Юрист
Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область.
Чтобы стать экспертом в этом вопросе, мне пришлось провести целый ряд исследований. В итоге я составила чек-листы по самым популярным странам, собрала советы у ветеринаров и проанализировала успешные и неуспешные кейсы. Делюсь статистикой и полезными ссылками. И конечно, фотографиями котов и собак.
Очень много людей с самым разным бэкграундом, и не всегда даже техническим, в последнее время пытаются перейти в data science. И такой ажиотажный интерес - проблема для всех, кто рассматривает переквалификацию в эту сферу. Потому что рынок труда может оказаться наводнён соискателям без опыта.
Аналитик данных — профессия перспективная, и спрос на специалистов растет стремительно. Но тому, кто ее выбрал, важно успевать за быстрым темпом развития IT-отрасли: нужно постоянно учиться и совершенствовать свои компетенции. В помощь — профессиональная литература.
Чтобы вы быстрее освоились в профессии, если только начинаете карьеру аналитика, эксперты курса «Аналитик данных» от онлайн-университета Skypro советуют книги для новичков.
Принято считать, что аналитика, статистика и вообще всё, что связано с цифрами — это сложно и недоступно для понимания обычным людям. Тем не менее мы каждый день сталкиваемся с данными и принимаем решения на их основании.
Например, пандемия Covid-19 заставила нас всех анализировать данные о заболеваемости, разбираться в показателях эффективности вакцин и разъяснять свои выводы окружающим: родителям, друзьям, коллегам.
В этой статье — подборка книг, которые научат вас понимать, систематизировать и представлять данные, даже если вы никак не связаны с профессией аналитика.
Хочу поделиться методами освоения Data science с нуля человеком из другой ИТ специальности. Цель: дать понять, подходит ли Вам эта специальность в принципе, и рассказать про эффективные подходы к самообучению, которые мне помогли.
Отличные материалы уже существуют по большинству конкретных тем, я сам по ним учился. Думаю, многим будут полезны "мета" материалы о том, как выбирать курсы и статьи, по которым учиться.
Заграничные компании, которые нанимают русских разработчиков — это часто смесь из людей совершенно разных национальностей и культур. Как влиться в такой коллектив, что там творится с языками и акцентами и как культура влияет на рабочие процессы — об этом всем расскажет наш герой с большим опытом работы в многонациональной команде.
Желающим почитать про структуру леса, воззрения на структуру леса и историю этих воззрений — добро пожаловать. Я сокращал, как мог — и все равно получился скорее литературный обзор, и это только первая часть.
Но по крайней мере, будет на что ссылаться в дискуссиях.
Эта статья — краткое руководство для тех, кто хочет запустить свой собственный подкаст. Когда я вместе с моим нынешним соведущим год назад запускал подкаст “В бесконечность и далее”, я не смог найти ни одной по-настоящему всеобъемлющей статьи. Поэтому я решил попытаться заполнить этот пробел и написать руководство для себя из прошлого.
Немного о структуре — это руководство содержит 4 статьи:
Каждый раздел статьи содержит три блока
Интересно — читайте все. Нет времени — читайте первый и последний абзац.
Ответ может быть любым, но только не “потом посмотрим”, ”ещё не думал” или “не знаю”. Если ответа нет, весьма высока вероятность что
