провести серию voice chats со спикерами из DS-сообщества, а потом эти записи смонтировать в выпуски подкаста «Данные люди».

Это будут эфиры про данные и людей, которые с ними работают. Их истории и деятельность, как они к этому пришли и куда идут. В каждом выпуске приглашаем известных в сообществе Data Science и за его пределами и просто очень интересных людей поговорить об анализе данных.

Все voice chats будут проходить в тг-канале @bigdatapeople.

📢 Ближайшее расписание эфиров (время объявим позже):

18 августа — Алексей Драль (Founder & CEO BigData Team)
24 августа — Рубен Ениколопов, PhD (Ректор Российской Экономической Школы)
1 сентября — Юрий Кашницкий (Senior ML Scientist @ Elsevier, к.т.н., лидер открытого курса по машинному обучению mlcourse.ai)

Каждый выпуск будем будем выбирать самый интересный вопрос в чате и отправлять подарок победителю.
Чтобы не пропустить voice chats, присоединяйтесь в наш чат Данные люди

Услышимся 🤘🏻

#промо

#interview_questions

Продолжим с метриками. Напоминаю, что это очень важно знать. Скорее всего если вы не ответите на вопросы про метрики, шансов получить работу станет маловато.

⭐️Вопросы на сегодня:
1. Какие вы знаете метрики для регрессии?
Вкратце расскажите о каждой (как она считается, какой смысл несет).
2. Логистическая регрессия - это задача регрессии или классификации, может кластеризации?


Пишите в комментариях свои ответы, так будто вам задали этот вопрос на собеседовании. Ссылки на источники информации только приветствуются, чтобы те кто не знает ответ, могли сразу найти нужную инфу)