Книга "Понимание машинного обучения: от теории к алгоритмам", авторы - Шай Шалев-Шварц и Шай Бен-Давид
https://bit.ly/3DsRbpH
https://bit.ly/3DsRbpH
⚡29-31 октября пройдет онлайн-хакатон EVRAZ AI Challenge от международной горно-металлургической компании EVRAZ
🔥 Узнайте на хакатоне, чем айтишники занимаются в промышленности, а также ...
Продуйте металл через Data Science;
Разработайте компьютерное зрение для контроля опасных зон агломашины;
Станьте частью команды EVRAZ;
Прокачайте свои скиллы вместе с экспертами EVRAZ.
К участию приглашаются все, кому интересен Data Science и Computer Vision.
❗Призовой фонд — 500 000 рублей
Регистрируйтесь до 26 октября 23:59 по ссылке: https://clck.ru/XzPnA
Приглашайте друзей и добавляйтесь в Telegram-чат, чтобы найти единомышленников: https://clck.ru/XzPqB
Это промо пост
🔥 Узнайте на хакатоне, чем айтишники занимаются в промышленности, а также ...
Продуйте металл через Data Science;
Разработайте компьютерное зрение для контроля опасных зон агломашины;
Станьте частью команды EVRAZ;
Прокачайте свои скиллы вместе с экспертами EVRAZ.
К участию приглашаются все, кому интересен Data Science и Computer Vision.
❗Призовой фонд — 500 000 рублей
Регистрируйтесь до 26 октября 23:59 по ссылке: https://clck.ru/XzPnA
Приглашайте друзей и добавляйтесь в Telegram-чат, чтобы найти единомышленников: https://clck.ru/XzPqB
Это промо пост
1000+ готовых шаблонов кода для алгоритмов машинного обучения, сортированных по категориям
https://bit.ly/3BDSi5u
https://bit.ly/3BDSi5u
Отрывок из книги М. Рассела,а М. Классена «Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub»: практические приёмы анализа данных на примере популярных соцсетей
https://bit.ly/3j8rUtc
https://bit.ly/3j8rUtc
Как готовиться к собеседованию начинающему специалисту?
Вход в мир IT чаще всего начинаются либо со стажировки в хорошей компании, либо сразу с работы специалистом уровня около junior. Дальше все уже зависит от целеустремленности и характера. Мы сегодня поговорим о том, как же успешно добраться до заветного начала карьеры.
Компаниям нужно понять, что вы перспективный сотрудник, в которого имеет смысл вкладывать время опытных специалистов, чтобы из стажера вы выросли в квалифицированного профессионала. Все ваши навыки до начала работы тяжело протестировать, ваш диплом/курс говорит уже не так много, а поток потенциальных кандидатов может быть немаленьким. Из-за всего этого компаниям приходятся налаживать какие-то процессы быстрой проверки профессиональных навыков и в IT это все сводится к собеседованиям (и в определенных случаях тестовому домашнему заданию).
Как правило, вам обязательно стоит владеть хотя бы одним языком программирования на базовом уровне. Самый простой вариант - получить нужные знания на техническом направлении вуза. Если же вы хотите попытаться изучить самостоятельно, то сейчас это не очень сложно. Спокойно изучите область, в которой хотите работать, ознакомьтесь с языками из этой области, изучите зарплаты и потенциальные задачи и приступайте к изучению литературы о языке. Также можно присоединиться к тематическим сообществам, часто там можно найти много полезных советов именно для начинающих.
Помимо языка, от вас будут ожидать базовых теоретических знаний. Для этого надо уже читать не языковую литературу, а постараться найти уже об области и пытаться сделать какие-то pet-проекты, которые вы сможете выложить в открытый доступ. Это поможет вам произвести впечатление человека заинтересованного и покажет, что вы знакомы с начальными элементами области и какими-то основами. Отдельное внимание, если вы подаетесь в большую компанию, стоит уделить алгоритмической теории. Для этого существует классическая книга за авторством Томаса Кормена, а также большое количество сайтов, посвященных задачкам с собеседований. Советуем вам их решать изначально на листе А4, чтобы вы приучились четко осмыслять решение задачи и писать чистый код без особых исправлений.
У компаний цель получить уже хорошего специалиста, который без опыта работы будет искать наставничество, при этом готового решать большинство возникающих проблем самостоятельно. Вы должны быть к этому морально готовы и собеседующий тоже должен это понимать.
В целом, не всегда может получиться пройти с первого раза. Однако, само прохождение собеседования - это очень хороший опыт, особенно если компания будет предоставлять обратную связь. Важно всегда анализировать процесс собеседования, понять что не получилось и поработать над собой.
#старткарьеры
Вход в мир IT чаще всего начинаются либо со стажировки в хорошей компании, либо сразу с работы специалистом уровня около junior. Дальше все уже зависит от целеустремленности и характера. Мы сегодня поговорим о том, как же успешно добраться до заветного начала карьеры.
Компаниям нужно понять, что вы перспективный сотрудник, в которого имеет смысл вкладывать время опытных специалистов, чтобы из стажера вы выросли в квалифицированного профессионала. Все ваши навыки до начала работы тяжело протестировать, ваш диплом/курс говорит уже не так много, а поток потенциальных кандидатов может быть немаленьким. Из-за всего этого компаниям приходятся налаживать какие-то процессы быстрой проверки профессиональных навыков и в IT это все сводится к собеседованиям (и в определенных случаях тестовому домашнему заданию).
Как правило, вам обязательно стоит владеть хотя бы одним языком программирования на базовом уровне. Самый простой вариант - получить нужные знания на техническом направлении вуза. Если же вы хотите попытаться изучить самостоятельно, то сейчас это не очень сложно. Спокойно изучите область, в которой хотите работать, ознакомьтесь с языками из этой области, изучите зарплаты и потенциальные задачи и приступайте к изучению литературы о языке. Также можно присоединиться к тематическим сообществам, часто там можно найти много полезных советов именно для начинающих.
Помимо языка, от вас будут ожидать базовых теоретических знаний. Для этого надо уже читать не языковую литературу, а постараться найти уже об области и пытаться сделать какие-то pet-проекты, которые вы сможете выложить в открытый доступ. Это поможет вам произвести впечатление человека заинтересованного и покажет, что вы знакомы с начальными элементами области и какими-то основами. Отдельное внимание, если вы подаетесь в большую компанию, стоит уделить алгоритмической теории. Для этого существует классическая книга за авторством Томаса Кормена, а также большое количество сайтов, посвященных задачкам с собеседований. Советуем вам их решать изначально на листе А4, чтобы вы приучились четко осмыслять решение задачи и писать чистый код без особых исправлений.
У компаний цель получить уже хорошего специалиста, который без опыта работы будет искать наставничество, при этом готового решать большинство возникающих проблем самостоятельно. Вы должны быть к этому морально готовы и собеседующий тоже должен это понимать.
В целом, не всегда может получиться пройти с первого раза. Однако, само прохождение собеседования - это очень хороший опыт, особенно если компания будет предоставлять обратную связь. Важно всегда анализировать процесс собеседования, понять что не получилось и поработать над собой.
#старткарьеры
Лучшие практики, которым нужно следовать для эффективного написания кода на Python
https://bit.ly/3C1DHRq
https://bit.ly/3C1DHRq
Книга «Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP», авторы: В.В. Степаненко, И.И. Холод
https://bit.ly/3jsADX6
https://bit.ly/3jsADX6
ВКонтакте каждую неделю выкатывает статистику по сообществу. Хотим с вами поделиться цифрами до того, как мы запустили перфоманс рекламу. Основной рост произошёл благодаря органическому трафику, в частности благодаря сарафанному радио. Именно поэтому 29% переходов в группу из раздела "рекомендуемые сообщества".
Чтобы поближе познакомиться с вами и публиковать еще более полезные материалы из просторов интернета, мы пополнили ряды наших редакторов и запускаем два опроса для тех, кто уже работает в Data Science и для тех, кто только планирует старт карьеры.
Чтобы поближе познакомиться с вами и публиковать еще более полезные материалы из просторов интернета, мы пополнили ряды наших редакторов и запускаем два опроса для тех, кто уже работает в Data Science и для тех, кто только планирует старт карьеры.