🚀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...
🧠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...
👤Дата-аналитик и ML-инженер: разбираем обязанности специалистов
В этой статье автор расскажет, почему задача аналитика данных не просто предлагать изменения в сервисе, основываясь на своём мнении, а по внутренним и внешним данным выводить метрики, которые растят ML-инженеры и продакт-менеджеры, а также вы узнаете почему ML-инженеры умеют не только обучать модели машинного обучения, но и доводить их до высоконагруженного прода, находя компромисс между сложностью и эффективностью моделей.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему задача аналитика данных не просто предлагать изменения в сервисе, основываясь на своём мнении, а по внутренним и внешним данным выводить метрики, которые растят ML-инженеры и продакт-менеджеры, а также вы узнаете почему ML-инженеры умеют не только обучать модели машинного обучения, но и доводить их до высоконагруженного прода, находя компромисс между сложностью и эффективностью моделей.
Читать...
🤔Чего компании ждут от специалистов по Data Science в 2023 году
В этой статье вы узнаете, почему IT-рынок очень подвижен, а требования к джунам меняются регулярно, как к 2023 году изменились ожидания от начинающих дата-сайентистов, какие технологии, чаще всего встречаются в вакансиях, а также вы узнаете почему от джунов требуется знание SQL, Python, ML и DS/ML-библиотек (CatBoost, GLM, Statsmodels, Pandas), плюс Hadoop, Spark, Hive.
Читать...
В этой статье вы узнаете, почему IT-рынок очень подвижен, а требования к джунам меняются регулярно, как к 2023 году изменились ожидания от начинающих дата-сайентистов, какие технологии, чаще всего встречаются в вакансиях, а также вы узнаете почему от джунов требуется знание SQL, Python, ML и DS/ML-библиотек (CatBoost, GLM, Statsmodels, Pandas), плюс Hadoop, Spark, Hive.
Читать...
🧑💻Как начать карьеру в Data Science
В этой статье автор расскажет, чем занимается Data Scientist, какие скиллы нужны для работы в Data Science, и почему самостоятельно овладеть направлением Data Science очень сложно, а также вы узнаете почему толковых специалистов в Data Science пока ещё мало, а сфера активно растёт.
Читать...
В этой статье автор расскажет, чем занимается Data Scientist, какие скиллы нужны для работы в Data Science, и почему самостоятельно овладеть направлением Data Science очень сложно, а также вы узнаете почему толковых специалистов в Data Science пока ещё мало, а сфера активно растёт.
Читать...
⚡️Как Big Data и роботы упрощают поиск работы
В этой статье автор расскажет, почему большие данные становятся всё ближе к HR-процессам, как Big Data создаёт комфортную и позитивную обстановку на рынке труда: позволяет избегать предвзятых собеседований, эффективно и без стресса адаптироваться в новом рабочем коллективе, а также вы узнаете почему важно помнить, что Big Data — лишь инструмент для работы с кандидатами и сотрудниками.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему большие данные становятся всё ближе к HR-процессам, как Big Data создаёт комфортную и позитивную обстановку на рынке труда: позволяет избегать предвзятых собеседований, эффективно и без стресса адаптироваться в новом рабочем коллективе, а также вы узнаете почему важно помнить, что Big Data — лишь инструмент для работы с кандидатами и сотрудниками.
Читать...
🧐Что нужно знать, чтобы построить карьеру в Big Data
В этой статье автор расскажет, почему нет необходимости делать выбор специальности в самом начале, как зная только общую базу, можно выполнять множество задач и быть частью Big Data, а также вы узнаете что должны знать и уметь дата-аналитик, дата-инженер и специалист в области Data Science.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему нет необходимости делать выбор специальности в самом начале, как зная только общую базу, можно выполнять множество задач и быть частью Big Data, а также вы узнаете что должны знать и уметь дата-аналитик, дата-инженер и специалист в области Data Science.
Читать...
🚀Big Data как универсальный инструмент для бизнеса
В этой статье автор расскажет, почему накапливаемые бизнесом данные можно разделить на структурированные и неструктурированные, и зачем Для хранения и обработки больших данных нужна инфраструктура, которая позволит оперативно реагировать на поступление одних данных и постоянно накапливать другие, а также вы узнаете почему еще недавно большой бизнес с трудом понимал, для каких целей можно применять Big Data, и какие задачи решать на основе их анализа.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему накапливаемые бизнесом данные можно разделить на структурированные и неструктурированные, и зачем Для хранения и обработки больших данных нужна инфраструктура, которая позволит оперативно реагировать на поступление одних данных и постоянно накапливать другие, а также вы узнаете почему еще недавно большой бизнес с трудом понимал, для каких целей можно применять Big Data, и какие задачи решать на основе их анализа.
Читать...
👤Собеседование по Data Science: что нужно знать и где это изучить
В этой статье автор расскажет, почему от вас не требуется космический уровень во всех темах сразу, так как не на каждом собеседовании по Data Science вас будут допрашивать о сложности алгоритмов, но везде попросят написать код, и что нужно сделать, прежде чем вы примените алгоритмы машинного обучения, а также вы узнаете почему Data Science косвенно затрагивает прикладную статистику, в основном в тех вакансиях, где нужно структурировать, делать и понимать выводы по данным.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему от вас не требуется космический уровень во всех темах сразу, так как не на каждом собеседовании по Data Science вас будут допрашивать о сложности алгоритмов, но везде попросят написать код, и что нужно сделать, прежде чем вы примените алгоритмы машинного обучения, а также вы узнаете почему Data Science косвенно затрагивает прикладную статистику, в основном в тех вакансиях, где нужно структурировать, делать и понимать выводы по данным.
Читать...