Do you speak SQL? 👅
Мы решили собрать подборку 10 суперполезных, на наш взгляд, сервисов для проверки и прокачки навыков SQL.
DATALEMUR
Сервис позволяет потренироваться на тестовых заданиях, выбрав один из трех уровней сложности: Easy, Medium и Hard. Создатель сервиса — Ник Сингх, автор книги «Ace the Data Science Interview». Сервис бесплатный, но требуется регистрация.
LEETCODE
Удобный в навигации сервис с более чем 2.5К тестовых заданий, позволяющий задать себе собственную программу обучения, чтобы подготовиться к конкретному карьерному апгрейду. Есть два вида подписок: на месяц ($35) и на год ($13.25/месяц).
Zachary Thomas' SQL Questions
Небольшой гид для аналитика данных с тестовыми задачами средней и повышенной сложности. Успеете разобрать за 1 час — лишним не будет!
WINDOW FUNCTIONS
Вы же любите оконные функции? Тогда этот бесплатный тренажер на Postgres стоит добавить в закладки.
CODE ACADEMY
Более 940К студентов, сертификат по окончании курса — прекрасные показатели того, что закончив этот курс (пишут, что можно уложиться в 8 часов), начинающий дата аналитик освоит SQL в достаточной мере, чтобы любое тестовое задание было по силам. Есть бесплатный базовый аккаунт, Pro Lite ($13.99/месяц) или Pro ($19.99/месяц).
SQL BOLT
Полностью бесплатный курс по SQL из 20ти интерактивных уроков, создатели которого будут благодарны донатам через Paypal, но не настаивают. Интерфейс сервиса довольно строг и минималистичен, что позволит по максимуму погрузиться в тему, не отвлекаясь на рекламу и лимиты бесплатных версий, как бывает с конкурентами этого курса.
SQL ZOO
Построенный на движке MediaWiki, этот каталог бесплатных уроков начинает с азов и поэтапно подводит ученика к использованию SQL с C#, PHP на серверах Amazon EC2 и транзакциям.
HACKERANK
Сервис, клиентами которого являются компании из списка Fortune 100, Atlassian, Bloomberg, Adobe, LinkedIn, у которого свыше 3К компаний-клиентов. Он не только предоставляет услуги опосредованного тестирования соискателя, но и предлагает курсы по совершенствованию навыков SQL. Регистрация обязательна.
SQL TEACHING
CASE, SUBSTR, COALESCE — это темы трех последних уроков из курса, который вы можете пройти совершенно бесплатно. Целых 31 функции, навыки использования которых вы можете отшлифовать, всего лишь открыв ссылку сверху!
W3 SCHOOL
Довольно удобный бесплатный сервис, но с небольшим недостатком — интерактивные упражнения открываются в новой вкладке, и если вы не минималист, познавший дзен в браузере, вкладки и окна которого можно пересчитать на пальцах одной руки, то три сосны могут внезапно разрастись в целый сосновый бор.
🆒 Все сервисы англоязычные!
Знаете ли вы подобные проекты на русском? Если да, кидайте ссылки и ваши впечатления в комментарии.
Источник: https://news.1rj.ru/str/leftjoin/852
#SQL #подборка
Мы решили собрать подборку 10 суперполезных, на наш взгляд, сервисов для проверки и прокачки навыков SQL.
DATALEMUR
Сервис позволяет потренироваться на тестовых заданиях, выбрав один из трех уровней сложности: Easy, Medium и Hard. Создатель сервиса — Ник Сингх, автор книги «Ace the Data Science Interview». Сервис бесплатный, но требуется регистрация.
LEETCODE
Удобный в навигации сервис с более чем 2.5К тестовых заданий, позволяющий задать себе собственную программу обучения, чтобы подготовиться к конкретному карьерному апгрейду. Есть два вида подписок: на месяц ($35) и на год ($13.25/месяц).
Zachary Thomas' SQL Questions
Небольшой гид для аналитика данных с тестовыми задачами средней и повышенной сложности. Успеете разобрать за 1 час — лишним не будет!
WINDOW FUNCTIONS
Вы же любите оконные функции? Тогда этот бесплатный тренажер на Postgres стоит добавить в закладки.
CODE ACADEMY
Более 940К студентов, сертификат по окончании курса — прекрасные показатели того, что закончив этот курс (пишут, что можно уложиться в 8 часов), начинающий дата аналитик освоит SQL в достаточной мере, чтобы любое тестовое задание было по силам. Есть бесплатный базовый аккаунт, Pro Lite ($13.99/месяц) или Pro ($19.99/месяц).
SQL BOLT
Полностью бесплатный курс по SQL из 20ти интерактивных уроков, создатели которого будут благодарны донатам через Paypal, но не настаивают. Интерфейс сервиса довольно строг и минималистичен, что позволит по максимуму погрузиться в тему, не отвлекаясь на рекламу и лимиты бесплатных версий, как бывает с конкурентами этого курса.
SQL ZOO
Построенный на движке MediaWiki, этот каталог бесплатных уроков начинает с азов и поэтапно подводит ученика к использованию SQL с C#, PHP на серверах Amazon EC2 и транзакциям.
HACKERANK
Сервис, клиентами которого являются компании из списка Fortune 100, Atlassian, Bloomberg, Adobe, LinkedIn, у которого свыше 3К компаний-клиентов. Он не только предоставляет услуги опосредованного тестирования соискателя, но и предлагает курсы по совершенствованию навыков SQL. Регистрация обязательна.
SQL TEACHING
CASE, SUBSTR, COALESCE — это темы трех последних уроков из курса, который вы можете пройти совершенно бесплатно. Целых 31 функции, навыки использования которых вы можете отшлифовать, всего лишь открыв ссылку сверху!
W3 SCHOOL
Довольно удобный бесплатный сервис, но с небольшим недостатком — интерактивные упражнения открываются в новой вкладке, и если вы не минималист, познавший дзен в браузере, вкладки и окна которого можно пересчитать на пальцах одной руки, то три сосны могут внезапно разрастись в целый сосновый бор.
Знаете ли вы подобные проекты на русском? Если да, кидайте ссылки и ваши впечатления в комментарии.
Источник: https://news.1rj.ru/str/leftjoin/852
#SQL #подборка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Datalemur
DataLemur - Ace the SQL & Data Science Interview
Practice SQL Interview Questions & Data Science Interview Questions asked by FAANG. Made by Nick Singh, Best-Selling Author of Ace the Data Science Interview.
Forwarded from Women in Big Data Russia
Предновогодняя пора ещё не повод отложить обучение на следующий год!
☑️ ИТ-кампус НЕЙМАРК в Нижнем Новгороде запускает бесплатный ML-интенсив: Машинное обучение / Нейронные сети / Искусственный интеллект
🔘Для тех, кто только в самом начале IT-пути, у нас есть записи «Траектории обучения data science: Kaggle». Посмотреть их можно по ссылке.
Подробнее про ИТ-кампус НЕЙМАРК
Что будет на курсе?
- никакой сухой теории - только практико-ориентированное обучение от экспертов СБЕР, Huawei, YADRO, МТС, Harman, Lad, Globus, IntelliVision совместно с профессорами ННГУ, НГТУ, ВШЭ;
- практические кейсы от разработчиков ИТ-компаний, участвующих в интенсиве;
- актуальные темы по автоматическому распознаванию речи, рекомендательным системам, классификации изображений, измерению точности языковой модели, временным рядам и т.д.;
- и последнее, но отнюдь немаловажное - лучшим резидентам курса будет предложено трудоустройство или стажировка в компаниях-участниках.
Кто может принять участие?
- студенты профильных ИТ/инженерных специальностей;
- выпускники курсов повышения квалификации и профессиональной переподготовки в сфере ИТ Нижегородских вузов, а также других вузов России;
- студенты и специалисты непрофильных специальностей, обладающие знаниями ML & Python.
Принять участие можно оффлайн в Нижнем Новгороде или онлайн в любой точке мира.
Первое занятие курса пройдет 26 декабря в 18:00 МСК.
Зарегистрироваться и ознакомиться со всеми подробностями курса вы можете на сайте – https://хайбрейн.неймарк.рф/course/neimark-ml
Задавайте свои вопросы в чате интенсива в Телеграм – https://news.1rj.ru/str/+BftUHcRU9rg2YTli
☑️ ИТ-кампус НЕЙМАРК в Нижнем Новгороде запускает бесплатный ML-интенсив: Машинное обучение / Нейронные сети / Искусственный интеллект
🔘Для тех, кто только в самом начале IT-пути, у нас есть записи «Траектории обучения data science: Kaggle». Посмотреть их можно по ссылке.
Подробнее про ИТ-кампус НЕЙМАРК
Что будет на курсе?
- никакой сухой теории - только практико-ориентированное обучение от экспертов СБЕР, Huawei, YADRO, МТС, Harman, Lad, Globus, IntelliVision совместно с профессорами ННГУ, НГТУ, ВШЭ;
- практические кейсы от разработчиков ИТ-компаний, участвующих в интенсиве;
- актуальные темы по автоматическому распознаванию речи, рекомендательным системам, классификации изображений, измерению точности языковой модели, временным рядам и т.д.;
- и последнее, но отнюдь немаловажное - лучшим резидентам курса будет предложено трудоустройство или стажировка в компаниях-участниках.
Кто может принять участие?
- студенты профильных ИТ/инженерных специальностей;
- выпускники курсов повышения квалификации и профессиональной переподготовки в сфере ИТ Нижегородских вузов, а также других вузов России;
- студенты и специалисты непрофильных специальностей, обладающие знаниями ML & Python.
Принять участие можно оффлайн в Нижнем Новгороде или онлайн в любой точке мира.
Первое занятие курса пройдет 26 декабря в 18:00 МСК.
Зарегистрироваться и ознакомиться со всеми подробностями курса вы можете на сайте – https://хайбрейн.неймарк.рф/course/neimark-ml
Задавайте свои вопросы в чате интенсива в Телеграм – https://news.1rj.ru/str/+BftUHcRU9rg2YTli
👍2
Forwarded from Cloud.ru
🔥Мы запускаем бесплатный онлайн-курс от Advаnced и приглашаем вас первыми принять участие в обучении. Вместе будем разбираться, как устроено облако, пройдём путь от регистрации в личном кабинете до запуска наших сервисов. Что ещё:
⛅️ изучим модели потребления облака;
⛅️ посмотрим, как на деле работают облачные IaaS- и PaaS-решения;
⛅️ разложим по полочкам все процессы миграции.
В финале вы сможете оставить честную обратную связь. Курс будет полезен как ИТ-специалистам, так и представителям бизнеса. Кстати, количество мест ограничено – мы готовы принять первые 50 заявок, поэтому не советуем откладывать «на потом». Зарегистрироваться можно на нашем сайте
🤖 А пока мы набираем группу для обучения, предлагаем пройти мини-курс в чат-боте Cloud
⛅️ изучим модели потребления облака;
⛅️ посмотрим, как на деле работают облачные IaaS- и PaaS-решения;
⛅️ разложим по полочкам все процессы миграции.
В финале вы сможете оставить честную обратную связь. Курс будет полезен как ИТ-специалистам, так и представителям бизнеса. Кстати, количество мест ограничено – мы готовы принять первые 50 заявок, поэтому не советуем откладывать «на потом». Зарегистрироваться можно на нашем сайте
🤖 А пока мы набираем группу для обучения, предлагаем пройти мини-курс в чат-боте Cloud
Forwarded from Zen of Python
ChatGPT: нейросеть, которая умеет кодить, рисовать и запускать симуляцию внутри самой себя
Компания OpenAI, которая до этого запустила DALL-E и Codex, опубликовала новую языковую модель ChatGPT на основе GPT 3.5. Нейросеть умеет общаться с человеком в чате и давать ответы на самые разные вопросы, писать код для Python, рисовать и многое другое.
Сейчас она в бета-тесте и вы можете протестировать её работу. О том как это сделать и что ещё она умеет мы рассказали на сайте:
https://tproger.ru/articles/chatgpt-nejroset-kotoraja-umeet-kodit-risovat-i-zapuskat-simuljaciju-vnutri-samoj-sebja/
#ml
Компания OpenAI, которая до этого запустила DALL-E и Codex, опубликовала новую языковую модель ChatGPT на основе GPT 3.5. Нейросеть умеет общаться с человеком в чате и давать ответы на самые разные вопросы, писать код для Python, рисовать и многое другое.
Сейчас она в бета-тесте и вы можете протестировать её работу. О том как это сделать и что ещё она умеет мы рассказали на сайте:
https://tproger.ru/articles/chatgpt-nejroset-kotoraja-umeet-kodit-risovat-i-zapuskat-simuljaciju-vnutri-samoj-sebja/
#ml
С 12 декабря внешние слушатели смогут записаться на более 40 факультативов НИУ ВШЭ!
Вы можете ознакомиться с каталогом факультативов на витрине и записаться на понравившиеся курсы, нажав на кнопку «Записаться на курс». 🗃
Более подробную информацию об условиях получения доступа к курсам можно получить здесь. 📮
Из https://news.1rj.ru/str/ds_course/185
Вы можете ознакомиться с каталогом факультативов на витрине и записаться на понравившиеся курсы, нажав на кнопку «Записаться на курс». 🗃
Более подробную информацию об условиях получения доступа к курсам можно получить здесь. 📮
Из https://news.1rj.ru/str/ds_course/185
learnonline.hse.ru
Онлайн курсы ВШЭ
Получайте новые знания онлайн от преподавателей ВШЭ и практиков
❤2
ML System Design Course 2022 - лекции
Список и краткое содержание опубликованных лекций открытого курса ODS 2022
🥳Хопа! Пока мы с вами обсуждали АБ-тесты, в ML System Design Course 2022 подъехали новые крутые лекции.
Вот список всех лекций курса на текущий момент:
1. Практическое применение машинного обучения. Делать ML-модели легко, трудно делать полезные ML-модели. В первой лекции дается определение “дизайна систем машинного обучения”, разбираются предположения ML-систем, их традиционные области применения и отличия академического и промышленного машинного обучения.
2. Основы проектирования ML-систем. Дизайн - это работа с ограничениями, и во второй лекции мы разбираем источники этих ограничений, постановку задачи, метрики и бейзлайны.
3. Обучающие данные. Машинное обучение основано на данных, и в этой лекции мы обсудим проблемы разметки и подготовки данных, проблему дисбаланса классов и сэмплирование.
4. Подготовка и отбор признаков. Задача подготовки данных - упростить обучение модели. Обсуждаем аугментацию для разных типов данных, использование синтетических данных, работу с выбросами и пропущенными значениями, масштабирование, конструирование и отбор признаков. Отдельно мы разговариваем о даталиках - данных, доступных при обучении, но недоступных при использовании модели.
5. Выбор модели, разработка и обучение модели. Сердце ML-системы - модель (или несколько моделей) машинного обучения. Нужно начинать с простого, проверять предположения модели и аккуратно сравнивать разные подходы. Обсуждаем ансамбли, распределенное обучение, гадаем по графикам лосс-функции и калибруем вероятности.
6. Оценка качества модели. Важно не только качество ML-модели, но и качество системы целиком. Обсуждаем качество интерфейса, данных и самой модели. Строим простые бейзлайны. Проверяем качество модели на пьяницах-спортсменах, тестируем модель на устойчивость и вспоминаем парадокс Симпсона. Единственная лекция, в которой есть хоть какие-то примеры кода.
7. Развертывание систем. Архитектура развертывания модели определяет, где будет работать модель, когда будет производится инференс, как модель получит запрос пользователя и как пользователь получит ответ модели. Предсказания можно делать на лету, по запросу, а можно сделать заранее и отдавать готовые по мере необходимости. Что-то лучше считать все в облаке, а что-то прямо на устройстве клиента. Можно ускорить инференс нейронной сети с помощью ONNX или ENOT.AI, раскидать нейронку на несколько GPU с помощью Accelerate и использовать оптимизированные CUDA-ядра DeepSpeed. Главное - не запутаться.
8. Диагностика ошибок и отказов ML-систем. Диагностика проблем с данными. Мониторинг. Обсуждаем естественную и отложенную разметку, прокси-метрики и петлю обратной связи. Разбираем примеры, где деньги - плохая метрика, википедию жарят, а метки зависят от временного горизонта. Рассматриваем специфичные для ML-систем отказы и ошибки, выбросы, крайние случаи, сравнение распределений, мониторинг, усталость от алертов и устройство SLA.
9. Мониторинг и обучение на потоковых данных. Шаблоны обмена данными, асинхронные взаимодействия, издатели, подписчики, Kafra, RabbitMQ, Pub/Sub - вот краткий список того, о чем невозможно рассказать в одной лекции. Но мы попробовали.
10. Жизненный цикл модели. Есть разные модели жизненного цикла ML-систем, но все они сходятся в одном - модель, скорее всего, придется неоднократно переделывать. Новые версии модели нужно будет сравнить со старыми, и решить - какие лучше. Разберем тестирование моделей на живых пользователях, data-centric подход и непрерывное переобучение моделей.
На странице курса также доступны презентации и списки рекомендованных к прочтению материалов для каждой лекции.
Всего планируется 14 лекций + 2 лекции в качестве новогоднего подарка от @Reliable ML🎄.
Не переключайтесь!
#tech #ml_system_design
Источник: https://news.1rj.ru/str/reliable_ml/99
Список и краткое содержание опубликованных лекций открытого курса ODS 2022
🥳Хопа! Пока мы с вами обсуждали АБ-тесты, в ML System Design Course 2022 подъехали новые крутые лекции.
Вот список всех лекций курса на текущий момент:
1. Практическое применение машинного обучения. Делать ML-модели легко, трудно делать полезные ML-модели. В первой лекции дается определение “дизайна систем машинного обучения”, разбираются предположения ML-систем, их традиционные области применения и отличия академического и промышленного машинного обучения.
2. Основы проектирования ML-систем. Дизайн - это работа с ограничениями, и во второй лекции мы разбираем источники этих ограничений, постановку задачи, метрики и бейзлайны.
3. Обучающие данные. Машинное обучение основано на данных, и в этой лекции мы обсудим проблемы разметки и подготовки данных, проблему дисбаланса классов и сэмплирование.
4. Подготовка и отбор признаков. Задача подготовки данных - упростить обучение модели. Обсуждаем аугментацию для разных типов данных, использование синтетических данных, работу с выбросами и пропущенными значениями, масштабирование, конструирование и отбор признаков. Отдельно мы разговариваем о даталиках - данных, доступных при обучении, но недоступных при использовании модели.
5. Выбор модели, разработка и обучение модели. Сердце ML-системы - модель (или несколько моделей) машинного обучения. Нужно начинать с простого, проверять предположения модели и аккуратно сравнивать разные подходы. Обсуждаем ансамбли, распределенное обучение, гадаем по графикам лосс-функции и калибруем вероятности.
6. Оценка качества модели. Важно не только качество ML-модели, но и качество системы целиком. Обсуждаем качество интерфейса, данных и самой модели. Строим простые бейзлайны. Проверяем качество модели на пьяницах-спортсменах, тестируем модель на устойчивость и вспоминаем парадокс Симпсона. Единственная лекция, в которой есть хоть какие-то примеры кода.
7. Развертывание систем. Архитектура развертывания модели определяет, где будет работать модель, когда будет производится инференс, как модель получит запрос пользователя и как пользователь получит ответ модели. Предсказания можно делать на лету, по запросу, а можно сделать заранее и отдавать готовые по мере необходимости. Что-то лучше считать все в облаке, а что-то прямо на устройстве клиента. Можно ускорить инференс нейронной сети с помощью ONNX или ENOT.AI, раскидать нейронку на несколько GPU с помощью Accelerate и использовать оптимизированные CUDA-ядра DeepSpeed. Главное - не запутаться.
8. Диагностика ошибок и отказов ML-систем. Диагностика проблем с данными. Мониторинг. Обсуждаем естественную и отложенную разметку, прокси-метрики и петлю обратной связи. Разбираем примеры, где деньги - плохая метрика, википедию жарят, а метки зависят от временного горизонта. Рассматриваем специфичные для ML-систем отказы и ошибки, выбросы, крайние случаи, сравнение распределений, мониторинг, усталость от алертов и устройство SLA.
9. Мониторинг и обучение на потоковых данных. Шаблоны обмена данными, асинхронные взаимодействия, издатели, подписчики, Kafra, RabbitMQ, Pub/Sub - вот краткий список того, о чем невозможно рассказать в одной лекции. Но мы попробовали.
10. Жизненный цикл модели. Есть разные модели жизненного цикла ML-систем, но все они сходятся в одном - модель, скорее всего, придется неоднократно переделывать. Новые версии модели нужно будет сравнить со старыми, и решить - какие лучше. Разберем тестирование моделей на живых пользователях, data-centric подход и непрерывное переобучение моделей.
На странице курса также доступны презентации и списки рекомендованных к прочтению материалов для каждой лекции.
Всего планируется 14 лекций + 2 лекции в качестве новогоднего подарка от @Reliable ML🎄.
Не переключайтесь!
#tech #ml_system_design
Источник: https://news.1rj.ru/str/reliable_ml/99
YouTube
ML System Design - Практическое применение машинного обучения.
Страница курса: https://ods.ai/tracks/ml-system-design-22
Course Fest: https://ods.ai/events/course_season_autumn_22
Наши соц.сети:
Telegram: https://news.1rj.ru/str/datafest
Вконтакте: https://vk.com/datafest
Канал с вакансиями в telegram: https://news.1rj.ru/str/odsjobs
Канал…
Course Fest: https://ods.ai/events/course_season_autumn_22
Наши соц.сети:
Telegram: https://news.1rj.ru/str/datafest
Вконтакте: https://vk.com/datafest
Канал с вакансиями в telegram: https://news.1rj.ru/str/odsjobs
Канал…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Подборка лучших каналов и чатов про релокацию: английский, поиск работы, информация про страны.
RelocationDEV — свежие новости: как и куда уехать, где получить ВНЖ и как забрать котика с собой.
🤝 YES NO MAD — тематическое общение и взаимопомощь в сообществе digital nomads. Жизнь в разных странах, релокация.
🚀 Изучение языка как стратегия — лингво-коуч с айтишным бэкграундом рассказывает, как улучшить английский и пройти интервью
MOVER 🌎 — собрали подробные FAQ по релокации в 10 стран. Помогаем переехать в Турцию и Черногорию.
✈️🌏 @Relocate_Today — горячие вакансии в IT и около с з/п в $, €, £ с релокацией и удаленкой.
AgileFluent — помогаем профессионалам найти работу за границей — подготовить резюме, сопроводительное письмо, LinkedIn.
❤️ Oh, world! — действительно актуальная информация для удаленщиков, путешественников и номадов: емко и по делу в канале Oh, world!
#relocation https://news.1rj.ru/str/relocaty/462
RelocationDEV — свежие новости: как и куда уехать, где получить ВНЖ и как забрать котика с собой.
🤝 YES NO MAD — тематическое общение и взаимопомощь в сообществе digital nomads. Жизнь в разных странах, релокация.
🚀 Изучение языка как стратегия — лингво-коуч с айтишным бэкграундом рассказывает, как улучшить английский и пройти интервью
MOVER 🌎 — собрали подробные FAQ по релокации в 10 стран. Помогаем переехать в Турцию и Черногорию.
✈️🌏 @Relocate_Today — горячие вакансии в IT и около с з/п в $, €, £ с релокацией и удаленкой.
AgileFluent — помогаем профессионалам найти работу за границей — подготовить резюме, сопроводительное письмо, LinkedIn.
❤️ Oh, world! — действительно актуальная информация для удаленщиков, путешественников и номадов: емко и по делу в канале Oh, world!
#relocation https://news.1rj.ru/str/relocaty/462
Релокация в ЕС: семь правдивых историй от разработчиков о переезде в Европу в 2022 году
Мы собрали семь историй айтишников, которые смогли перебраться в Европу после февраля 2022 года. Ребята рассказали, как они искали работу, оформляли документы, с какими трудностями столкнулись и какие у них впечатления от эмиграции.
#relocation
Мы собрали семь историй айтишников, которые смогли перебраться в Европу после февраля 2022 года. Ребята рассказали, как они искали работу, оформляли документы, с какими трудностями столкнулись и какие у них впечатления от эмиграции.
#relocation
#Бот огонь! Добавляйте во все чаты https://news.1rj.ru/str/datajobs/243165 😁
https://news.1rj.ru/str/datajobs/243276
https://news.1rj.ru/str/datajobs/243276
Telegram
Кратко бот in Data jobs
Последние 100 сообщений суммаризованы так:
Евгения, Павел и Мария без «вилки по результатам собеседования». 8 месяцев назад заметное проседание произошло.
У компании Синергия есть амбициозные проекты, многие из которых опережают тренды рынка. Вакансия: системный…
Евгения, Павел и Мария без «вилки по результатам собеседования». 8 месяцев назад заметное проседание произошло.
У компании Синергия есть амбициозные проекты, многие из которых опережают тренды рынка. Вакансия: системный…
🚀Спринт FineBI
Совсем скоро (14.12.22) стартует бесплатный образовательный проект Спринт FineBI, рассчитанный на 2 недели эффективного ознакомления и обучения основным принципам работы с удобной и функциональной системой бизнес-анализа FineBI. Решение вполне способно заменить системы ушедших с российского рынка вендоров, и мы предлагаем вам самим в этом убедиться.
#FineBI - это инструмент для Self Service BI-анализа, поскольку он имеет не только функции анализа данных на уровне визуализации данных, но и управление загрузкой и трансформацией данных.
В рамках занятий будет несколько онлайн разборов и мы проведем их и в декабре 2022 и в январе 2023, поэтому записавшись, вы сможете пройти программу в удобное для Вас время (в том числе и на каникулах, если в конце декабря "завал" работы :) ). После обучения для желающих мы планируем сделать тест и выдать сертификат.
Задания выдаются ежедневно (~30минут-1,5часа) и все материалы доступны в записи.
Регистрируйтесь на Спринт FineBI, чтоб не пропустить ни одного дня!
https://finebi.datafinder.ru/
Совсем скоро (14.12.22) стартует бесплатный образовательный проект Спринт FineBI, рассчитанный на 2 недели эффективного ознакомления и обучения основным принципам работы с удобной и функциональной системой бизнес-анализа FineBI. Решение вполне способно заменить системы ушедших с российского рынка вендоров, и мы предлагаем вам самим в этом убедиться.
#FineBI - это инструмент для Self Service BI-анализа, поскольку он имеет не только функции анализа данных на уровне визуализации данных, но и управление загрузкой и трансформацией данных.
В рамках занятий будет несколько онлайн разборов и мы проведем их и в декабре 2022 и в январе 2023, поэтому записавшись, вы сможете пройти программу в удобное для Вас время (в том числе и на каникулах, если в конце декабря "завал" работы :) ). После обучения для желающих мы планируем сделать тест и выдать сертификат.
Задания выдаются ежедневно (~30минут-1,5часа) и все материалы доступны в записи.
Регистрируйтесь на Спринт FineBI, чтоб не пропустить ни одного дня!
https://finebi.datafinder.ru/
👍2👎1
Яндекс Практикум запускает бесплатный курс, который поможет выбрать профессию в анализе данных. Расскажем, чем занимаются разные аналитики, сколько они зарабатывают и как стать одним или одной из них.
Курс будет полезен, если
→ у вас нет опыта, но хочется работать в анализе данных;
→ хотите сменить профессию, но не знаете, с чего начать.
После курса можно будет пройти бесплатную вводную часть о профессии, которая понравилась. Там вы решите первые практические задачи настоящих аналитиков.
Начините путь в анализ данных вместе с Практикумом →
Курс будет полезен, если
→ у вас нет опыта, но хочется работать в анализе данных;
→ хотите сменить профессию, но не знаете, с чего начать.
После курса можно будет пройти бесплатную вводную часть о профессии, которая понравилась. Там вы решите первые практические задачи настоящих аналитиков.
Начините путь в анализ данных вместе с Практикумом →
Записи эфиров от @agilefluent:
Как найти работу в Google и начать создавать продукты, которые меняют мир
Бизнес-английский: как оценить себя и улучшить свой уровень
Разбираем профили LinkedIn подписчиков: LinkedIn Profile Analysis
Разбираем резюме с рекрутерами BelnCrypto: CV Review
Как готовиться к интервью: советы от senior product manager из Booking
Релокация в Европу с Relocode: обсуждаем ситуацию на европейском рынке
Релокация в Германию: как пройти путь до оффера
Сохраните к себе, чтобы не потерять и посмотреть на новогодних, и делитесь с друзьями, которым интересна международка. И не забывайте проверять наш YouTube канал на наличие новых видео :)
Как найти работу в Google и начать создавать продукты, которые меняют мир
Бизнес-английский: как оценить себя и улучшить свой уровень
Разбираем профили LinkedIn подписчиков: LinkedIn Profile Analysis
Разбираем резюме с рекрутерами BelnCrypto: CV Review
Как готовиться к интервью: советы от senior product manager из Booking
Релокация в Европу с Relocode: обсуждаем ситуацию на европейском рынке
Релокация в Германию: как пройти путь до оффера
Сохраните к себе, чтобы не потерять и посмотреть на новогодних, и делитесь с друзьями, которым интересна международка. И не забывайте проверять наш YouTube канал на наличие новых видео :)
Хорошо визуализировать данные — работа не одних только аналитиков. Умение сделать понятный график пригодится везде, где нужно что-то понятно рассказать или аргументировать.
В карточках расскажем на примере, как навыки визуализации упрощают работу и жизнь.
Если захотите освоить их — приходите учиться
В карточках расскажем на примере, как навыки визуализации упрощают работу и жизнь.
Если захотите освоить их — приходите учиться