📊 Как начинающий Data Scientist может заработать на фрилансе?

Хотите начать карьерный путь в Data Science в качестве фрилансера? В нашей статье подготовили для вас 8 простых шагов: от регистрации на платформе до обустройства рабочего места.

Для любого Data Scientist'а важно умение программировать, забирайте наш курс:
🔵 Основы программирования на Python

🔗 Статья

🌐 Самое главное в современном обучении: вебинар

Вебинар — это онлайн-трансляция, основной целью которой является образование.

Процесс выстроен так:

— Эксперт, какой-либо области готов поделиться полезным материалом

— Он структурирует информацию

— Трансляция этих знаний аудитории

Посещение вебинара полезно для перепрофилирования, освоения новых знаний, повышения квалификации. ⚠️

Смотри наши вебинары на сайте:
🔵 Proglib.academy

📌 Шпаргалка MATLAB и Simulink для дата-сайентистов

Список полезных ресурсов для дата-сайентистов, изучающих MATLAB и Simulink. Список включает советы и рекомендации, учебные пособия, видео, шпаргалки и возможности для изучения MATLAB и Simulink

📎 Шпаргалка

😮 Какие знания в области математики требуются специалистам в Machine Learning и Data Science

Именно об этом говорили на одном из прошлых вебинаров.

Также на вебинаре сооснователь и CPO Wale. ai рассказывал о своем карьерном пути, о том, как развивать математическое мышление и как улучшать качество продукта с помощью математических методов

Что было на вебинаре:
⚡️ Математика как основа ИИ: почему без математики невозможна эффективная работа в области AI

⚡️ На что обращают внимание при найме ML/AI разработчиков: нужно ли фундаментальное образование

⚡️ Примеры математических методов, применяемых в AI / Data science

⚡️ Принципы: Как математические методы используются для оптимизации процессов и улучшения качества продуктов

🔗 Ссылка на вебинар

📌 Простая истина от подписчика: Как стать программистом, за несколько этапов

«1. Выбираем понравившийся язык программирования

2. Изучаем самостоятельно основы языка по видео на youtube или статьям, углубляем знания с помощью курсов

3. Создаем простенький pet-проект, используя основные технологии (например, коннект к БД, внешние АПИ), соблюдая архитектуру

4. Выкладываем проект на Github и красиво оформляем README

5. Пишем качественное резюме (на youtube есть рекомендации) и проходим собесы во все возможные компании. Вопросы собесов записываем и изучаем

6. Устраиваемся в согласившуюся компанию, не особо глядя на зарплату, чисто ради коммерческого опыта

7. Работаем там 1-2 года, приобретаем знания, и уже с опытом ищем нормальную работу за нормальную зарплату».

💡 Путь развития карьеры в IT, чтобы оставаться востребованным

Чтобы оставаться успешным в IT-сфере быстро меняющихся технологий нужно постоянно учиться. Также ажно также проявлять природную любознательность. Два важных совета для развития карьеры:

— Совмещайте работу и учебу. Это вызов, с которым справится не каждый. Важно находить время для обучения, будь то ночные часы или перерывы на работе.

— Некоторые компании создают матрицу компетенций и выделяют рабочее время для обучения сотрудников. Пользуйтесь всеми возможностями, которые даёт работодатель, особенно если это бесплатно.

Изучайте дополнительные материалы для повышения компетенции:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

🆕 Анонс вебинара от Proglib.academy

Проведем вебинар 22го августа и разберемся «Как меняется математика в разных индустриях: от мобильных игр к фондовым рынкам». Ждите подробности уже на этой неделе.

А пока идет подготовка, расскажем про наш прошлый вебинар «Разбор за задач из интервью в российские и международные компании на позицию Data Science»

➡️ Подходит для тех:

Кто хочет узнать, каких задач им ждать на собеседовании в международную компанию и какие знания по математике им понадобятся.

➡️ На вебинаре:

1️⃣ Обсудим задачи из реальных интервью в российские и европейские компании

2️⃣ Решим задачи на матрицы и вероятности

3️⃣ Научимся быстро тестировать статистические гипотезы для А/Б тестов

4️⃣ Обсудим, какая математика лежит под капотом ML алгоритмов

5️⃣ Узнаем, что делать, если математика становится слишком сложной

🔗 Ссылка на вебинар

👨‍🎓 Обучение в ШАД: плюсы и минусы

Школа анализа данных — то место, где вы сможете максимально развить свои навыки в области Data Science. В этом посте мы рассмотрим основные плюсы и минусы обучения в ШАД, чтобы помочь вам принять осознанное решение.

✔️ Плюсы обучения в ШАД:

Качественные знания: Преподаватели в ШАД – это профессионалы, которые днём работают в ведущих вузах Москвы, а вечером с удовольствием делятся своим опытом в Яндекс Школе. Уровень их квалификации высок и проверен временем.

Удобный график: Вечерние занятия способствуют развитию навыков тайм-менеджмента: нужно успевать выполнять задания, готовиться к следующему дню и при этом оставлять время на полноценный отдых.

Фокус на математике, данных и программировании: В ШАДе акцент сделан на этих ключевых дисциплинах. Знание математики помогает анализировать данные, выявлять закономерности, а программирование позволяет автоматизировать эти процессы.

Интенсивность обучения: Слоган ШАДа: «Будет сложно, но интересно» полностью отражает подход к обучению. Студенты мотивированы сложными задачами и имеют доступ ко всем необходимым ресурсам и поддержке преподавателей.

❌ Минусы обучения в ШАД:

Вечерние занятия: Если у вас уже насыщенный график, добавление вечерних курсов может стать серьёзным вызовом. Программа действительно требует максимальной вовлечённости и концентрации.

Высокая нагрузка: Обучение требует постоянной работы мозга на полную мощность, что может привести к его перенапряжению. Поэтому важно заранее развить выносливость и научиться эффективно отдыхать.

Наши курсы, которые помогут подготовиться к обучению в ШАД:
🔵 Математика для Data Science
🔵 Базовые модели ML и приложения

📈 Стать аналитиком Big Data: пошаговое руководство 2024

Рассказываем в нашей статье, какие знания, онлайн-курсы, подкасты и книги помогут начать карьеру в сфере Big Data без специального образования.

Ознакомьтесь со статьей, а также забирайте наши курсы для Data Science:
🔵 Базовые модели ML и приложения
🔵 Математика для Data Science

🔗 Статья