Машинное обучение от А до Я: практические занятия по Python и R в Data Science (курс)
https://bit.ly/31iFzrh
https://bit.ly/31iFzrh
Сборник курсов по прикладной статистике на Coursera, а также дополнительные материалы в одном репозитории
https://bit.ly/3lqilGY
https://bit.ly/3lqilGY
Наше сообщество стало информационным партнёром бесплатной онлайн-конференции DataStart по Data Science, машинному обучению и нейросетям!
- 2 трека, 16 часов информации, которую не найти в сети
- насыщенный день в профессиональном сообществе
- кейсы, успехи и фейлы
- бесплатная онлайн-трансляция
- высокий уровень программы
Скорее регистрируйтесь, потому что количество мест ограничено. Больше половины участников уже зарегистрировались. Конференция пройдёт уже 14 декабря.
Регистрация - https://vk.cc/c8BC2c
Трансляция идет в 2 потока, а все доклады очень интересные, поэтому рекомендуем вам сразу приобретать видеозаписи, тем более сейчас самая низкая цена. После конференции вы обязательно захотите пересмотреть доклады и внимательнее изучить презентации спикеров.
Некоторые из докладов:
- Методы оптимизации процесса разметки для обучения нейронных сетей
- Хаос в машинном обучении
- Риски в ML проектах
Регистрация - https://vk.cc/c8BC2c
- 2 трека, 16 часов информации, которую не найти в сети
- насыщенный день в профессиональном сообществе
- кейсы, успехи и фейлы
- бесплатная онлайн-трансляция
- высокий уровень программы
Скорее регистрируйтесь, потому что количество мест ограничено. Больше половины участников уже зарегистрировались. Конференция пройдёт уже 14 декабря.
Регистрация - https://vk.cc/c8BC2c
Трансляция идет в 2 потока, а все доклады очень интересные, поэтому рекомендуем вам сразу приобретать видеозаписи, тем более сейчас самая низкая цена. После конференции вы обязательно захотите пересмотреть доклады и внимательнее изучить презентации спикеров.
Некоторые из докладов:
- Методы оптимизации процесса разметки для обучения нейронных сетей
- Хаос в машинном обучении
- Риски в ML проектах
Регистрация - https://vk.cc/c8BC2c
Книга "Элементы статистического обучения": интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование
https://bit.ly/3GdczAs
https://bit.ly/3GdczAs
#top@datamining.team
ТОП 5 постов за ноябрь:
1. Сборник тестовых заданий, вопросов и чеклистов на позицию дата-сайентиста
https://bit.ly/3FgXPA5
2. "VIP читлист": советы по машинному обучению от Стэнфорда
https://bit.ly/3HJyhxG
3. "Машинное обучение и Data Science: погружение в тему" (учебник от ШАД)
https://bit.ly/3wZRLcs
4. "Погружение в глубокое обучение" (книга от сотрудников Amazon)
https://bit.ly/3Hig8H6
5. Книга "Машинное обучение с нуля": введение в основные концепции и методы
https://bit.ly/3wjsiu4
ТОП 5 постов за ноябрь:
1. Сборник тестовых заданий, вопросов и чеклистов на позицию дата-сайентиста
https://bit.ly/3FgXPA5
2. "VIP читлист": советы по машинному обучению от Стэнфорда
https://bit.ly/3HJyhxG
3. "Машинное обучение и Data Science: погружение в тему" (учебник от ШАД)
https://bit.ly/3wZRLcs
4. "Погружение в глубокое обучение" (книга от сотрудников Amazon)
https://bit.ly/3Hig8H6
5. Книга "Машинное обучение с нуля": введение в основные концепции и методы
https://bit.ly/3wjsiu4
5 идей для тренировочных проектов в сфере Data Science, которые помогут в решении реальных бизнес-задач в 2022 году
https://bit.ly/3doYJyw
https://bit.ly/3doYJyw
Очень подробный и структурированный читлист по библиотеке Pandas: от загрузки и обработки файлов различных типов до полноценной работы с данными
https://bit.ly/3oql2dy
https://bit.ly/3oql2dy
«Цифровой человек как услуга» — японская компания создает помощника в виртуальной реальности
https://bit.ly/3y3k4r0
https://bit.ly/3y3k4r0
Книги по Data Science с аннотациями: программирование на Python, машинное обучение и большие данные
https://bit.ly/3lKCzeZ
https://bit.ly/3lKCzeZ
Tiny ML - процесс оптимизации моделей машинного обучения, движение к крошечному ML.
https://bit.ly/3Dzv28A
https://bit.ly/3Dzv28A
Бесплатная онлайн-книга Майкла Нильсена о глубоком обучении нейронных сетей, в частности, о том, почему нейросети сложно тренировать и как работает алгоритм обратного распространения ошибки
https://bit.ly/3DDlcTr
https://bit.ly/3DDlcTr
Создатели ML-моделей рассказали, почему не доверяют своих пользователей ботам.
https://bit.ly/3lLxD9w
https://bit.ly/3lLxD9w
Кейс использования данных Google Analytics 4 в BigQuery: построение модели атрибуции на основе цепей Маркова
https://bit.ly/3ID3Tp8
https://bit.ly/3ID3Tp8
Как проходить собеседование?
Продолжая серию постов для начинающих специалистов, предположим ситуацию: вы уже написали отличное резюме, прошли тестовые задания и теперь настал час X — собеседование на одну из ваших первых стажировок/работ.
Самое важное для собеседования — хорошее самочувствие. Постарайтесь выспаться и банально не простудиться накануне. Если вы понимаете, что заболели, стоит написать об этом вашему рекрутеру. Ведь если во время собеседования вы будете сфокусированы не на беседе, а на заложенном носе или головной боли, это может испортить впечатление о вас. Результат может оказаться неприятным для всех: вы не получите работу, а компания упустит хорошего специалиста.
Не стоит повторять все подряд непосредственно в день собеседования. Всю работу вы должны были и, скорее всего, сделали заранее, теперь необходимо просто успокоиться и идти с тем багажом знаний, который вы смогли собрать.
Постарайтесь выглядеть опрятно, даже если собеседование дистанционное. Ваши навыки и знания будут самыми важными пунктами при принятии решения, но никогда не помешает произвести приятное впечатление. Не исключено, что собеседующему в будущем придется с вами работать, и внутренне он оценивает, хотел бы с вами решать какую-то проблему или нет. Лукизм является скорее минусом всего процесса, но надо осознавать неизбежную реальность обстановки.
К содержательной части. Чаще всего собеседования на стартовую позицию в IT компании будут иметь западный характер — в начале вам будет предложено рассказать о себе и о ваших релевантных навыках, затем собеседующий представится сам и обозначит свои рабочие задачи. Может произойти всё и наоборот, это сигнал, указывающий на то, что либо компания хочет выглядеть интереснее в ваших глазах (и поэтому вы говорите первым), либо вам повезло и вы можете попробовать выглядеть интереснее в глазах собеседующего.
Затем ожидается техническая часть. Она может варьироваться в зависимости от сферы (аналитка, machine learning, разработка), но суть примерно одна и та же: за отведенное время вам надо продемонстрировать умение быстро и качественно решать возникающие задачи и проблемы. Здесь нужно быть максимально спокойным — если вы нервничаете, то можете совершить глупые ошибки. Вы должны всегда немного подумать, прежде чем объяснить какой-то шаг или написать очередную строчку кода. Последовательность вашей мысли будет важна и при реальной работе.
Чаще всего стоит рассуждать вслух, особенно до начала написания кода. Собеседующий может помочь вам понять, как добиться решения оптимальнее. К тому же, не до конца понятно, как вас оценивать, если вы молчите и собеседник не может уловить ход ваших мыслей.
Если собеседующий попросит вас остановиться и уведомит об окончании времени, не пытайтесь просить дать ещё несколько минут, это скорее даст негативный эффект, чем вам пойдут на встречу. У людей есть работа, на которую выделено определенное время. Даже если вы не успели добить какие-то детали, то не стоит расстраиваться. Если вы хорошо продемонстрировали свои навыки и произвели впечатление грамотного специалиста, то высока вероятность удачного прохождения собеседования.
Главный совет: будьте сконцентрированы и спокойны, тогда у вас все получится. Хорошо поработайте до собеседования и с позитивным настроем идите на него — это и есть формула успеха.
#старткарьеры@datamining.team
Продолжая серию постов для начинающих специалистов, предположим ситуацию: вы уже написали отличное резюме, прошли тестовые задания и теперь настал час X — собеседование на одну из ваших первых стажировок/работ.
Самое важное для собеседования — хорошее самочувствие. Постарайтесь выспаться и банально не простудиться накануне. Если вы понимаете, что заболели, стоит написать об этом вашему рекрутеру. Ведь если во время собеседования вы будете сфокусированы не на беседе, а на заложенном носе или головной боли, это может испортить впечатление о вас. Результат может оказаться неприятным для всех: вы не получите работу, а компания упустит хорошего специалиста.
Не стоит повторять все подряд непосредственно в день собеседования. Всю работу вы должны были и, скорее всего, сделали заранее, теперь необходимо просто успокоиться и идти с тем багажом знаний, который вы смогли собрать.
Постарайтесь выглядеть опрятно, даже если собеседование дистанционное. Ваши навыки и знания будут самыми важными пунктами при принятии решения, но никогда не помешает произвести приятное впечатление. Не исключено, что собеседующему в будущем придется с вами работать, и внутренне он оценивает, хотел бы с вами решать какую-то проблему или нет. Лукизм является скорее минусом всего процесса, но надо осознавать неизбежную реальность обстановки.
К содержательной части. Чаще всего собеседования на стартовую позицию в IT компании будут иметь западный характер — в начале вам будет предложено рассказать о себе и о ваших релевантных навыках, затем собеседующий представится сам и обозначит свои рабочие задачи. Может произойти всё и наоборот, это сигнал, указывающий на то, что либо компания хочет выглядеть интереснее в ваших глазах (и поэтому вы говорите первым), либо вам повезло и вы можете попробовать выглядеть интереснее в глазах собеседующего.
Затем ожидается техническая часть. Она может варьироваться в зависимости от сферы (аналитка, machine learning, разработка), но суть примерно одна и та же: за отведенное время вам надо продемонстрировать умение быстро и качественно решать возникающие задачи и проблемы. Здесь нужно быть максимально спокойным — если вы нервничаете, то можете совершить глупые ошибки. Вы должны всегда немного подумать, прежде чем объяснить какой-то шаг или написать очередную строчку кода. Последовательность вашей мысли будет важна и при реальной работе.
Чаще всего стоит рассуждать вслух, особенно до начала написания кода. Собеседующий может помочь вам понять, как добиться решения оптимальнее. К тому же, не до конца понятно, как вас оценивать, если вы молчите и собеседник не может уловить ход ваших мыслей.
Если собеседующий попросит вас остановиться и уведомит об окончании времени, не пытайтесь просить дать ещё несколько минут, это скорее даст негативный эффект, чем вам пойдут на встречу. У людей есть работа, на которую выделено определенное время. Даже если вы не успели добить какие-то детали, то не стоит расстраиваться. Если вы хорошо продемонстрировали свои навыки и произвели впечатление грамотного специалиста, то высока вероятность удачного прохождения собеседования.
Главный совет: будьте сконцентрированы и спокойны, тогда у вас все получится. Хорошо поработайте до собеседования и с позитивным настроем идите на него — это и есть формула успеха.
#старткарьеры@datamining.team
IBS, ведущая российская IT-сервисная компания, ищет Data Scientist.
Требования:
- Знание Python, методов и способов исследования данных;
- Наличие сертификатов о прохождении курсов в области Data Science;
- Опыт работы с методами машинного обучения и основными инструментами data science;
- Опыт работы на аналогичной должности от 1 года.
https://bit.ly/3pMW1Zv
#вакансииdatamining
Требования:
- Знание Python, методов и способов исследования данных;
- Наличие сертификатов о прохождении курсов в области Data Science;
- Опыт работы с методами машинного обучения и основными инструментами data science;
- Опыт работы на аналогичной должности от 1 года.
https://bit.ly/3pMW1Zv
#вакансииdatamining