👨‍💻Бот для подготовки к IT-собеседованиям
@DataismPrepBot

В базе уже 600+ реальных вопросов с собеседований (с ответами!)
Теперь готовиться к интервью стало намного проще.

Какие есть специальности:
✅Data analyst
✅Data Scientist
✅Data Engineer
✅Python Developer
✅Go Developer
✅System Analyst

Какие фичи в боте:
✅Возможность отслеживания статистики
✅Добавление вопросов в Избранное
✅Ссылки на доп.материалы для изучения
✅Экспресс-скрининг знаний

Бесплатно, без регистраций и смс 🤩

#поискработы
#бот

С утра поглазела на Тимошку и Зендею. Мощная музыка, потрясающий визуальный ряд как всегда.
Фильм понравился, а вот мое решение выбрать сеанс в 10 утра - нет.🫠

👩‍💻👩‍💻👩‍💻Парадокс Симпсона

На собеседованиях все так же продолжают спрашивать задачки в следующем стиле:

❓Весь ассортимент на сайте можно разбить на две категории. Конверсия из просмотра в заказ месяц к месяцу снизилась на тотале, но выросла в каждой категории отдельно. Может ли такое быть? Почему?
❓Все игроки разбиты на сегменты. Метрика по каждому сегменту выросла, а в общем по всем игрокам упала, может ли быть такое? И если может, то в каком случае?

(и в боте @DataismPrepBot, кстати, тоже есть похожий вопрос)

Все это про парадокс Симпсона или «парадокс объединения».
Парадокс Симпсона — контринтуитивное явление в статистике, когда мы видим в каждой из групп данных определенную зависимость, но при объединении этих групп зависимость исчезает или становится противоположной. Это явление было описано Эдвардом Симпсоном в 1951 году и Удни Юлом в 1903 году.
На рисунке как раз представлена ситуация, когда первичный вывод может быть обманчивым.
Общая конверсия падает при сравнении двух месяцев, но если посмотрим конверсию на отдельных сегментах, то увидим, что вообще-то метрика имеет положительную тенденцию.

#трудовыебудни
#поискработы

👨‍💻👨‍💻👨‍💻Испытательный срок

Утром открыла Линкедин и наткнулась на пост о неудачном прохождении испытательного срока.
И так, кстати, часто бывает. Испытательный срок он и для работника, и для работодателя.
За свои 5 лет работы я видела несколько ситуаций, когда люди не проходили испыталку.

Основные причины можно разделить на 2 категории:
1) Технические скиллы
В принципе, нормально чего-то не знать, но нужно понимать, что существует некий предел "незнаний". Помню как на одной из работ мой тимлид уволил джуна, потому что тот не знал сколько будет логарифм нуля. Этот момент стал просто последней каплей на фоне плохой обучаемости.
2) Софт скиллы
На другой работе был случай, когда в целом человек плюс-минус подходил по тех скиллам, но не мэтчился по софтам с командой. Тоже повод для непрохождения испыталки, потому что тяжело работать с людьми, у которых плохие софт скиллы.

Составила список из основных моментов, на которые стоит обратить внимание:
1) Иногда в период адаптации на новом месте нормально перерабатывать, потому что возможны новые технологии, правила, процессы и тд. В это нужно вникнуть как можно быстрее.
2) Если есть вопросы по задачам, то лучше не затягивать с ними. Не злоупотребляйте постоянным пингованием коллег по единичным вопросам, соберите список вопросов и задайте их все сразу. И да, пробуйте все методы решения задач и только потом приходите с фразой "ничего не получается"
3) Запрашивайте периодически фидбэк по своей работе.
4) Не примыкайте к кланам сотрудников и не начинайте дружить против или за кого-то с другими коллегами. Офисные интриги не наша остановочка
5) Не отделяйтесь от всех. Политика «я сюда работать пришёл» не самая лучшая для командной работы и тем более не самая удачная для новичка, которому предстоит разобраться в бизнес-процессах.
6) Если накосячили в работе, извинитесь, объясните причины и попросите помочь вам разобраться. А ещё лучше спросите до того, как сделаете по-своему, даже если вы Senior Java Developer или зам. начальника отдела

#поискработы
#карьера