Очень подробный и структурированный читлист по библиотеке Pandas: от загрузки и обработки файлов различных типов до полноценной работы с данными

https://bit.ly/3oql2dy

Математика для глубокого обучения: серия лекций

https://bit.ly/3lHeXYq

«Цифровой человек как услуга» — японская компания создает помощника в виртуальной реальности

https://bit.ly/3y3k4r0

Книги по Data Science с аннотациями: программирование на Python, машинное обучение и большие данные

https://bit.ly/3lKCzeZ

Tiny ML - процесс оптимизации моделей машинного обучения, движение к крошечному ML.

https://bit.ly/3Dzv28A

Гайд по глубокому обучению: от перцептронов до глубоких нейросетей

https://bit.ly/3rRMfYO

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

Создатели ML-моделей рассказали, почему не доверяют своих пользователей ботам.

https://bit.ly/3lLxD9w

Кейс использования данных Google Analytics 4 в BigQuery: построение модели атрибуции на основе цепей Маркова

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

Подборка 13 зимних и летних школ по data science и machine learning

https://bit.ly/3lXbd5a

Серия интересных видео про глубокое обучение в физике

https://bit.ly/3GzrHIL

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

Красивый читлист по библиотеке Matplotlib с наглядным представлением ее основных элементов

https://bit.ly/3INhF8T

Нейросети для Natural Language Inference (NLI): логические умозаключения на русском языке

https://bit.ly/3IHdGKW

Погружаемся в контекст работы в IT и ML.
Интервью с Егором Суворовым - работа в калифорнийском стартапе Zenith, преподавание курса по C++ в петербургском кампусе НИУ ВШЭ, олимпиады и стажировки.


https://bit.ly/3pIvyMM

Математика для машинного обучения: книга, задачи с решениями, гайды, а также другие ресурсы по материалам книги

https://bit.ly/3GOd4RJ

Практическое руководство по тренировке ограниченных машин Больцмана

https://bit.ly/3GS2BVM

Серверы Uber - образец микросервисной архитектуры, в блоге Uber Engineering можно найти подробный разбор.


https://ubr.to/3yxg6Hv

Книга, в которой простым языком объясняются принципы работы нейронных сетей. После прочтения можно самостоятельно начать работать с нейросистемами и разбираться в чужом коде

https://bit.ly/3sbnze3