Всём привет, привет всем 🙌
Я Дима - ditengm, и это мой телеграм канал про it.

Чем он будет отличаться от других тг каналов:
➡️ я буду рассказывать про опыт и мысли человека, который родился в маленьком городе на 20к, выбрался в Москву и уже нашёл работу на первом курсе. Я здесь буду говорить, что вуз играет ультра малую часть в вашем it развитии, что не нужно бояться идти в тëмное будущее, что бить в одну точку - это необходимость в нашем мире, а не выбор.

Для кого он:
➡️ для data science / data analyst ребят
➡️ кто участвует в хакатонах
➡️ кто только начинает свой путь в it
➡️ и кому не всë равно на саморазвитие

Что здесь будет:
➡️ буду делиться своим бесценным опытом в ds / da
➡️ статьи, книги, видео про it
➡️ ну и про саморазвитие

Если твоë сердечко любит айтишечку, то есть кнопка подписаться🔥

Про меня:
- Работаю Middle Data Scientist (Sber)
- Опыт работы 2 года
- Принял участие в 9 хакатонах, из которых выиграл 2 хакатона

VK: https://vk.com/dsvlko
Telegram: https://news.1rj.ru/str/ditengm
Instagram: @ditengm
GitHub: https://github.com/ditengm
linkedin: https://www.linkedin.com/in/dmitriysavelko/

Многие задают себе вопросы🤔:
➡️ как найти первую работу?
➡️ где взять новые знания?
➡️ что делать, если нет опыта?

Типичные ответы вы найдëте в интернете, я же расскажу про конкретные примеры и способы достижения результатов🤫

KarpovCourses
Я работаю саппортом в KarpovCourses, то есть студенты мне кидают код, а я нахожу в нëм ошибку. Вроде бы небольшое достижение, но данная работа даст мне деньги, а в первую очередь знания, с помощью которых можно достичь больших высот в моей сфере

Никакие секретные знания, никакие связи, никакие сверхъестественные силы не помогли мне в приобретении этой профессии, а самые банальные, но почему-то малоприменимые, для людей вещи: настойчивость, смекалка, целеустремлённость и умение налаживать контакт с человеком, а также самодисциплина🤓

Ответ:
Чтобы найти работу или получить первый опыт, по-моему мнению,
- необходимо проявить себя среди остальных 👑
- выделиться перед работодателем или в проекте 📈
- не забивать на задачу, а отложить и попробовать снова 📝
- и главное, холодно и дисциплинированно подходить к каждому делу 💻

Вот вроде банальные вещи, но они являются моей личной основой для моего развития.

Буквально через два-три месяца я смог достичь результата, который будет основой для моего будущего результата на всю жизнь 🤯

#DataScience
#Собесы

В дополнение к предыдущему посту.

Вещи, которые мне помогли:

1. Я зарегался в linkedin и писал всем hr-ом, которых только видел. В моих сообщениях было около двухсот hr-ов. Придумайте шаблонное письмо и СПАМЬТЕ им 💼

2. Посмотрите на шаблоны резюме и пишите туда релевантный опыт. Сделайте 5 резюме на hh.ru и подобных сайтах и с сопроводительным письмом отсылайте всем кому видите 🪪

3. Сделайте качественное сопроводительное письмо: кто вы, зачем вы компании, какую пользу вы принесёте и т. д. ✍️

4. Ходите на все собесы, так вы поймёте, кто вы на рынке, какие у вас минусы и пробелы в знаниях, которые вы сможете исправить 🗣

5. Ходите на хакатоны, митапы, форумы, нетворкинги. Вы можете познакомиться с людьми, которые помогут вашей карьере , или просто найдëте классных ребят 🤝

6. Не сдавайтесь и ебашьте - это самый важный пункт 🤯

#Мысляки
#Собесы

Про собеседования:

1. Чем больше, тем лучше.
Ходите на как можно большее количество собесов, смотрите мак-интервью. Это нужно для опредения своих ошибок и их исправления 👥

2. Мониторинг вопросов и задач на собеседовании.
Гугл -> Поиск -> топ 10 вопросов на собеседовании дата сатанист.
Примерно так должна выглядеть ваша примерно так должна выглядеть ваша подготовка в к собеседованиям. 👀

3. Основные темы вопросов на собеседовании:
➡️ Python (pandas, matplotlib, numPy, seaborn)
➡️ Математика для DS (Линал, Матан, статистика, теория вероятностей)
➡️ Data Science (машинное обучение (от градиентого спуска до рекомендательных систем и кластеризации), нейронные сети, EDA, отбор признаков)

4. Важная тема - это алгоритмы и структуры данных.
Объясню: для сложных моделей вам понадобится порой самому создать или модернизировать свою структуру данных или же улучшить уже существующую сетку, а идейно вам поможет знание алгоритмов 🤖

5. Предметная область.
Если вы идëте в банк - ознакомтесь с сферой экономики и банка, медицина - сфера медицины... Data Science - это пересечение реальной жизни, программирования и математики 💼

6. Софты.
Умение коммуникации и налаживать контакты с людьми - это невероятно важное и необходимое умение. Не забывайте, что вы работаете в команде, и соло вы не вытащите проект, поэтому софт скилы - это необходимость 🫃

7. English лангуеч.
Особенно важна в DS, так как вся передовая научная литра по темам пишется на английском языке, плюс чтение доков никто не отменял 🗣

Примерно эти пункты вас будут спрашивать на собеседовании, главное - это проработка ошибок, и умение правильно себя критиковать 😱

#Собесы

❗️Навигация❗️

#DataScience - Про дата-сатанизм: материалы, идеи, мысли и т.д.
#DataAnalyst - Соответственно про дата-аналитику
#Материалы - Про ресурсы и материалы, которые помогут IT
#Собесы - Рекомендации про собесы
#События - Хакатоны, митапы, встречи, соревнования, работа
#Мысляки - Мои мысли и рассуждения на разные темы

Личный ROADMAP по Data Science/Data Analytics
+ ссылки на ресурсы

Придерживаясь этого плана, я стал Junior Data Science по NLP🤓

1. Математика 🧮
Для начала хватит первого курса вышмата:
- Линейная алгебра (матрица, определитель, обратная матрица и т.д.)
- Математический анализ (производные, градиенты, дифференциалы, интегралы и т.д.)
Здесь подойдёт любой курс по вышмату первого курса

2. Статистика и теория вероятностей. 📈
Это очень важная часть обучения, ей стоит уделить значительное внимание, потому что дальнейшее машинное обучения строится на статистике и тервере

3. Python 🐍
Это ваше сердце, вы будете к этому прикасаться каждый день.
Примерный стек:
pandas , numpy , matplotlib
Чтобы запомнить лучше, необходима практика

3. SQL 🗃
Здесь самое главное - практика. Вы не сможете выучить SQL, не решив, хотя бы 100 задач
Теория + практика
Практика

Вот здесь чуть-чуть разделяются пути аналитика и дата-сатаниста
Для Data Scientist'а

1. Машинное обучение. 🤖
Начинаем с линейной регрессии и заканчиваем... А ничем мы не заканчиваем, это тема необъятна просто продолжаем учиться.
Если чувствуем, что спокойно можем написать fit/predict без документации, то пробуем ходить на собеседования и выполнять рекомендации, которые я написал в посте выше
Курс по ML

2. Нейронки. 🤖🤖🤖
Это будет страшно, но выполнимо. Еë вы будете изучать очень и ОЧЕНЬ много, но как только вы выучите основы, то опять по собесам бегайте
Курсы от МФТИ

3. A/B тесты. 📊
Они нужны в нашем случае, чтобы быть уверенным можно ли загружать модельки загружать на прод.
Желаю ознакомиться с данной темой, всегда будет полезна
Вводное видео по a/b тестам

Необязательные для Джуна, но очень желательные

4. Алгоритмы 😵‍💫
Когда вы будете писать нейронку, и вам необходимо написать эффективную программу, то ИДЕИ и НАВЫКИ, которые вы получите в результате изучения алгоритмов вам очень помогут
Здесь нужно решать задачи на алгоритмы

5. Английский 🗣
Необходимо, чтобы изучать новую информацию по дата-сатанизму.
Сам изучаю данную тему, поэтому сложно сказать по ресурсам.

Также поделюсь совместным каналом, в котором публикуются материалы по Data Science: https://news.1rj.ru/str/shaminmatan

#DataAnalyst
#DataScience
#Материалы

Сегодня был на конференции ITalks, на которой говорилось о российском Финтехе.

Плюсы от конференций:

1. Нетворкинг 👥
Моя самая любимая часть конференций. Вы можете познакомиться с человеком, который
- даст вам оффер 💥
- даст совет и рекомендации🔥
- пригласит на стажировку ⚡️
- ну или вы просто можете классно провести время ☀️

Пример:
Я познакомился с завкафедрой института искусственного интеллекта и анализа данных вуза Синергии (да, и что?)
Замечательный мужик, который знает очень много в своей сфере. Он пригласил меня выступить на конференции по нейронкам, естественно я согласился)

2. Знания 📜
Доклады людей, которые шарят в той или иной сфере, могут очень вас идейно прокачать.

Пример:
Сегодня был доклад про биометрию
(Это когда с помощью личика можешь заходить в телефончик)
- Обсуждалась система биометрии в современных процессах.
- Была выдвинута идея введения edge-устройств для защиты ваших личных данных (данных вашего красивого личика)
- А также оптимизация нейронок для слабых устройств
И на эти темы у меня есть знания от топового специалиста 🏆

3. Развлечение 🎉
Иногда стоит отдохнуть с друзьями, этому может способствовать конференция. Допустим сегодня давали бесплатную еду и бесплатный алкоголь, плюс там выступал Wylsacom, что подогревало мой интерес

Ходите на конференции и митапы, так вы будете красавчиками красивыми 😎

#Мысляки #События