«Это база» или что почитать, чтобы прокачаться в Data

Как-то один умный человек сказал: «Все знают и все понимают только дураки да шарлатаны». Поэтому сейчас мы вынуждены постоянно узнавать что-то новое, чтобы развивать свои навыки.

А так хотелось бы скачать все знания на флешку и загрузить себе в мозг. Но пока такой способ еще не изобрели, мы подготовили подборку книг и статей, которые стоит почитать, чтобы лучше «уметь в Data».

🔵Fundamentals of Data Visualization (Claus O. Wilke)

В книге описаны принципы выбора подходящих графиков, правильное использование цветов и масштабов, а также важность контекста для восприятия информации. А также подробно разобраны do и don't в вопросе отображения данных.

🔵Introduction to Modern Statistics (2-е издание)

Учебник рассчитан на начинающих изучать статистику. Он знакомит с основами работы с данными, методами анализа и визуализации. Первое издание лежит рядом на том же сайте.

🔵Лонгрид про базы данных №1

В лонгриде описаны принципы работы и компоненты баз данных. По сути — выжимка всего самого главного из двух классных книг по теме. Ссылки на книги можно найти там же.

🔵«Графики, которые убеждают всех»: 2-е дополненное и переработанное издание (Александр Богачев)

Книга рассказывает, как подготовить данные к работе, как выбрать подходящий график или диаграмму и оформить их так, чтобы они ясно доносили ваш месседж. А еще там можно найти узнать, как распознать ситуацию, когда статистикой пытаются манипулировать.

🔵15 Math Concepts Every Data Scientist Should Know (David Hoyle)

Поскольку алгоритмы машинного обучения становятся все более мощными, нужно четко понимать их ключевые компоненты. В этой книге объясняются основные математические принципы, лежащие в основе часто используемых алгоритмов, подробно описывается их важность и практическое применение.

🔵Data Pipelines Pocket Reference: Moving and Processing Data for Analytics (James Densmore)

В этом справочнике дается определение конвейеров и объясняется, как они работают в современном стеке данных.

🔵Думай как математик: Как решать любые задачи быстрее и эффективнее (Барабара Оакли)

Эта книга не о формулах и уравнениях. Она о том, как научить свой мозг решать сложные задачи и справляться с большими объемами информации.

Делитесь в комментариях своими рекомендациями книг и статей — будем переопыляться достойными материалами по теме 👀

🔜 @leftjoin_career

#into_data

Мы решили «прожарить» ваши резюме

Откроем завесу тайны — близится финал первого сезона «Завтра в Data», но мы не можем оставить вас без контента по пятницам.

В процессе командного брейншторминга у нас возникла идея, а что если наши HR-спецы и сам Николай прожарят ваше резюме?

Никакого буллинга, только суровый конструктив и бесплатные советы по улучшению CV.

А некоторые из вас попадут в нашу базу кандидатов и, быть может, совсем скоро мы предложим вам оффер?

В общем, нам просто необходимо ваше мнение — если согласны, присылайте свое резюме в комментарии под этим постом 👀

🔜 @leftjoin_career

А потом этот момент настаёт: мгновение, когда дыхание замедляется (IYKYK 🤣).

А что вы думаете на этот счет? Стоит ли врать в резюме?

🔜 @leftjoin_career

Каждый уважающий себя «айтишник» должен иметь пет-проект

«А вдруг выстрелит?» — если вы хоть раз задавались таким вопросом и, сломя голову, бежали после работы пилить «что-то» свое, то у нас для вас хорошие новости — с вашими амбициями все в порядке.

Сегодня хотим подсобить вам с идеями и поделиться своей подборкой пет-проектов для аналитиков.

🔵 График соотношения работы и личной жизни

Больше не нужно чертить колесо баланса и наобум закрашивать части — основываясь на реальных данных, отслеживайте, сколько времени вы отводите работе и личной жизни. А далее выстраивайте графики для оценки баланса.

🔵 Анализ данных о криминальной ситуации

Пришло время определить самое безопасное место в Росии. Соберите данные о преступлениях из открытых источников, таких как государственные базы данных. Исследуйте географическое распределение преступлений, их типы и частоту.

Создайте интерактивные карты с визуализацией данных по районам и временным периодам для поиска паттернов и аномалий.

🔵 Умный органайзер времени

Усиливайте сильное — разработайте борд для планирования задач и управления временем на основе анализа своих дел и настроения. Дашборд покажет оптимальные временные слоты для выполнения задач с учетом продуктивности в определенное время суток и приоритетности.

🔵 Карта пивных предпочтений

Используйте открытые базы данных о пиве: оценки, состав, происхождение и географию потребления. Составьте карту пивных предпочтений по регионам и отправляйтесь в путешествие в мир пшеничного смузи.

🔵 Профессиональная карта мира

Создайте интерактивную карту, на которой будут отображаться распространенные профессии в зависимости от региона, основываясь на данных о вакансиях со всего мира.

🔜 @leftjoin_career

#into_data

🔜 Навигация по каналу

Незаметно каналу исполнилось 2 месяца — посмотрите, как нас стало много. Контента стало больше и разбираться в нем стало сложнее. Собрали для вас дайджест интересных постов, чтобы к ним можно было вернуться в любое время.

HR на связи
🔵 Red flags: как быстро распознать плохую вакансию
🔵 Как описать свои достижения, даже если их нет
🔵 Крутое сопроводительное письмо
🔵 4 кейса, которые помогут пройти любое интервью
🔵 «Мой отклик ничего не решит»: или нужно ли откликаться на популярные вакансии?
🔵 Как правильно работать с LinkedIn?

Больше постов по теме по хештегу #HR_на_связи

Тестовые задания
🔵 Нормально ли использовать ChatGPT, чтобы сделать тестовое?
🔵 Задачка на SQL и продуктовые метрики
🔵 Задачка на Python и когортный анализ
🔵 Задачка на позицию Junior Data Analyst в Amazon
🔵 Задачка на вероятность
🔵 Задача на математическую логику

Больше постов по теме по хештегу #разбор_тестового

Завтра в Data
🔵 Роман Васильев — руководитель международной аналитики «Яндекс Поиск».
🔵 Тагир Хайрутдинов — продуктовый аналитик в Яндекс Плюс
🔵 Оксана Прутьянова — лидер направления поиска аналитиков NEWHR
🔵 Николай Валиотти —  основатель дата-агентства Valiotti Analytics
🔵 Александр Бараков — Head of BI в Luxoft
🔵 Валерий Бабушкин — старший главный начальник в British Petroleum

Больше постов по теме по хештегу #завтра_в_data

Интересное по теме Data
🔵 BI-онбординг от Романа Бунина
🔵 Как это устроено: кто все эти Data-люди?
🔵 Teamwork: как дата-команда работает над сложными проектами
🔵 SQL, Excel, Python — ТОП-3 навыка аналитика данных

Больше постов по теме по хештегу #into_data

🔜 @leftjoin_career