Прокачиваем скиллы аналитика данных через игры:

1. Learn Git Branching

И в крупных компаниях, и в небольших проектах аналитик должен уметь взаимодействовать с командой, чтобы обмениваться данными и кодом. Для этих целей обычно используется система контроля версий Git. В Learning Git Branching вы учитесь взаимодействовать с этим программным обеспечением. Всё сопровождается графовыми иллюстрациями для лучшего понимания процесса.

2. Git Game

Тот же Learn Git Branching, но в версии для продвинутых пользователей: на этот раз никаких графиков и визуализации – только командная строка, только хардкор. Сейчас существуют две версии игры, которые позволяют после клонирования репозитория смоделировать наиболее часто встречающиеся ситуации. Основное различие между этими версиями, что во второй содержится бОльшее количество команд, которым точно стоит научиться.

3. Regex Crossword

Регулярные выражение – это палочка-выручалока для моментов, когда нужно что-то найти в файле на несколько миллионов строк, где вы даже не знаете, что конкретно нужно искать (впрочем, обычная ситуация). Тренироваться в использовании регулярных выражений советуем в Regex Crossword. Вам предстоит решать некое подобие японского кроссворда, правда вместо цифр – регулярные выражения.

4. while True: learn ()

Чтобы понять, как работает машинное обучение, стоит обратить внимание на while True: learn (0). Вы играете за специалиста по нейросетям и ML, однако кот справляется с работой гораздо лучше вас. Чтобы извлечь пользу из сложившейся ситуации, нужно построить переводчик с кошачьего, для чего вы и начинаете изучать принципы машинного обучения.

5. Opus Magnum

Opus Magnum – это игра-головоломка с бесконечным игровым процессом. Вам предстоит освоить возможности механизма трансмутаций — самого мощного и совершенного инструмента в арсенале инженера-алхимика. По сути игра напоминает симулятор программирования промышленных роботов, а сочетание программирования и алхимии обещает быть не только полезным, но и интересным!


6. SHENZHEN I/O
Готовы вырваться на просторы и начать писать свой код? Попробуйте SHENZHEN I/O! Вам предстоит освоить новый язык программирования, похожий на язык ассемблера, чтобы создавать схемы с использованием множества компонентов от разных производителей. Легко не будет, но благодаря тяге к созиданию и преодолению трудностей полученные навыки пригодятся при написании программ на любом языке программирования.

Соскучились по выступлениям Валерия Бабушкина? Мы – да!

Хорошо, что он как раз выступил на ODS Reliable ML AB Testing & Causal Inference Meetup! Если вдруг вы ещё не видели доклад, добавляйте в закладки.

Внутри – разбор онлайн, оффлайн и прокси метрик, а также об их иерархии в A/B-тестах.

P.S. А раз уж мы упомянули A/B-тесты, то на всякий случай напомним, что 29 марта как раз стартует Симулятор, где вы узнаете ещё больше об экспериментах.