Продолжаем ОДСовский курс. Часть три.
#планобучения

Врываемся в линеар моделс. Тема 4. Начало начал у нас - теория по методу наименьших квадратов и методу максимального правдоподобия, а также разложение ошибки на смещение и разброс. Математика. Но делать нечего, надо разбираться, вспоминать. В конце полирнем регуляризациями, и перейдем к логистической регрессии. Все по той же схеме. Вдумчиво читаем, разбираемся, лучше, наверное, даже смотреть видосик с лекцией. После этой горы формулок переходим к реальным примерам и разбираем достаточно показательную задачку про микрочипы и регуляризацию, а также к отзывам на фильмы (на самом популярном датасете для данного вида задач). Минусы у логрега тоже разбираем - XOR-проблема, которая отлично проиллюстрирована авторами курса. Далее нам объясняют как работать с кривыми обучения и валидации. Ну и все, подводят итоги и плюсы/минусы линейных моделей. Кстати, забыл сказать, что часто (если не всегда) в конце статьи есть пунктик "полезные материалы" (там много дополнительного материала). Ноутбуков много, но все кроме 2 - статья на хабре в более удобном виде. Остается - практис и домашка. Практика интересная - будем идентифицировать пользователя, честно сказать, не помню сколько потратил время на это занятие. Плюсом сделаем еще одну посылку на кеггл, что радует (как будто авторы сразу воспитывают в вас маленького грандмастера). В домашке прогнозируем популярность статей, тоже тоже вполне годное и интересное задание.

Го выводы:
Для кого? ~/~/~
Сколько по времени? Неделя или чуть больше.
Вердикт. 4.5/5. Ноу комментс.
Ссылки: тема 4

Продолжаем ОДСовский курс. Часть 4етыре.
#планобучения

Композиции: леса и прочие бэггинги. Тема 5. Начинаем с общих подходов, теории, графиков, схемок, все довольно понятно и структурировано. Далее начинаем ходить по лесам (случайным). Крутой разбор параметров для случайного леса с примерами, все наглядно и вполне понятно. Потом следует полезная часть про оценку важности признаков, а закончится все на плюсах/минусах, как и всегда. Переходя к жупитер-нотебукам, стоит отметить, что их сегодня аж 3, к практике и домашке добавился ноутбук с метриками (ну так, средненький, я бы раньше начал объяснять метрики на месте автором). В практической части уже по классике посылочки на кеггл, небольшое задание. А вот домашка достаточно массивная, но годная.
Тема 6. Строим и отбираем признаки. Этой теме не все и не всегда уделяют много внимания на курсах, но тут не прошли мимо этой важной (имхо) темы. Помню, что во время обучения мне эта тема показалась какой-то уж слишком разрозненной. Начинается все с текстов, в которых рассматривают бэг-оф-вордсы, тф-идфы и ворд-ту-веки (там прикольная пояснительная гифка). Далее переходят к изображениям, геоданным, датам, временным рядам. Очень быстро и сумборно. Так, чисто познакомится. Нормализация описана достаточно подробно и понятно, немного будет затронуто логнормальное распределение. В конце нам немного поведают о выборе признаков и статистических подходах в этих делах. В ноутбуках статейка с хабра на английском и регрессия, много регрессии... Очень. Много. Регрессии. Наслаждайтесь.

Го выводы:
Для кого? ~/~/~
Сколько по времени? 1.5-2 недели.
Вердикт. 4/5. 6 тема уж слишком сумбурна.
Ссылки: тема 5, тема 6

Всем ку, выкладываю пост, который обещал. Дисклеймер. Пост основан только на моем личном опыте, тут только мои мысли. На роль правдоруба не претендую, могу в чем-либо быть не прав. Это хаотичные мысли в моей голове, а не топ советов.

- Тщательнее выбирайте работодателя. Да, я реально могу посоветовать это даже джунам. Иногда описание вакансии и вопросы на собеседовании могут не совпадать с вашими реальными обязанностями (советую посмотреть ролик Валерия Бабушкина). Задавайте абсолютно все вопросы, что вас интересуют, лучше потратить время на собеседовании, чем на устройство на не вашу работу.

- Некоторые компании не понимают кого ищут. Недавно мой товарищ проходил собеседование в одну крупную телеком компанию на аналитика (в основном SQL). На техническом собеседовании были вопросы связанные с данными и предыдущим опытом работы. В итоге потратив месяц на все это действо, он вышел на работу и понял, что его работа почти вообще не будет касаться SQL. Да, это может быть разовым случаем и мне вообще не понятно что это было, но такое может произойти.

- Soft skills. Работая в большой компании ты осознаешь это в полной мере. Стоит признать, что в айти уже не только интроверты-погромисты, хотя их не малая часть. Но по моему опыту, техническую часть люди с развитыми софтами подтягивают достаточно быстро, а вот наоборот это почти не работает.

- Общение. Больше общайтесь с людьми, от которых вы можете чему-то научиться. Да, вы можете работать ДСом не в айти компании, и может закрастся мысль, что раз большинство вокруг совсем не программисты, то и учится у них нечему. Это не совсем верно, подтягивайте с их помощью свои софт скиллы.

- Деньги. Волнующая тема для многих, особенно для тех, кто меняет сферу деятельности. Про столицу говорить не буду, там отдельная история. В регионах все не очень, скорее всего ваша зарплата будет больше, чем у начинающих не в айти, но будет довольно скромной. Бывают исключения, как и везде.

- Нужны ли джуны? Зависит от компании, поясню. Джун, имхо, достаточно дорогое удовольствие. Не все горят профессией, кому-то не понравится сфера, он уйдет во фронтенд, кто-то не доволен зарплатой со старта и тд. Причин очень много. Работодателя в этом случае тоже можно понять, зачем ему сотрудник, который отнимает время у более сильных коллег, сразу не может участвовать в серьезных проектах, может уйти почти в любое время из-за причин, к которым компания может не иметь отношения? По моим наблюдениям, джунов набирают в большие компании, которые реально могут себе это позволить, компании поменьше очень редко выкладывают такие вакансии.

Задавайте вопросы в комментариях, если будет что-то интересное, запилю ещё пару постов.

Интересный взгляд на современную градацию в IT :)

https://vas3k.ru/inside/39/levels/

Перед устройством на работу я смотрел видео про резюме от этого автора, а сегодня наткнулся на статью. Делюсь с вами :)

Джуны, конечно, редко могут выбирать между работодателями и вести длительные переговоры, но не могу не поделиться интересным чтивом на эту тему :)

Отличная статья для стартующих в SQL. Есть несколько разобранных задач и много задач для самостоятельного решения (с ответами). Отличный материал, чтобы набить руку начинающему DS'у. Вторая предназначена для более опытных бойцов, но почитать стоит.

Давно ходила мысль провести эксперимент - выложить резюме после 1,5 года работы и сравнить ситуацию с этапом, когда за спиной была только кучка курсов и огромное желание вкатиться в ДС. Планируется:
- постик про составление резюме + площадки
- пост сравнение количества/качества откликов
- ПОСТ про интервьюеров/HR специалистов
- post с результатом/обратной связью/и тд
- мини-посты по вашим вопросам (в комментарии под пост ниже)

Очередное поздравление у вас в телеге! Два года назад помню, как сидел все новогодние праздники за обучением (этой был только 2-й месяц). Всем, кто вкатывается - побольше упорства в ваших начинаниях, остальным - почилить/порасслабонить на каникулах.

Надеюсь в этом году буду чаще выкладывать посты и, надеюсь, помогать вам хоть чуточку в вашем пути :)

Всех с наступающим Новым Годом!

Всем хелоу! Немного упустил момент, но исправляюсь.

Тут ребята из ODS решили оживить свой русскоязычный курс по ДС - "ML-курс ODS". Прежний курс (2017 года выпуска) я проходил в начале 2020 года самостоятельно, материал (видео + статьи на Хабре + жупитер ноутбуки) и подача были на отличном уровне. Не хватало возможности обсудить с кем-то задания, уточнить какие-то непонятные моменты, задавать вопросы. Уверен, что проходить его в реальном времени намного полезнее, тк можно будет общаться с единомышленниками в чатиках + конкретные дедлайны не дадут вам расслабиться.


Курс будет проходить в прежнем формате формате - обещают проекты, соревнования и лидерборд.
Думаю, будет огонь, рекомендую! Ознакомиться и записаться можно тут (Справа вверху есть кнопочка "Начать трек", нужен аккаунт в слаке).

Поиск работы.
Пожалуй, каждого ждунчика волнует вопрос: 'Где искать работу эффективнее?' Мои рекомендации будут очень банальными, но, пожалуй, озвучу вслух.
Три Кита поиска работы, имхо:

1) Назовем модным словом - нетворкинг. Ваш одногруппник, одноклассник, брат, сват...и тд может работать в сфере ДС (или смежной - аналитике, или в более обширной - Айти). Допустим, соседний отдел в его организации начинает расширятся, соответственно, появляются новые вакансии. Вас могут посоветовать хотя бы на собеседование, при этом данную вакансию в интернете вы не увидите, она может до туда вообще не дойти. Часто бывает так, что люди, уходя, советуют на свое место кого-то (и уж поверьте, это явно не рандомный человек с хх).

Плюсы: наверное, самый рабочий и легкий способ попасть минимум на собеседование. Максимум отдачи и шансов на успех (при прочих равных).
Вам могут рассказать специфику работы, что-то о самой компании, помочь советом и тд еще до собеседования.

Да, как бы вам это не нравилось, но это так работает.

2) Сайты с поиском работы - ХХ. Тут все очевидно, думаю, что у ХХ вообще нет конкурентов в этом плане.
Плюсы - больше выбора, если мы сравниваем с пунктом выше. Можно помониторить рынок и понять, что вам нужно изучить дополнительно.
Минусы: вы сражаетесь с десятками или сотнями таких же джунов как и вы, плюсом ко всему вас отбирает не технический специалист (качайте свое резюме). Порой, некоторые вакансии могут вызвать у вас уныние (огромные простыни хотелок за малую зарплату, хотя не все они нужны будут в работе). Реально сложно дойти до собеса с такой воронкой. Один известный айти-блогер прямым текстом говорил, что их компания джунские вакансии вообще не выкладывает на сайты для поиска работы. Они ищут сами или рассматривают рекомендации, по его словам, разбирать 200 откликов на хх - нерелевантная трата времени.

3) Разное. Сюда отнесем вообще все, что можно придумать, но шансы на успех не так велики.
Университетские стажировки - если есть возможность попасть через универ, то топайте, потом вернетесь через пункт 1.
Сайты компаний - иногда можно найти что-то, но времени на мониторинг будет уходить куча.
Курсы от компании - я свидетель того, как после курсов нам присылали самых перспективных учеников, мой коллега так и попал к нам.
ЛинкедИн - наверное, для более опытных, но упомянуть стоит. Слышал пару советов о спаме всяким тимлидам при поиске, я бы такое не советовал - в лучшем случае вас проигнорируют.
upd. Забыл, добавил. ОДС ветка jobs. Имхо, джунам там мало что светит, упор в основном на мидл/синьор вакансии. Пару раз мониторил джуновские вакансии, некоторые авторы отписывались о количестве присланных резюме после публикации - их очень много. В плане адекватности описания вакансии/честности по вилкам зп ОДС, конечно, лидер, но у начинающих, имхо, шансов найти работу именно там не так много.

Удачи в поисках!

Никто не умеет писать резюме.

За последние пол года ко мне обращалось несколько человек из разных сфер с запросом "посмотри, плс, что можно поправить в резюме". И каждый раз мне приходилось отвечать одно и то же: "Переписать полностью :)". Никто не хочет даже немного поискать в интернете, сделать под себя шаблон и немножко подумать, что же там все таки писать. В интернете не так много хорошего материала, но он все-таки есть.

Вот вам немного вредных советов, как сделать плохое резюме:
- Опишите буквально всю вашу жизнь на 3+ листа (обязательно укажите категорию прав, если подаетесь на IT вакансию)
- Поставьте все ваши контакты в какое-нибудь трудночитаемое место (чтобы рекрутер точно его поискал)
- Поставьте огромное фото на четверть страницы (например, вашу аватарку из одноклассников)
- Ничего не структурируйте (покажите, что вы творческая личность)
- Не пишите стек и ключевые слова
- Пользуйтесь шаблоном с ХХ
- Никогда не пишите на какую позицию вы претендуете (так вы можете открыть свои карьерные ворота и стать каким-нибудь директором)
- Первую страницу заполните полезной информацией о вашем дне рождения (рекрутер раскинет картишки таро и определит подходит ли ваш знак зодиака на конкретную позицию в команде) и другими интересными фактами
- Не выделяйте ключевое - пишите все в одно полотно
- Приложите сканы всех грамот со школьных олимпиад в формате .jpeg

Шутки шутками, а люди ведь реально так делают :)
У меня не такой большой опыт в создании резюме, но некоторые моменты вызывают очень интересные эмоции при прочтении чужих CV.
По мне так резюме - это ваша визитная карточка, где все должно быть четко и по делу, без всякой воды, и задача у него - показать кто вы такой и заинтересовать рекрутера. Не нужно относиться к этому пренебрежительно.

Подготовка к составлению резюме

Составление резюме займет время и несколько итераций (а кто говорил, что будет легко?). Давайте окунемся в подготовительный этап. Опишу порядок действий, который я делал, когда готовился к составлению своего резюме почти два года назад. Нам понадобиться: руки и широкополосный доступ к сети интернет. Погнали!

- Заходим на известный видео-хостинг, нажимаем на строку поиска
- Печатаем - резюме data scientist
- Видим горы неликвидного материала, замечаем и что-то вполне адекватное
- Сразу отсекаем всякие мутные конторы, которые занимаются обучением, шортсы и видео об успешном успехе в IT
- Смотрим коротенькие видео по 10-15 минут о составлении резюме (чаще всего там база)
- Заостряем взгляд на видео-разборах (вебинарах) резюме от какой-то HR конторы, они нам понадобятся, если хотим углубиться в детали (лучше смотреть на х2 и проматывать некоторые места)
- Тратим 3-4 часа на просмотр того, как делать не надо и черпаем знания о том, как делать хорошо

Готово! Вы восхитительны! Ваше CV будет лучше 90% резюме на рынке!
Завтра разберем конкретную структуру резюме.

Составляем резюме

Я не истина в последней инстанции и сам, скорее всего, делаю плохо, но опытом поделюсь, раз есть такой спрос. Разбирать что конкретно писать и какой стихотворный метр использовать я не буду, остановлюсь на структуре:

0 - Оформление
Не рекомендую использовать какие-то шаблоны (особенно цветные), поэтому делаем обычный чб документ

1 - Шапка
Не будем изобретать велосипед - сверху пишем Фамилию Имя, чуть ниже - позицию, на которую претендуете. Далее вашу локацию и режим работы (офис, гибрид, удаленка), после оставляем контакты для связи - почту, телефон, тг (кому что удобнее)

2 - Опыт работы (релевантный)
Указываем позицию и компанию, в которой работаете\работали, дополнительно - период работы. Далее необходимо структурировано описать ваш опыт в формате: делал вот это (желательно что-то классное), получил вот это (желательно что-то успешное). Как писать - не подскажу, у каждого своя специфика. Множим данный блок на количество мест работы, самые последние места должны располагаться выше.

3 - Опыт работы (не очень релевантный)
Обычно на этом моменте возникает спор писать или нет, я пишу, но шрифтом меньше, чем основной, для экономии места (при условии, что у вас не слишком много текста).

4 - Навыки \ стек
Даем волю фантазии, но не сильно, указываем то, что умеем делать (надеюсь, хорошо). Необходимо использовать ключевые слова, если это касается стека (языки программирования, библиотеки и тд)

5 - Образование
Пишу также маленьким шрифтом, тк оно техническое, но не особо релевантное (название универа + год обучения + факультет)

6 - Дополнительно образование
Если есть за пазухой несколько обширных пройденных курсов, то стоит написать, какие-нибудь мелкие на пару недель, думаю, не стоит.

7 - О себе \ личное (опционально)
Каждый решает сам, что указать в этом блоке, я писал об опыте в менторстве и чем интересуюсь в ДС дополнительно к основной работе

На выходе получаем документ в 1 или 1,5 страницы, который хотя бы можно прочитать без боли. Пример приложил, форматированием не занимался, стоит уделить этому время, чтобы все было красиво и ровно.

Лайфхаки:
- Каждую итерацию сохраняйте где-нибудь в онлайне
- Сохраняйте в формате .pdf (он будет везде иметь один вид)
- Подписывать стоит примерно так - Новый_документ (1).docx ФамилияИО_CV.pdf

Пример

Полностью согласен с данной статьей после нескольких лет работы.

https://habr.com/ru/articles/824194/