#дайджест #DataInternship
Подборка стажировок недели для Data специалистов
▪️ Стажер отдела данных и аналитики / Agile intern Data & Analytics HUB
Удалёнка, Unilever
Подробнее
▪️ Стажер LLM/ML
Гибрид (Санкт-Петербург), Альтирикс системс
Подробнее
▪️ Стажер-аналитик Big Data
Офис (Самара) / Удалёнка, IBS
Подробнее
▪️ Intern Data Scientist в Блок Финансы
Гибрид (Москва), Сбер для экспертов
Подробнее
▪️ Стажер-разработчик sql
Офис (Санкт-Петербург), Лига Цифровой Экономики
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
Подборка стажировок недели для Data специалистов
▪️ Стажер отдела данных и аналитики / Agile intern Data & Analytics HUB
Удалёнка, Unilever
Подробнее
▪️ Стажер LLM/ML
Гибрид (Санкт-Петербург), Альтирикс системс
Подробнее
▪️ Стажер-аналитик Big Data
Офис (Самара) / Удалёнка, IBS
Подробнее
▪️ Intern Data Scientist в Блок Финансы
Гибрид (Москва), Сбер для экспертов
Подробнее
▪️ Стажер-разработчик sql
Офис (Санкт-Петербург), Лига Цифровой Экономики
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
hh.ru
Вакансия Стажер отдела данных и аналитики / Agile intern Data & Analytics HUB в Москве, работа в компании Unilever (вакансия в…
Зарплата: не указана. Москва. Требуемый опыт: не требуется. Стажировка. Дата публикации: 09.09.2024.
❤1
Несложным анализом и наблюдением выявлено для всех конкурсных программ с классическим отбором в три этапа:
▪️ Очень много участников пишут экзамен на что-то около нуля на всех этапах. Поэтому проходной балл снижается до 1/5-1/4 от полного балла
▪️ Финальное зачисление принимается на основе всех этапов
▪️ Поступившие находятся между 1/3 и 2/3 баллами
Так что если наберете 2/3 на всех этапах — расслабляемся, вы точно прошли.
Наш курс поможет вам заложить тот самый фундамент для сдачи экзамена:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥3
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
👨🎓️📊 7 мифов о профессии Data Scientist
Вокруг науки о данных возникло множество разнообразных заблуждений, мешающих освоить эту замечательную дисциплину. Развенчиваем наиболее распространённые мифы о профессии Data Scientist.
🔗 Читать статью
Вокруг науки о данных возникло множество разнообразных заблуждений, мешающих освоить эту замечательную дисциплину. Развенчиваем наиболее распространённые мифы о профессии Data Scientist.
🔗 Читать статью
👍1
📩 Как реагировать, если вам написал рекрутер и предлагает работу
Эта статья поможет разобраться, что делать, когда вам пишет рекрутер и предлагает работу, и как правильно ответить на его предложение. Мы разберем основные моменты, которые стоит учитывать, и дадим несколько полезных советов, которые помогут вам сделать правильный выбор.
👉 Ссылка на статью
Объясняем, как извлечь максимальную пользу от общения с рекрутером, который самостоятельно нашел вас и предлагает работу.
Эта статья поможет разобраться, что делать, когда вам пишет рекрутер и предлагает работу, и как правильно ответить на его предложение. Мы разберем основные моменты, которые стоит учитывать, и дадим несколько полезных советов, которые помогут вам сделать правильный выбор.
👉 Ссылка на статью
👍3🔥1
📌 Простая истина от наших подписчиков
Продолжаем раскрывать тему: что вы считаете наиболее важным для успешного старта в IT-сфере:
«Интерес, быть с ПК на «Ты» (любовь), английский (чтение литературы), умение гуглить (без этого все пропало) и способность к самообучению. И самое главное старт в нужном месте»
«Логика, без неё никуда. Без неё невозможно научиться писать алгоритмы. А технические знания придут с опытом, это нормально»
«Готовность к собеседованиям. При старте очень мало приглашений, поэтому надо максимально эффективно готовиться по открытым источникам заранее»
«Уверенность в себе, некоторая дерзость, горящие глаза, немного интеллекта»
Продолжаем раскрывать тему: что вы считаете наиболее важным для успешного старта в IT-сфере:
«Интерес, быть с ПК на «Ты» (любовь), английский (чтение литературы), умение гуглить (без этого все пропало) и способность к самообучению. И самое главное старт в нужном месте»
«Логика, без неё никуда. Без неё невозможно научиться писать алгоритмы. А технические знания придут с опытом, это нормально»
«Готовность к собеседованиям. При старте очень мало приглашений, поэтому надо максимально эффективно готовиться по открытым источникам заранее»
«Уверенность в себе, некоторая дерзость, горящие глаза, немного интеллекта»
Поделились опытом тех, у кого получилось.🔥
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1🥰1
✏️ Разбор задачи с собеседования по Python
Условие: Вы поднимаетесь по лестнице, состоящей из n ступенек. Каждый раз вы можете подняться на 1 или 2 ступени. Сколькими различными способами можно добраться до вершины?
Решение: В карточке
Не можете решить? Забирайте наш курс:
🔵 Основы программирования на Python
Условие: Вы поднимаетесь по лестнице, состоящей из n ступенек. Каждый раз вы можете подняться на 1 или 2 ступени. Сколькими различными способами можно добраться до вершины?
Решение: В карточке
Не можете решить? Забирайте наш курс:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Пять популярных вопросов от новичков в айти
Мы обратились к опытному наставнику и разработчику из нашей Proglib.academy, чтобы ответить на 5 популярных вопросов, которые часто возникают у новичков, делающих первые шаги в IT-сфере.
Программирование может стать поворотным моментом в жизни, главное — отбросить сомнения и не бояться сложностей.
Мы обратились к опытному наставнику и разработчику из нашей Proglib.academy, чтобы ответить на 5 популярных вопросов, которые часто возникают у новичков, делающих первые шаги в IT-сфере.
👍2❤1👾1
👩💻 Студент курса «Математика для Data Science»
Он решил сменить карьеру и перейти в мир Data Science, и выбрал курс «математика для Data Science». Здесь он заново освежил школьные знания и с уверенностью двигается к более сложным темам.
👉 Лучшее на курсе:
«После каждого урока даётся задание, чтобы закрепить полученный материал… Также можно задавать любые вопросы авторам курса по учебному материалу» — выделил самые яркие моменты.
Наш курс по математике для начала карьеры в Data Science:
🔵 Математика для Data Science
Он решил сменить карьеру и перейти в мир Data Science, и выбрал курс «математика для Data Science». Здесь он заново освежил школьные знания и с уверенностью двигается к более сложным темам.
👉 Лучшее на курсе:
«После каждого урока даётся задание, чтобы закрепить полученный материал… Также можно задавать любые вопросы авторам курса по учебному материалу» — выделил самые яркие моменты.
Наш курс по математике для начала карьеры в Data Science:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌚1
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
✍️ SQL для Data Science: топ вопросов с собеседований для разных уровней
В материале собраны распространённые вопросы по SQL. Ниже несколько примеров👇
🔹 Для начинающих (0-2 года опыта):
▪️В чём заключается разница между WHERE и HAVING?
▪️Какие типы объединений (join) есть в SQL?
🔹 Для опытных (2-5 лет опыта):
▪️Напишите запрос, чтобы найти вторую по величине заработную плату в таблице.
▪️Что вы знаете об оконных функциях в SQL? Напишите пример использования ROW_NUMBER().
🔹 Для самых опытных (5+ лет опыта):
▪️Как бы вы оптимизировали запрос, который работает медленно?
▪️Что такое кластеризованные и некластеризованные индексы? В каких случаях какие лучше использовать?
🔗 Ссылка на материал
В материале собраны распространённые вопросы по SQL. Ниже несколько примеров👇
🔹 Для начинающих (0-2 года опыта):
▪️В чём заключается разница между WHERE и HAVING?
▪️Какие типы объединений (join) есть в SQL?
🔹 Для опытных (2-5 лет опыта):
▪️Напишите запрос, чтобы найти вторую по величине заработную плату в таблице.
▪️Что вы знаете об оконных функциях в SQL? Напишите пример использования ROW_NUMBER().
🔹 Для самых опытных (5+ лет опыта):
▪️Как бы вы оптимизировали запрос, который работает медленно?
▪️Что такое кластеризованные и некластеризованные индексы? В каких случаях какие лучше использовать?
🔗 Ссылка на материал
👍2
🌐 Преимущества и недостатки работы в ИТ-аутсорсинговой компании
В этой статье мы разберемся, какие плюсы и минусы предполагает в себе работа в аутсорсинговой компании. Вы узнаете, чем привлекательна работа в этой сфере, с какими трудностями вам придется столкнуться и как сделать правильный выбор, чтобы аутсорсинг стал не ловушкой, а трамплином к успеху.
Получите основу для дальнейшего изучения более сложных нейронных сетей:
🔵 Базовые модели ML и приложения
🔗 Ссылка на статью
В этой статье мы разберемся, какие плюсы и минусы предполагает в себе работа в аутсорсинговой компании. Вы узнаете, чем привлекательна работа в этой сфере, с какими трудностями вам придется столкнуться и как сделать правильный выбор, чтобы аутсорсинг стал не ловушкой, а трамплином к успеху.
Получите основу для дальнейшего изучения более сложных нейронных сетей:
🔗 Ссылка на статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🥰1