🚀7 советов для новичков в Data Science
В этой статье вы узнаете, почему большая часть курсов и учебников по Data Science описывает базовые алгоритмы и навыки, которые нужны для успешного выполнения различных задач, но когда дело доходит до настоящих проектов, оказывается, что эти знания далеки от рабочих реалий, поэтому вы получите 7 советов которые помогут вам изучить эту сферу, а также вы узнаете как получить максимум практического опыта и подготовиться к работе Data Scientist’ом.
Читать...
В этой статье вы узнаете, почему большая часть курсов и учебников по Data Science описывает базовые алгоритмы и навыки, которые нужны для успешного выполнения различных задач, но когда дело доходит до настоящих проектов, оказывается, что эти знания далеки от рабочих реалий, поэтому вы получите 7 советов которые помогут вам изучить эту сферу, а также вы узнаете как получить максимум практического опыта и подготовиться к работе Data Scientist’ом.
Читать...
🤔Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений
В этой статье автор расскажет, чем Python хорош для команды, в которой есть как разработчики, так и специалисты по Data Science, почему для разработчиков встроенный интерпретатор тоже может быть полезен,и почему этот язык быстро и интенсивно развивается, а также вы узнаете почему Python широко используется в области Big Data.
Читать...
В этой статье автор расскажет, чем Python хорош для команды, в которой есть как разработчики, так и специалисты по Data Science, почему для разработчиков встроенный интерпретатор тоже может быть полезен,и почему этот язык быстро и интенсивно развивается, а также вы узнаете почему Python широко используется в области Big Data.
Читать...
👤Какое направление Big Data выбрать и какие перспективы у новичков
В этой статье вы узнаете, какие есть направления в Big Data, какие задачи решают различные специалисты и как выбрать наиболее подходящее направление, а также вы узнаете стоит ли сейчас начинать карьеру в больших данных и насколько это востребованное направление.
Читать...
В этой статье вы узнаете, какие есть направления в Big Data, какие задачи решают различные специалисты и как выбрать наиболее подходящее направление, а также вы узнаете стоит ли сейчас начинать карьеру в больших данных и насколько это востребованное направление.
Читать...
😲Ожидания vs. Реальность: чем отличается изучение Data Science и настоящая работа
В этой статье автор вам расскажет, почему основная работа ведётся на удалённом сервере, что такое SQL, в связи с чем эксперимент и запуск продукта совершенно разные вещи, что такое A/B-тесты и почему они важнее обучения модели, а также вы узнаете зачем нужно общаться с людьми из разных сфер и почему настоящая работа Data Science-специалиста совершенно не похожа на создание любительских моделей машинного обучения для Kaggle.
Читать...
В этой статье автор вам расскажет, почему основная работа ведётся на удалённом сервере, что такое SQL, в связи с чем эксперимент и запуск продукта совершенно разные вещи, что такое A/B-тесты и почему они важнее обучения модели, а также вы узнаете зачем нужно общаться с людьми из разных сфер и почему настоящая работа Data Science-специалиста совершенно не похожа на создание любительских моделей машинного обучения для Kaggle.
Читать...
🧠Базовые знания Data Science: что и где нужно изучить новичку
В этой статье вы узнаете, где используется Data Science, что делают специалисты в этой сфере, что необходимо знать по минимуму для такой работы а также вы узнаете почему вам понадобиться минимум знаний на начальном этапе, но дальше все будет сложнее и нужно получать новые знания или углублять имеющиеся в конкретной области.
Читать...
В этой статье вы узнаете, где используется Data Science, что делают специалисты в этой сфере, что необходимо знать по минимуму для такой работы а также вы узнаете почему вам понадобиться минимум знаний на начальном этапе, но дальше все будет сложнее и нужно получать новые знания или углублять имеющиеся в конкретной области.
Читать...
🖥Специалист по Data Science в 2023 году
В этой статье вы узнаете, что же такое Data Science, как работать с графиками, функциями, формулами, почему в Big Data тоже есть своя специализация, насколько пакет MySql востребован Data Scientist, зачем Data Science бизнесу, а также вы узнаете что такое Data Mining и какие есть отдельные направления в Big Data.
Читать...
В этой статье вы узнаете, что же такое Data Science, как работать с графиками, функциями, формулами, почему в Big Data тоже есть своя специализация, насколько пакет MySql востребован Data Scientist, зачем Data Science бизнесу, а также вы узнаете что такое Data Mining и какие есть отдельные направления в Big Data.
Читать...
🧑💻Практика Data Science: где искать датасеты и что с ними делать
В этой статье автор расскажет, почему в процессе изучения Data Science важна практика, где брать данные и что с ними делать, какие библиотеки Python содержат в себе наборы данных на которых можно практиковаться начинающим датасаентистам, какие базы данных используют для работы с изображениями, а также вы узнаете где найти подборки датасетов на самые разные узкоспециализированные тематики.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему в процессе изучения Data Science важна практика, где брать данные и что с ними делать, какие библиотеки Python содержат в себе наборы данных на которых можно практиковаться начинающим датасаентистам, какие базы данных используют для работы с изображениями, а также вы узнаете где найти подборки датасетов на самые разные узкоспециализированные тематики.
Читать...
🤔Какие алгоритмы и структуры данных нужно освоить начинающему специалисту по Data Science
В этой статье автор расскажет, какие алгоритмы более популярны и востребованы, и почему их нельзя разделять на то что пригодится а что не пригодиться, почему лучше всего выбрать любой курс/учебник/лекции по алгоритмам и посмотреть содержание, а также вы узнаете как начинающему data scientist’y определиться с ближайшей целью своего развития.
Читать...
В этой статье автор расскажет, какие алгоритмы более популярны и востребованы, и почему их нельзя разделять на то что пригодится а что не пригодиться, почему лучше всего выбрать любой курс/учебник/лекции по алгоритмам и посмотреть содержание, а также вы узнаете как начинающему data scientist’y определиться с ближайшей целью своего развития.
Читать...
⚡️Как специалисту по Data Science написать классификатор, если часть данных неверно размечена
В этой статье автор расскажет, что такое неверная разметка и почему это происходит, как найти в выборке неверно размеченные объекты, как обучить алгоритм на той разметке которая есть, а также вы узнаете какой есть финальный метод классификации и как делать другой подход к переразметке выборки.
Читать...
В этой статье автор расскажет, что такое неверная разметка и почему это происходит, как найти в выборке неверно размеченные объекты, как обучить алгоритм на той разметке которая есть, а также вы узнаете какой есть финальный метод классификации и как делать другой подход к переразметке выборки.
Читать...
🚀Как стать экспертом в Data Science: пошаговый план обучения
В этой статье автор расскажет, почему сейчас в науке о данных используются два основных языка: Python и R, как быстро разобраться в теории языка R, что важно освоить в Python, какие в нем есть библиотеки, зачем нужно знать математику, а также вы узнаете почему быть программистом без знания алгоритмов страшно, а Data Scientist’ом — опасно.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему сейчас в науке о данных используются два основных языка: Python и R, как быстро разобраться в теории языка R, что важно освоить в Python, какие в нем есть библиотеки, зачем нужно знать математику, а также вы узнаете почему быть программистом без знания алгоритмов страшно, а Data Scientist’ом — опасно.
Читать...
5 вредных советов программистам: что делать, чтобы не расти в IT
1. Прокачивай только хард-скилы. Главное — взять побольше задач, тогда и зарплату поднимут.
2. Не слушай тимлида. Он боится, что ты вырастешь и займешь его место.
3. Доверяй только себе. Если достался чужой код — не спрашивай команду и переписывай не глядя.
4. Не изучай новые инструменты. Ты уже и так всё знаешь.
5. Не подписывайся на канал «Карьера в Ростелекоме». Там айтишники делятся инсайтами с проектов и становятся лучше каждый день.
А если всё-таки хочешь вырасти до сеньора: послушай и сделай наоборот
Реклама ПАО «Ростелеком»
erid:Pb3XmBtzszFHdgANfiWTQU1d2K32RZy2h4ByzRt
1. Прокачивай только хард-скилы. Главное — взять побольше задач, тогда и зарплату поднимут.
2. Не слушай тимлида. Он боится, что ты вырастешь и займешь его место.
3. Доверяй только себе. Если достался чужой код — не спрашивай команду и переписывай не глядя.
4. Не изучай новые инструменты. Ты уже и так всё знаешь.
5. Не подписывайся на канал «Карьера в Ростелекоме». Там айтишники делятся инсайтами с проектов и становятся лучше каждый день.
А если всё-таки хочешь вырасти до сеньора: послушай и сделай наоборот
Реклама ПАО «Ростелеком»
erid:Pb3XmBtzszFHdgANfiWTQU1d2K32RZy2h4ByzRt
Telegram
Карьера в «Ростелекоме»
Крутые вакансии, яркие команды и масштабные возможности! Твоя карьера начинается здесь.
Здесь ты найдешь вакансии в Ростелекоме: https://hh.ru/employer/2748
Здесь ты найдешь вакансии в Ростелекоме: https://hh.ru/employer/2748
🤔Big Data: как устроены большие данные и где они сейчас применяются
В этой статье автор расскажет, почему с недавнего времени компании стали понимать ценность Big Data и начали вкладываться в специалистов по Data Science, что такое Big Data, Как генерируются данные, как данные хранятся и обрабатываются, как использовать данные собранные от всех пользователей чтобы давать более логичные и ожидаемые ответы, а также вы узнаете что делает Data Engineer и Data Scientist.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему с недавнего времени компании стали понимать ценность Big Data и начали вкладываться в специалистов по Data Science, что такое Big Data, Как генерируются данные, как данные хранятся и обрабатываются, как использовать данные собранные от всех пользователей чтобы давать более логичные и ожидаемые ответы, а также вы узнаете что делает Data Engineer и Data Scientist.
Читать...
🧑💻Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных
В этой статье вы узнаете, почему для анализа данных и машинного обучения требуется много данных, где искать датасеты, и как их использовать в различных видах анализа и машинного обучения, а также вы узнаете какие есть датасеты для машинного обучения и как с помощью них можно сделать обработку естественного языка.
Читать...
В этой статье вы узнаете, почему для анализа данных и машинного обучения требуется много данных, где искать датасеты, и как их использовать в различных видах анализа и машинного обучения, а также вы узнаете какие есть датасеты для машинного обучения и как с помощью них можно сделать обработку естественного языка.
Читать...
🖥Business Science vs Data Science: чем отличаются два направления науки о данных
В этой статье автор расскажет, какие данные нужны бизнесу и какую специализацию сегодня стоит выбрать чтобы стать востребованным специалистом в компании любого направления, какие различия в Data Science и Business Science, и какими качествами и навыками должен обладать специалист Business Science чтобы быть хорошему бизнес-аналитику, а также вы узнаете как делать качественную аналитику для бизнеса.
Читать...
В этой статье автор расскажет, какие данные нужны бизнесу и какую специализацию сегодня стоит выбрать чтобы стать востребованным специалистом в компании любого направления, какие различия в Data Science и Business Science, и какими качествами и навыками должен обладать специалист Business Science чтобы быть хорошему бизнес-аналитику, а также вы узнаете как делать качественную аналитику для бизнеса.
Читать...
👤Что работодатели ждут от начинающих специалистов по Data Science
В этой статье автор расскажет, какие задачи решает специалисты в Data Science, какие soft skills ждут работодатели от начинающих датасаентистов, и как написать программу которая собирает полезную информацию для машинного обучения из нового источника, а также вы узнаете почему нужно уметь работать в команде: выстраивать коммуникацию с коллегами, предупреждать о возможных задержках, форс-мажорах, и отвечать за результат.
Читать...
В этой статье автор расскажет, какие задачи решает специалисты в Data Science, какие soft skills ждут работодатели от начинающих датасаентистов, и как написать программу которая собирает полезную информацию для машинного обучения из нового источника, а также вы узнаете почему нужно уметь работать в команде: выстраивать коммуникацию с коллегами, предупреждать о возможных задержках, форс-мажорах, и отвечать за результат.
Читать...
📊Аналитик Big Data — чем занимается, и что нужно знать, чтобы им стать
В этой статье вы узнаете, зачем нужен аналитик Big Data, почему самый первый и главный навык аналитика больших данных — это умение этими данными оперировать, какие самые распространённые языки программирования для обработки и визуализации данных, почему хранить большие данные на одном компьютере невозможно, зачем аналитику Big Data нужно понимать потребности бизнеса, а также вы узнаете почему стать аналитиком Big Data — сложная задача особенно если у вас нет предыдущего опыта разработки или работы со статистикой, но сложно — не значит невозможно.
Читать...
В этой статье вы узнаете, зачем нужен аналитик Big Data, почему самый первый и главный навык аналитика больших данных — это умение этими данными оперировать, какие самые распространённые языки программирования для обработки и визуализации данных, почему хранить большие данные на одном компьютере невозможно, зачем аналитику Big Data нужно понимать потребности бизнеса, а также вы узнаете почему стать аналитиком Big Data — сложная задача особенно если у вас нет предыдущего опыта разработки или работы со статистикой, но сложно — не значит невозможно.
Читать...
🚀Создайте и разверните своё первое веб-приложение для машинного обучения
В этой статье автор расскажет, зачем внедрять модели машинного обучения и какие инструменты для этого понадобятся, что такое развертывание и почему мы используем модели машинного обучения, как разработать конвейер машинного обучения, как создать простое веб-приложение с использованием Python-фреймворка Flask, а также вы узнаете как запустить веб-приложение на Heroku и посмотреть модель в действии.
Читать...
В этой статье автор расскажет, зачем внедрять модели машинного обучения и какие инструменты для этого понадобятся, что такое развертывание и почему мы используем модели машинного обучения, как разработать конвейер машинного обучения, как создать простое веб-приложение с использованием Python-фреймворка Flask, а также вы узнаете как запустить веб-приложение на Heroku и посмотреть модель в действии.
Читать...
🧑💻Специалисты по data science тратят большую часть рабочего времени не на разработку продуктов
В этой статье автор расскажет, почему дата-сайентисты часто сталкиваются с одной и той же проблемой — низким качеством исходных данных, по какой причине инженеры тратят на их очистку и подготовку половину своего рабочего времени, почему работа с данными — первый и самый важный этап разработки data science-решений, зачем большинство данных в компаниях хранить в разнообразных форматах: видео, аудио файлы, текстовых документах и изображениях, а также вы узнаете почему data science предстоит пройти долгий путь для полного раскрытия своего потенциала.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему дата-сайентисты часто сталкиваются с одной и той же проблемой — низким качеством исходных данных, по какой причине инженеры тратят на их очистку и подготовку половину своего рабочего времени, почему работа с данными — первый и самый важный этап разработки data science-решений, зачем большинство данных в компаниях хранить в разнообразных форматах: видео, аудио файлы, текстовых документах и изображениях, а также вы узнаете почему data science предстоит пройти долгий путь для полного раскрытия своего потенциала.
Читать...
📊Основные концепции статистики для data scientist’ов
В этой статье автор расскажет, почему статистика — мощный инструмент в Data Science и как она позволяет извлечь информацию из данных, узнать их структуру и на основе полученной информации провести дальнейший анализ, зачем нужны статистические характеристики и почему это первое что применяют при исследовании набора данных, а также вы узнаете зачем использовать распределения вероятностей и как понять предназначение статистики Байеса.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему статистика — мощный инструмент в Data Science и как она позволяет извлечь информацию из данных, узнать их структуру и на основе полученной информации провести дальнейший анализ, зачем нужны статистические характеристики и почему это первое что применяют при исследовании набора данных, а также вы узнаете зачем использовать распределения вероятностей и как понять предназначение статистики Байеса.
Читать...
🤔План обучения для специалиста по Data Science
В этой статье автор расскажет, почему если вы пришли в программирование из другой специальности или же были верстальщиком или веб-дизайнером, то этот модуль поможет расширить границы ваших познаний в программировании, и почему не обязательно пытаться освоить всё и сразу, есть мнение, что для Data Scientist’a достаточно знать только Python, а без R можно обойтись но другие считают наоборот, а также вы узнаете что нужно знать в машинном обучении.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему если вы пришли в программирование из другой специальности или же были верстальщиком или веб-дизайнером, то этот модуль поможет расширить границы ваших познаний в программировании, и почему не обязательно пытаться освоить всё и сразу, есть мнение, что для Data Scientist’a достаточно знать только Python, а без R можно обойтись но другие считают наоборот, а также вы узнаете что нужно знать в машинном обучении.
Читать...
🚀Как создать Data Science портфолио
В этой статье автор расскажет, почему поле Data Science настолько обширно, что сложно предугадать, какие проекты хотят видеть наниматели, и почему многие люди понимают важность создания проектов, но не все знают, где взять интересный датасет и что с ним делать, а также вы узнаете сложно обзавестись достаточными знаниями статистики, машинного обучения и программирования, чтобы иметь возможность устроиться на работу.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему поле Data Science настолько обширно, что сложно предугадать, какие проекты хотят видеть наниматели, и почему многие люди понимают важность создания проектов, но не все знают, где взять интересный датасет и что с ним делать, а также вы узнаете сложно обзавестись достаточными знаниями статистики, машинного обучения и программирования, чтобы иметь возможность устроиться на работу.
Читать...