❓ 20+ вопросов, которые стоит задать на собеседовании в стартап

Начать или продолжить свою карьеру вы можете в стартапе. Работа в стартапе всегда связана с рисками, поэтому мы подготовили несколько вопросов, которые помогут вам рассмотреть этот вариант и не упускать возможности

Стартап — это новая компания или проект, который стремится предложить инновационный продукт или услугу и быстро масштабироваться на рынке.

🔗 Ссылка на вопросы

А если вы выбираете курс, вот подборка из proglib.academy:
🔵 математика для Data Science
🔵 базовые модели ML и приложения
🔵 алгоритмы и структуры данных
🔵 основы программирования на Python
🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба

🏆👁️ Топовая задачка на Stack Overflow: как найти k пропущенных чисел в потоке данных

Это продолжение статьи про задачу, в которой нужно определить, какое число вынули из мешка со 100 уникальными числами. В новой части мы показываем решение с помощью алгоритма сверки множеств, симметрических функций и уравнения k-й степени.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

Что вы знаете про регрессию? Зачем она нужна в Data Science?

Регрессия — это один из основных методов анализа данных, широко используемый в Data Science. Она позволяет моделировать и анализировать отношения между переменными, что делает её незаменимым инструментом для предсказаний и интерпретаций данных.

Регрессия бывает различных видов, каждый из которых используется для решения специфических задач:

▪️Линейная регрессия: моделирует линейную зависимость между независимой переменной (предиктором) и зависимой переменной (ответом).
▪️Логистическая регрессия: используется для бинарных исходов, предсказывая вероятность принадлежности к одному из двух классов.
▪️Полиномиальная регрессии: моделирует нелинейные зависимости, позволяя учитывать криволинейные отношения между переменными.

Многие статистические методы предполагают или опираются на регрессию. К примеру, анализ дисперсии (ANOVA) эффективен только тогда, когда соблюдаются условия линейной регрессии. Кроме того, некоторые алгоритмы машинного обучения предполагают использование регрессионных моделей для предсказания и анализа данных.

#вопросы_с_собеседований

Дорожная карта — ваш путь к карьерным вершинам.

🔵 Что это?

Инструмент для планирования карьерного роста. Чтобы разобраться, куда двигаться дальше, используют дорожную карту.

🔵 Почему важно иметь дорожную карту?

Дорожная карта помогает определить, что именно вы хотите достичь и какие шаги необходимо предпринять для этого.

🔵 Как составить и кому пригодится?

Составить дорожную карту, можно с помощью различных сервисов, которые помогут ускорить и улучшить этот процесс. Пригодится всем в сфере IT и смежных профессиях, будь то сменить профессию или повысить квалификацию

🔗 Где составить дорожную карту