Умение писать код на Python — один из самых важных навыков аналитика данных, который играет большую роль при устройстве на работу. Чтобы показать, что может ждать на одном из этапов, мы разобрали типичное тестовое задание на знание Python для Junior аналитика данных.

Внутри — пошаговое решение задачи и советы по её оформлению. Включайте и разбирайтесь вместе с нами :)

Первый поток курса Start ML закончился не так давно, но некоторые студенты уже успели применить полученные знания и даже найти новую работу!

Елена Тарасова пошла на курс, чтобы развиваться в работе с данными, а уже во время учёбы стала откликаться на вакансии и в результате получила оффер. Подробнее — в отзыве самой Елены.

На старте карьеры многие из нас попадали в замкнутый круг «чтобы получить работу – нужно показать опыт; чтобы получить опыт – нужно, чтобы тебя взяли на работу». Как его разорвать? Найти стажировку? Сделать свой пет-проект?..

Мы решили помочь вырваться из этого парадокса и создали симулятор инженера по машинному обучению. Здесь вы научитесь решать задачи, с которыми инженеры сталкиваются ежедневно. Уже в первые месяцы тренировок вы подружитесь со всеми необходимыми для работы инструментами, начнёте понимать полный цикл построения ML-систем и узнаете, как с помощью машинного обучения приносить бизнесу прибыль, что повысит вашу ценность для компании.

В жизни всё меняется, но что-то остаётся постоянным. Как всегда, в начале месяца мы запускаем новый поток курса Hard ML. Кстати, принимаем поздравления, потому что в этот раз он юбилейный!

Приходите учиться, чтобы вырасти как специалист и овладеть инструментами, которые используют продвинутые ML-инженеры.

Новый поток начинается уже сегодня, а записаться на него можно до конца рабочей недели!

[Начать учиться]

Перед стартом каждого курса мы советуем заранее оценить свои силы и количество времени, которое вы готовы уделять учёбе. Мы точно знаем: в спешке пытаться изучить всю программу перед надвигающимся дедлайном почти бесполезно. Как избежать такой ситуации, грамотно распределить учебную нагрузку и что делать, если времени на учёбу совсем нет?

● Проведите ревью собственных навыков

Если рассматриваете программу не «с нуля», загляните в пререквизиты курса или пройдите входное тестирование. Так вы поймёте, есть ли пробелы, которые нужно закрыть перед стартом.

Если же вы новичок в сфере, обязательно посмотрите демоверсию курса. После этого постарайтесь ответить на несколько вопросов: всё ли было понятно в первых уроках? Как много времени заняло прохождение? Приходилось ли пользоваться дополнительными источниками? Возможно, уже после первых лекций вам нужно будет решить, готовы ли вы уделять учёбе больше времени, чем планировали.

● Не накапливайте уроки «на потом»

В среднем на курсах выходит по три урока в неделю, а на выполнение домашних заданий даётся две недели. Решите для себя заранее, какой подход вам ближе: выделить по паре часов каждый вечер или оставить выходные на разбор материала. Постарайтесь не отступать от него — так вы не обнаружите себя с горой невыполненных заданий и всегда будете в тонусе.

● Будьте готовы, что не всё будет понятно с первого раза

Скорее всего, чтобы лучше усвоить материал, придётся не раз пересматривать некоторые лекции и изучать дополнительную литературу. Совершенно нормально что-то не понимать и ошибаться, ведь именно поэтому вы начали учиться! Понимаем, что именно в такие моменты соблазн бросить всё велик, но уверяем, что постепенно будет становится проще и понятнее.

Кстати, если вы совсем не успеваете за темпами группы, можно перевестись на пару потоков вперёд как с сохранением, так и с обнулением прогресса.

А если выходит так, что сейчас вам совсем не до учёбы — можно уйти в академический отпуск. В обоих случаях нужно написать куратору курса.

Сильный дата-инженер воспринимает данные как конечный продукт и знает, как донести их до потребителей — аналитиков и ML-инженеров.

Для этого необходимо владеть разными инструментами, уметь подбирать их под конкретные задачи и понимать всю структуру DWH.

На курсе «Инженер данных» вы разберёте архитектуру хранилищ данных, научитесь их проектировать и поймёте, как автоматизировать ETL-процессы. А ещё — познакомитесь с Big Data и рассмотрите применение ML-моделей в дата-инженерии.

После обучения вы будете владеть всеми необходимыми дата-инженеру инструментами: Greenplum, Spark, Hadoop, Kubernetes, Hive, Kafka, Tableau, Airflow.

Новый поток стартует сегодня!
[Погрузиться в инженерию данных]

Допустим, вы прошли курс Start ML, научились решать задачи из блока «Собеседования и как их пройти» и готовы искать первую работу в ML.

Чтобы вам было проще понять, как успешно пройти техническое собеседование, куратор программы Start ML Нерсес Багиян провёл mock-интервью со студенткой курса Александрой Бреус. А преподаватели блоков по Python и машинному обучению Алексей Кожарин и Никита Табакаев дали свои комментарии.

Какие именно знания по Python и машинному обучению нужны Junior ML-инженеру? Разбираем в интервью!

[Смотреть]

Python — это инструмент, который помогает обрабатывать большие объёмы информации, автоматизирует сбор данных, и, в целом, является основным языком программирования в сфере Data Science.

На курсе «Аналитик данных», помимо работы с Python, мы учим всему необходимому для старта карьеры в аналитике: составлять SQL-запросы к базам данных, проводить A/B-тесты, анализировать продуктовые метрики и визуализировать полученные данные.


Присоединяйтесь, чтобы овладеть инструментами, без которых не обходится ни один аналитик.

[Начинаем уже сегодня]

В карьерном центре karpovꓸcourses HR-специалисты помогают выпускникам составить резюме, рассказывают, как представить свои навыки работодателю и помогают дойти до оффера.

Мы начинали с российских компаний, а с недавнего времени трудоустраиваем и за рубеж!

Чтобы лучше рассказать об этом направлении, делимся результатами, которых добились за 4 месяца:

● 65% студентов, обратившихся за помощью с трудоустройством за границей, уже получили оффер от зарубежных компаний. Остальных – продолжаем вести до результата!

● Основные кандидаты на релокацию – выпускники курсов Hard ML, System Design и «Симулятор аналитика». Так что, если вы учитесь, чтобы повысить уже имеющиеся навыки, присмотритесь и к возможности найти новое место ;)

● Процесс найма за рубежом традиционно более долгий, чем на привычном российском рынке. Иногда путь до финального оффера может затянуться на 8-10 месяцев. Будьте к этому готовы, если претендуете на место в крупной технологической компании. При этом мы максимально стараемся сокращать этот путь.

● Армения, Казахстан, Грузия, ОАЭ, Новая Зеландия, Швеция, Канада, Сербия и Польша – в этих странах нашим выпускникам уже удалось найти работу, и мы планируем и дальше расширять этот список :) Помните, что для релокации важно знать иностранный язык (как минимум – английский) и приготовиться к длительному процессу получения визы.

А если работа за границей и релокация (в другую страну или в другой город) вам не подходят, мы поможем найти удалённую работу – компании сейчас готовы рассматривать различные варианты занятости как для джунов, так и для опытных специалистов.

Курс System Design запустился совсем недавно, и мы начинаем делиться обратной связью студентов. У нашего выпускника Артёма уже был опыт дизайна систем, и, более того, он преподаёт IT-дисциплины по их проектрированию в вузе. Читайте отзыв, чтобы узнать, как выглядел курс в глазах опытного специалиста.

Умение проектировать системы — навык, который поможет выделиться из массы других разработчиков и попасть в компанию уровня FAANG. Среди выпускников курса System Design не только начинающие специалисты, но и те, у кого уже есть опыт в дизайне систем (и даже те, кто преподаёт их создание). Поэтому даже если у вас уже есть релевантный бэкграунд, мы поможем расширить знания и расскажем, как подготовиться к собеседованию в Big Tech.

Начинаем уже сегодня!

[Попробовать свои силы]

Знания по машинному обучению можно применить в самых разных сферах – от создания рекомендательных систем в соцсетях (с которыми вы наверняка сталкивались) до разработки нейросетей и искусственного интеллекта.

На курсе Start ML мы дадим всю необходимую базу для работы Junior ML-инженером, в том числе по Python и математике. Отдельно поговорим о собеседованиях и обсудим, как успешно их пройти.

Новый поток стартует сегодня, записаться можно до конца рабочей недели.
[Увидимся на курсе!]

Мы уже разбирали, как работает формула Байеса и какие проблемы можно решить с её помощью. В этот раз ментор karpov.cоurses Александр Манаенков рассказал, что такое байесовская статистика, чем она отличается от классической и в каких ситуациях может пригодиться.

А если вы пропустили предыдущую статью, прочитать её можно здесь.