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.

Работу с ML-моделями можно автоматизировать — такой подход называется AutoML. Как это сделать? Узнайте 18 октября на вебинаре VK Cloud!

Один из спикеров — Александр Волынский, преподаватель курса «Инженер данных», технический менеджер продукта, VK Cloud. Также на вебинаре выступит Николай Никитин, руководитель направления AutoML, NSS Lab ИТМО.

На вебинаре:

● поговорим, когда и для каких задач использовать AutoML;

● обсудим машинное обучение в облаке: разберём инструменты и инфраструктуру для быстрого запуска проектов и экономии затрат;

● Рассмотрим AutoML на базе Open-Source на примере фреймворка FEDOT от ИТМО.

В конце вебинара можно будет задать вопросы спикерам.

Вебинар пройдёт 18 октября в 17:00.

[Зарегистрироваться]

Как презентовать свои скиллы на собеседовании, если вы ищете первую работу?

Показать работодателю свой пет-проект! Так вы сможете выделиться среди большого количества кандидатов, а работодатель сможет увидеть примеры вашей работы.

Куратор курса Start ML Нерсес Багиян рассказал, на что стоит обратить внимание при оформлении пет-проекта. Делимся кратким чек-листом:

Прежде, чем выкладывать проект на GitHub, убедитесь, что:

● У проекта есть понятное и подробное описание, в котором указано, для чего он нужен и какие задачи вы решали.

● Код аккуратно логически разобран по файлам, как для тренировки модели, так и для её применения.

● Вы создали демо-версию, которая позволяет посмотреть, как работает проект, не запуская код.

● Вы провели грамотную работу с окружением: описали документацию для создания такого же окружения или даже завернули всё в Docker