За шесть дней, в период с 13 по 20 августа 2018 года, я прошел собеседования в шести компаниях Силиконовой долины (LinkedIn, Yelp, Apple, Amazon, Facebook и Google) и получил от каждой предложение о работе.



В процессе подготовки, который описываю ниже, я сильно опирался на вот этот прошлогодний пост — именно он в своё время побудил меня задуматься, не пора ли переходить в другую компанию. Мне не хотелось постоянно мотаться на другой конец страны и обратно в поисках идеальной работы, так что было ясно: придется собрать волю в кулак и спланировать все собеседования так, чтобы они шли одно за другим. Я нацеливался на вакансии, которые имеют отношение к мобильной разработке, но описываемый подход к обучению, советы и рекомендации годятся и для других случаев.

Надеюсь, моя история вдохновит кого-нибудь, кто сейчас в том же положении (не совсем доволен текущей работой, мечтает переехать в область залива, но несколько недотягивает в плане подготовки), дерзнуть — кто знает, что готовит для них будущее.

Добрый день уважаемые читатели. В сегодняшней посте я продолжу свой цикл статей посвященный анализу данных на python c помощью модуля Pandas и расскажу один из вариантов использования данного модуля в связке с модулем для машинного обучения scikit-learn. Работа данной связки будет показана на примере задачи про спасенных с "Титаника". Данное задание имеет большую популярность среди людей, только начинающих заниматься анализом данных и машинным обучением.