Новое видео!
Обсудим, умирает ли сфера data science, стоит ли начинать учиться всем этому, и что будет с дата саенс через 5 или 10 лет. Стоит ли вообще начинать учиться в 2022?
Приятного просмотра!

https://www.youtube.com/watch?v=EDErsN-cb48

#промо

Подкаст “Деньги любят техно”: Зачем дата-сайентисту латынь и римское право

Если вам интересна сфера финтеха (в самом широком смысле этого слова), тогда подкаст от ВТБ вам точно понравится. Приглашённые эксперты говорят об актуальных и самых востребованных технологиях в финансовой сфере и разбираются в том, как технологии меняют пользовательский опыт, рынок финансовых услуг.

В новом выпуске спикеры обсудили, как деятельность дата-сайентистов влияет на общество и жизнь людей в целом. Почему необходимо менять подходы к образованию специалистов по Data Science. Также затронули новую магистерскую программу «4 И» от МФТИ и ВТБ — на стыке технологий искусственного интеллекта и реальных управленческих задач в современном социальном контексте.

Гости выпуска:
— Доктор физико-математических наук, профессор РАН, заведующий кафедрой машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ Константин Вячеславович Воронцов;
— Начальник управления перспективных алгоритмов машинного обучения департамента анализа данных и моделирования ВТБ Денис Суржко

Послушать подкаст можно по ссылке: https://clck.ru/aeUHk

Всех поздравляю с наступающим новым годом!
Желаю карьерных успехов, счастья и удачи во всех начинаниях!
Как говорится, чтобы лосс сходился и датасеты были!

Небольшая статистика по каналу.

*кстати в тг теперь можно ставить реакции на посты

The Three-Day Monk Syndrome

У японцев есть такое выражение - Three-Day Monk. Дословно переводится как - "Монах на 3 дня"
Так называют людей которые резко становятся одержимы чем то на короткое время, посвящают полностью себя этому занятию, а потом так же быстро их интерес угасает и через несколько дней они бросают то что начали.

Бывало такое?) Думаю у некоторых подписчиков было именно так и с обучением на дата саентиста. Но они быстро потеряли интерес и теперь просто висят в тусовке, чтобы " а вдруг когда-нибудь продолжу и пригодится"... У меня так электрогитара уже лет 10 стоит в шкафу)))

Чтобы все же освоить профессию или просто любое другое занятие, нужно стараться избегать этого синдрома. Вместо 4-5 дней круглосуточного изучения темы, лучше по-немногу и регулярно. Как говорится лучше быть 20-minute every-day prayer, чем Three-Day Monk))

Вот несколько советов как победить этот синдром:
1. Не заставляйте себя делать сверх того что уже сделано.
2. Идите от легкого с сложному постепенно повышая уровень нагрузки, а не резко по максимуму.
3. Поставьте цель и напоминайте себе о ней регулярно.
4. Перестаньте сомневаться в себе. Без веры в то что вы можете чего то достичь, у вас ничего не получится.
5. Придумайте привычку для занятий. Например слушать один и тот же 30 минутный плейлист, как таймер.

Желаю успехов в новом году!

#dsguy_motivation

https://ods.ai/tracks/open-ml-course

Напомню про новый поток одного из лучших курсов для новичков в DS.

Стартует 1 февраля!

Частенько пишут мне под видео, с планом обучения мол это все фигня, вранье и вообще не правда. Хочу сказать, что это мой путь и мои советы. В этом посте хотел бы рассказать как нужно принимать эти самые советы наиболее эффективным способом.

Совет о том как принимать советы:

Многие из тех кто дают советы, будь это ваши знакомые или блогеры на ютубе часто говорят примерно так:
"Ты все делаешь неправильно, ты запутался. ДЕЛАЙ КАК Я ГОВОРЮ и тогда придешь к успеху" - после эти слов можно почувствовать себя неуютно и иногда вообще потерять мотивацию. А когда вы пытаетесь подстроиться под эти советы, ваша жизнь усложняется, будто вы начинаете проталкивать кубик в круглое отверстие. А ведь хороший совет должен делать жизнь легче, а не наборот.

Итак, как же правильно принимать советы:
1. Прочитайте\выслушайте совет. Мой, своего знакомого или любого другого человека. Не важно. Большая часть пользы хороших советов заключается в том, чтобы их просто послушать.
2. Продолжайте делать то что для вас комфортно и уже работает для вашего случая. Ведь у каждого уникальная жизнь и каждому подходят разные методы обучения и тд. Сам факт того что вы прочитали этот совет, уже может повлиять на ваши дальнейшие решения. Лучшее что можно сделать, это подумать, как это совет может улучшить ваш текущий подход. Если никак, или это потребует сильных кардинальных изменений, то мб и нафиг такой совет? Это же не приказ и не указания начальства) Вы сами должны решать, послушать этот совет, отказаться от него или просто подстроить его под себя.
Другими словами: Совет должен подстроиться под вас, а не вы под этот совет.
3. Перестаньте паниковать и пытаться следовать всем советам из интернета, волшебной таблетки не существует. Это будет только мешать и отвлекать от учебы.

Например, нашли вы очередной роадмап или план обучения, не нужно бросать свой текущий и начинать новый. Просто поглядите на него, может какой нить любопытный курс найдете, который просто добавите в свой текущий план)


Желаю успехов во всех начинаниях

#dsguy_motivation

Тем временем на ютубе перешагнули через четверть сотни тысяч подписчиков))

#промо

4 тематических канала для программистов:

— про разработку на Java: @a_cup_of_java
— про нейронные сети и ML: @neuro_channel
— про мобильную разработку: @mobi_dev
— про веб-разработку: @tproger_web

Ловите еще полезный курсик, в этот раз по ML OPS
https://skaftenicki.github.io/dtu_mlops/
Думаю сам его тоже по прохожу на досуге.

#промо

Хотите начать карьеру в «билайн»? Тогда регистрируйтесь на бесплатную образовательную программу от экспертов компании в онлайн-формате. На программу приглашаются граждане РФ старше 18 лет с начальными знаниями SQL и навыками работы с данными в табличной форме.

На программе вас ждут:
— Оплата на этапе обучения. При успешном обучении вы будете получать стипендию.
— Предложение о работе. Лучшие интерны получат шанс попасть в команду «билайн».
— Удобный формат. Школа Инженерии Данных — это бесплатная образовательная программа в онлайн-формате из восьми модулей с теоретической и практической частью от лучших экспертов — похожие программы стоят сотни тысяч.
— Реальные проекты компании. Вместе с экспертами и наставниками вы погрузитесь в задачи инженера данных и закрепите полученные знания на практике.

Регистрируйтесь до 15 февраля включительно: https://clc.to/VXVBLQ

Неплохой повод сделать какой нибудь пет проект для своего портфолио)

Pet Project Hackathon 🦜🐈

Формат хакатона:
2-х недельный с checkpoint-ом посередине

Старт в субботу 5-го февраля
Завершение в воскресенье 20-го февраля
Checkpoint в субботу 12-го февраля

Подробное описание и регистрация проектов и участников: https://ods.ai/competitions/pet_projects_wh2022

Пятничный мем

Уже рассказывал про полезный ресурс по ML от Школы анализа данных Яндекса. Но пора про него напомнить, так как авторы выпустили новые главы.

В учебнике по машинному обучению появились разделы про базовые архитектуры нейросетей и их обучение. Приятный бонус — отдельные темы с объяснением математики ML: матричное дифференцирование и bias-variance decomposition. В общем, мощный старт для тех, кто хочет познакомиться с deep learning.

Создатели продолжают обновлять материалы, поэтому начинайте изучать пособие сейчас, чтобы успевать за выходом свежих частей. Следующие на очереди — главы про вероятностный подход к ML и решение сложных задач Data Science.

Мотайте на ус, кто хочет ворваться в машинное обучение: https://clck.ru/bftFY

#промо

На курсе «Инженер данных» мы учим проектировать хранилища и пайплайны данных, а ещё — помогаем сменить профессию.

→ Приходите учиться, если вы хотите развить свои компетенции или перейти на должность Data Engineer. Курс подойдет разработчикам, аналитикам и специалистам по Data Science, начинающим инженерам данных.
Выпускники смогут работать с полным циклом данных и использовать нужные инструменты, создавая пайплайны.
В Практикуме мы обучаем в уникальной образовательной среде, которая объединяет технологии и людей. Вот, что будет на учёбе:
⬛️Теория в интерактивном тренажёре, который доступен 24/7.
⬛️Упражнения на написание кода с быстрой обратной связью.
⬛️ Обучение на реальных рабочих задачах из исследования JMF и на командных проектах.
⬛️ Код-ревью и персональные советы от действующих инженеров данных.
⬛️ Чат с преподавателями в слаке, где можно задать вопрос по сложной теме.
⬛️ Вебинары и продакшн-опыт от экспертов в инженерии данных.
⬛️ Кураторы, команда поддержки и дедлайны, которые не дадут прокрастинировать.

Мы помогаем выпускникам сменить работу, если они этого хотят. 71,1% наших выпускников начинают карьеру в новой сфере.
После курса в вашем арсенале будут: резюме, сопроводительное письмо, портфолио, пробное интервью, практика по нетворкингу с работодателями.

→ Старт потока — 21 марта. Учёба длится шесть с половиной месяцев.
→ Спроектируйте свой первый процесс обработки данных с помощью Python — это бесплатно.

В честь дня защитника отечества, предлагаю вам почитать статьи про безопасность алгоритмов машинного обучения и как защититься от так называемых "адверсариал атак"

Виды: https://habr.com/ru/company/dsec/blog/437092/
Защита: https://habr.com/ru/company/dsec/blog/438644/