Data science | Machinelearning [ru]

2023-05-03 15:07:08 ​​ Профессия Data Scientist: плюсы и минусы

В этой статье вы узнаете, почему требования к кандидату разнятся в зависимости от уровня квалификации дата-сайентиста, и почему диапазон заработной платы в сфере Data Science довольно широкий и верхняя планка может быть очень высокой, а также вы узнаете почему некоторые компании дают тестовые задания, а уже по их результатам зовут на собеседование, и зачем нужно изучить хотя бы один язык программирования.

Читать... Открыть/Комментировать

2023-04-23 20:07:37 ​​ 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... Открыть/Комментировать

2023-04-23 15:07:26 ​​ 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... Открыть/Комментировать

2023-04-22 20:07:01 ​​ 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... Открыть/Комментировать

2023-04-22 15:07:30 ​​ 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... Открыть/Комментировать

2023-04-21 20:07:26 ​​ 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... Открыть/Комментировать

2023-04-21 15:07:35 ​​ 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... Открыть/Комментировать

2023-04-20 20:08:04 ​​ 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... Открыть/Комментировать

2023-04-20 15:07:14 ​​ 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... Открыть/Комментировать

2023-04-20 12:37:04 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 Открыть/Комментировать