Forwarded from CodeCamp
Халява: там у Datacamp проходит неделя бесплатного обучения, в рамках которой можно залутать примерно 400 курсов по ИИ и анализу данных.
Особенно ценны курсы, которые учат использовать ChatGPT и другие нейронки для оптимизации собственной работы или вообще, позволяющие скинуть часть задач на ИИ.
Особенно ценны курсы, которые учат использовать ChatGPT и другие нейронки для оптимизации собственной работы или вообще, позволяющие скинуть часть задач на ИИ.
Forwarded from Simulative
🔥 Марафон-подготовка к собеседованию на аналитика данных! 🔥
📢 Внимание, внимание!
Мы запускаем марафон-подготовку к собеседованию на позицию аналитика данных! 📊
Что это такое?
От студентов Симулятора собеседования аналитика мы собрали большой фидбек, где выяснили, что почти всех объединяют несколько пунктов:
- не проходят собеседования из-за недостатка знаний и отсутствия практики в решении коммерческих задач;
- накрывает волна неуверенности и волнения на интервью - в итоге с треском проваливаются на простых вопросах;
- не умеют “продавать” себя и упаковывать свой опыт.
🎯 Наша задача - помочь вам преодолеть все эти преграды. Поэтому на марафоне мы уделим особое внимание этим проблемам, а также разберем настоящие задачи, вопросы и тестовое задание для прокачки ваших hard-skills.
📆 Марафон стартует 14 сентября. И продлится 5 дней.
Что будет на марафоне:
✅ Сможете оценить свои собственные компетенции и грейд.
✅ Разберете популярные вопросы с технических собеседований.
✅ Порешаете задачи с собеседований в ТОП-компании.
✅ Узнаете правила составления "продающего" резюме.
✅ Разберете настоящее полноценное тестовое задание.
💪 Так что не упустите свой шанс на успех! Присоединяйтесь к марафону и станьте настоящим профессионалом в сфере аналитики данных.
🔗 Запись на марафон по ссылке: https://r.bothelp.io/tg?domain=marafon_interview_bot&start=c1694085133962-ds&utm_source=telegram&utm_medium=itresume
📢 Внимание, внимание!
Мы запускаем марафон-подготовку к собеседованию на позицию аналитика данных! 📊
Что это такое?
От студентов Симулятора собеседования аналитика мы собрали большой фидбек, где выяснили, что почти всех объединяют несколько пунктов:
- не проходят собеседования из-за недостатка знаний и отсутствия практики в решении коммерческих задач;
- накрывает волна неуверенности и волнения на интервью - в итоге с треском проваливаются на простых вопросах;
- не умеют “продавать” себя и упаковывать свой опыт.
🎯 Наша задача - помочь вам преодолеть все эти преграды. Поэтому на марафоне мы уделим особое внимание этим проблемам, а также разберем настоящие задачи, вопросы и тестовое задание для прокачки ваших hard-skills.
📆 Марафон стартует 14 сентября. И продлится 5 дней.
Что будет на марафоне:
✅ Сможете оценить свои собственные компетенции и грейд.
✅ Разберете популярные вопросы с технических собеседований.
✅ Порешаете задачи с собеседований в ТОП-компании.
✅ Узнаете правила составления "продающего" резюме.
✅ Разберете настоящее полноценное тестовое задание.
💪 Так что не упустите свой шанс на успех! Присоединяйтесь к марафону и станьте настоящим профессионалом в сфере аналитики данных.
🔗 Запись на марафон по ссылке: https://r.bothelp.io/tg?domain=marafon_interview_bot&start=c1694085133962-ds&utm_source=telegram&utm_medium=itresume
Forwarded from girlsplaining ml
ресурсы, по которым я готовилась к собеседованиям
👾 учебник по ml от шад: хороший математичный учебник, все базовые темы точно покрывает (и даже чуть больше), но может быть сложным для совсем новичков
👾 курс по алгоритмам от cs центра: очень здорово, понятно и с примерами рассказывается база алгоритмов — это маст
👾 карточки на литкоде: здесь уже можно решать задачки на алгоритмы и структуры данных — в карточках все агрегировано по темам, можно идти по очереди
👾 вопросы по питону: питоновская теория, мне задавали некоторые вопросы из списка на собесах
👾 nlp for you от лены войта: это уже специализированно для моей сферы в ml — nature language processing. мой любимый интерактивный учебник!
в целом, это все. математику я не повторяла (и, если честно, не знаю, как ее быстро повторить можно)
я готовилась чуть больше месяца, но, чтобы хорошо подготовиться, времени нужно больше точно, потому что на собеседованиях спрашивают все очень подробно и у всех свои требования 🤧
👾 учебник по ml от шад: хороший математичный учебник, все базовые темы точно покрывает (и даже чуть больше), но может быть сложным для совсем новичков
👾 курс по алгоритмам от cs центра: очень здорово, понятно и с примерами рассказывается база алгоритмов — это маст
👾 карточки на литкоде: здесь уже можно решать задачки на алгоритмы и структуры данных — в карточках все агрегировано по темам, можно идти по очереди
👾 вопросы по питону: питоновская теория, мне задавали некоторые вопросы из списка на собесах
👾 nlp for you от лены войта: это уже специализированно для моей сферы в ml — nature language processing. мой любимый интерактивный учебник!
в целом, это все. математику я не повторяла (и, если честно, не знаю, как ее быстро повторить можно)
я готовилась чуть больше месяца, но, чтобы хорошо подготовиться, времени нужно больше точно, потому что на собеседованиях спрашивают все очень подробно и у всех свои требования 🤧
🔥2
Forwarded from Simulative
🔥 Базовая Шпаргалка по Pandas 🔥
Pandas - один из самых основных и важных инструментов для работы с данными в Python. Он предоставляет множество удобных функций для загрузки, обработки, и анализа данных.
Мы собрали шпаргалку, в которой все основные функции, которые пригодятся вам в повседневной работе с Pandas:
✅ Импорт данных: Загрузка данных из разных источников.
✅ Исследование данных: Ознакомление с данными, просмотр первых и последних строк, получение информации о типах данных.
✅ Извлечение информации из датафреймов: Выбор столбцов и строк, выполнение различных операций.
✅ Добавление и удаление данных: Добавление новых столбцов и строк, удаление лишних данных.
✅ Фильтрация: Выбор данных по условию, множественные условия.
✅ Сортировка: Сортировка данных по столбцам, множественная сортировка.
✅ Агрегирование: Группировка данных, вычисление статистических показателей, подсчет уникальных значений.
И для удобства мы сделали для вас notebook 😊
Сохраняйте и пользуйтесь 👇
https://colab.research.google.com/drive/1XOF8oQB3kzs0Yxt17XdtGy8IFNudvp4c?usp=sharing
Если у вас есть какие-либо дополнения, не стесняйтесь оставлять в комментариях! 🐼
#python #pandas
Pandas - один из самых основных и важных инструментов для работы с данными в Python. Он предоставляет множество удобных функций для загрузки, обработки, и анализа данных.
Мы собрали шпаргалку, в которой все основные функции, которые пригодятся вам в повседневной работе с Pandas:
✅ Импорт данных: Загрузка данных из разных источников.
✅ Исследование данных: Ознакомление с данными, просмотр первых и последних строк, получение информации о типах данных.
✅ Извлечение информации из датафреймов: Выбор столбцов и строк, выполнение различных операций.
✅ Добавление и удаление данных: Добавление новых столбцов и строк, удаление лишних данных.
✅ Фильтрация: Выбор данных по условию, множественные условия.
✅ Сортировка: Сортировка данных по столбцам, множественная сортировка.
✅ Агрегирование: Группировка данных, вычисление статистических показателей, подсчет уникальных значений.
И для удобства мы сделали для вас notebook 😊
Сохраняйте и пользуйтесь 👇
https://colab.research.google.com/drive/1XOF8oQB3kzs0Yxt17XdtGy8IFNudvp4c?usp=sharing
Если у вас есть какие-либо дополнения, не стесняйтесь оставлять в комментариях! 🐼
#python #pandas
👍1
Forwarded from Книжный IT сборник
Data Analysis From S... by Peters Morga.pdf
2.8 MB
Книга "Анализ данных с нуля с помощью Python: руководство для начинающих с использованием Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn, IPython, TensorFlow и Matplotlib"
👍1
Forwarded from Книжный IT сборник
Лузанов_П_–_Postgres_Первое_знакомство_7_е_издание.pdf
10.1 MB
Книга "Postgres. Первое знакомство"
Продуктовый аналитик (джун) в Тинькофф
careerspace.app
Вакансия Продуктовый аналитик (Junior) в Москве - Россия, работа в компании Тинькофф, (в архиве с 26 октября).
Зарплата до 75 000 ₽ по данным careerspace. Москва - Россия. Гибридный формат работы (офис и удаленно). Дата публикации: 26 сентября 2023.
Коллеги, привет! Были ли у вас на собесах задачки на мат ожидание, теорвер? Поделитесь в комментах?
*свои тоже кину
*свои тоже кину
Forwarded from Reveal the Data
Нерегулярная подборка ссылок (Зато каких! =)
📊 DataLens и подкасты
Сходил на подкаст к ребятам из Data Coffee. Обсудили DataLens и его выход в опенсорс, каким вижу идеальный BI и насколько инженеру данных нужно в этом разбираться. Если вы в сфере инжиниринга данных и любите подкасты, то очень рекомендую ребят. А если хотите ещё больше про DateLens, то можно послушать Пашу Дубинина в подкасте MakeSence про историю продукта или посмотреть как ребята из сообщества SuperSet сравнили его c DateLens (всё в целом по делу).
Δλ Советы от Тани Мисютиной
Таня запустила ответы на вопросы на сайте Бюро и приглашает всех присоединиться к задачке по визуализации трансферов игроков футбольных команд. Круто и подробно описала логику работы и предлагает вам сделать свои варианты. Отличный шанс прокачать датавиз мышление и получить обратную связь, присоединяйтесь. А ещё мы с Таней переделали наш курс — приходите.
🎯 BI-стратегия
Саша Бараков собрал офигенную миро-доску про способы вовлечения пользователей в ваши дашборды. А ещё у него в ноябре пройдет курс по BI-стратегии, если вы синьор-помидор и строите BI внутри компании, то очень рекомендую, сам проходил. Саша обещает в этот раз разнообразить лекции воркшопами и совместной работой.
🎓Основы аналитики
Алексей Куличевский решил выкладывать свои лекции про гугл-таблицы, питон и SQL для новичков в открытый доступ. Если только начинаете работу в мире аналитике, то контент огонь.
💼 Вакансия по Табло
Ребята из Спортмастера ищут BI-аналитика работать с Табло (!) и делать на нём дашборды, редкость!
#дайджест
📊 DataLens и подкасты
Сходил на подкаст к ребятам из Data Coffee. Обсудили DataLens и его выход в опенсорс, каким вижу идеальный BI и насколько инженеру данных нужно в этом разбираться. Если вы в сфере инжиниринга данных и любите подкасты, то очень рекомендую ребят. А если хотите ещё больше про DateLens, то можно послушать Пашу Дубинина в подкасте MakeSence про историю продукта или посмотреть как ребята из сообщества SuperSet сравнили его c DateLens (всё в целом по делу).
Δλ Советы от Тани Мисютиной
Таня запустила ответы на вопросы на сайте Бюро и приглашает всех присоединиться к задачке по визуализации трансферов игроков футбольных команд. Круто и подробно описала логику работы и предлагает вам сделать свои варианты. Отличный шанс прокачать датавиз мышление и получить обратную связь, присоединяйтесь. А ещё мы с Таней переделали наш курс — приходите.
🎯 BI-стратегия
Саша Бараков собрал офигенную миро-доску про способы вовлечения пользователей в ваши дашборды. А ещё у него в ноябре пройдет курс по BI-стратегии, если вы синьор-помидор и строите BI внутри компании, то очень рекомендую, сам проходил. Саша обещает в этот раз разнообразить лекции воркшопами и совместной работой.
🎓Основы аналитики
Алексей Куличевский решил выкладывать свои лекции про гугл-таблицы, питон и SQL для новичков в открытый доступ. Если только начинаете работу в мире аналитике, то контент огонь.
💼 Вакансия по Табло
Ребята из Спортмастера ищут BI-аналитика работать с Табло (!) и делать на нём дашборды, редкость!
#дайджест
Forwarded from Это разве аналитика?
🚀 Бесплатный курс по Pandas!
Хотите работать с данными в Python, но не знаете с чего стоит начать?
Приходите на наш бесплатный онлайн-курс, где на практических примерах и задачах вы сможете прокачать свои навыки и знания по работе с данными с помощью библиотеки Pandas в Python.
Что вас ждет на курсе:
◾️ начнете работать с Pandas на примере реальных аналитических задач (проведете многомерный ABC-анализ, XYZ-анализ, рассчитаете динамику продаж и т.д.)
◾️ изучите самые азы и продвинутые функции по Pandas (например, сложная агрегация, оконные функции и т.д.)
◾️ сделаете собственный проект — ваш итоговый кейс! (реальный кейс автоматизации обработки финансовой отчетности от крупной региональной аптечной сети и сможете добавить его к себе в портфолио)
Если вы только начинаете путь в анализе данных и хотите научиться использовать современные инструменты, мы поможем сделать первый шаг 😉
🔗 Зарегистрироваться на курс
Реклама. ООО "Айти Резюме". ИНН 4025460134. Erid:LjN8Jxwhp
Хотите работать с данными в Python, но не знаете с чего стоит начать?
Приходите на наш бесплатный онлайн-курс, где на практических примерах и задачах вы сможете прокачать свои навыки и знания по работе с данными с помощью библиотеки Pandas в Python.
Что вас ждет на курсе:
◾️ начнете работать с Pandas на примере реальных аналитических задач (проведете многомерный ABC-анализ, XYZ-анализ, рассчитаете динамику продаж и т.д.)
◾️ изучите самые азы и продвинутые функции по Pandas (например, сложная агрегация, оконные функции и т.д.)
◾️ сделаете собственный проект — ваш итоговый кейс! (реальный кейс автоматизации обработки финансовой отчетности от крупной региональной аптечной сети и сможете добавить его к себе в портфолио)
Если вы только начинаете путь в анализе данных и хотите научиться использовать современные инструменты, мы поможем сделать первый шаг 😉
🔗 Зарегистрироваться на курс
Реклама. ООО "Айти Резюме". ИНН 4025460134. Erid:LjN8Jxwhp
Simulative
Бесплатный курс по Pandas
Освойте Pandas в Python, обучаясь на задачах и кейсах из реального бизнеса. Бесплатный курс с упором на практику.
Forwarded from Набока орёт в борщ
Вышел бесплатный курс по Python для начинающих от Саши Ильина
На создание курса ушло полгода – я представляю какая колоссальная работа стоит за этим и это достойно уважения.
Вдогонку он поделился роадмап для Python-разработчика: с нуля до первой работы почти без вложения денег. Он большой, внутри ссылки на все ресурсы и советы от него, в каком порядке всё учить.
🔥🔥🔥Ссылка на курс
На создание курса ушло полгода – я представляю какая колоссальная работа стоит за этим и это достойно уважения.
Вдогонку он поделился роадмап для Python-разработчика: с нуля до первой работы почти без вложения денег. Он большой, внутри ссылки на все ресурсы и советы от него, в каком порядке всё учить.
🔥🔥🔥Ссылка на курс
Telegraph
Python Backend Roadmap
Этот роадмап доведёт вас из состояния «ничего не знаю» до «могу пройти собеседование на джуниора». Все ссылки внутри на бесплатные (или недорогие) ресурсы. В интернете вы можете встретить кучу роадмапов, но у этого есть одно преимущество: из него убрано то…
👍1
Коллеги, привет
так получилось, что за 2023 я два раза сменила работу: геймдев - е-комм - финтех 🫠
Было пройдено не мало собеседований в разные компании, и у меня сохранились вопросы и задачи (и даже немного тестовых с лохматых времен) :) в ближайшее время планирую ими поделиться. Начну с вопросов-фильтров от HR, продолжу задачками на SQL и Python, немного продуктовые вопросов, теорвер и статистика. Все вопросы/задачи разной сложности - у разных компаний разные требования🧡
кстати, на картинке тру стори 😄
так получилось, что за 2023 я два раза сменила работу: геймдев - е-комм - финтех 🫠
Было пройдено не мало собеседований в разные компании, и у меня сохранились вопросы и задачи (и даже немного тестовых с лохматых времен) :) в ближайшее время планирую ими поделиться. Начну с вопросов-фильтров от HR, продолжу задачками на SQL и Python, немного продуктовые вопросов, теорвер и статистика. Все вопросы/задачи разной сложности - у разных компаний разные требования🧡
кстати, на картинке тру стори 😄
❤5
Итак, начнем с вопросов-фильтров от hr. HR практически всегда задают вопросы джунам, мидлам уже намного реже.
SQL
- отличие where от having?
- в чем отличие UNION от UNION ALL?
- в чем отличие TRUNCATE DROP DELETE?
- каким оператором можно фильтровать значения в агрегирующих функциях?
- вернут ли count(*) и count(столбец) одинаковые результаты? Почему дали такой ответ?
- какой функцией в SQL можно найти предыдущую строчку?
- порядок выполнения запроса
- какие знаете типы соединений? чем они отличаются др от др?
- что такое NULL? чем отличается от 0?
- какие оконные функции знаете?
- выберете верные утверждения:
A) NULL <> 1
B) NULL <> NULL
C) NULL IS NULL
D) NULL = NULL
- Есть две таблицы A1 и A2. В A1 - 3 строчки, в A2 - 4 строчки. Не зная какие
цифры лежат в ID обеих таблиц, необходимо предположить какое количество строк может вернуть запрос:
SELECT *
FROM A1 LEFT JOIN A2
ON A1.ID= A2.ID
SQL
- отличие where от having?
- в чем отличие UNION от UNION ALL?
- в чем отличие TRUNCATE DROP DELETE?
- каким оператором можно фильтровать значения в агрегирующих функциях?
- вернут ли count(*) и count(столбец) одинаковые результаты? Почему дали такой ответ?
- какой функцией в SQL можно найти предыдущую строчку?
- порядок выполнения запроса
- какие знаете типы соединений? чем они отличаются др от др?
- что такое NULL? чем отличается от 0?
- какие оконные функции знаете?
- выберете верные утверждения:
A) NULL <> 1
B) NULL <> NULL
C) NULL IS NULL
D) NULL = NULL
- Есть две таблицы A1 и A2. В A1 - 3 строчки, в A2 - 4 строчки. Не зная какие
цифры лежат в ID обеих таблиц, необходимо предположить какое количество строк может вернуть запрос:
SELECT *
FROM A1 LEFT JOIN A2
ON A1.ID= A2.ID
❤3