👩‍💻 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

🌐 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

🌎 Интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования» для middle и senior-разработчиков

Проверьте свои знания, ответив на 8 вопросов – https://proglib.io/w/ff22a538

🧐 Кому подойдет?

Разработчикам, которые знают любой объектно-ориентированный язык программирования.

🧐 Как проходит обучение?

В течение всего интенсива вы будете создавать игру «Звездные войны». У вас будет собственный корабль, который научится летать по полю битвы, стрелять основным оружием и применять секретное оружие.

👉 Подробная программа обучения

👉 Купить со скидкой 30% 👉

Промокод MIDDLE действует до 25 сентября

❓ С чего начать карьеру и не убивать время

Первая ошибка — проводить год впустую и не учиться

ШАД

Предстоящие отборочные туры стартуют не раньше мая. Хотя многие задания доступны для второкурсников, не забывайте, что важно освежить знания. Иногда бывает, что из-за большой нагрузки мы успеваем только запомнить алгоритмы, а не разобраться в сути. Поэтому стоит уделить время изучению материалов заново. На нашем канале есть много полезных постов о подготовке. Мы всегда готовы помочь вам подготовиться и сделать этот процесс более увлекательным.

Олимпиады

Если вы планируете поступать в магистратуру, то стоит обратить внимание на предстоящие олимпиады. Обязательно попробуйте свои силы в таких мероприятиях, как «Я-профессионал», высшая лига от ВШЭ или мегаолимпиада от ИТМО. У каждого факультета есть свои олимпиады, которые могут дать вам дополнительные баллы при поступлении. Не забудьте про универсиаду МГУ, олимпиаду РЭШ и олимпиаду Сколтеха — это отличные возможности проявить себя. Просто зайдите на сайт интересующего вас факультета и изучите доступные льготы. Задания обычно не сложнее вступительных экзаменов в магистратуру, а олимпиады от факультетов могут рассматриваться как досрочные экзамены.

Хотите получить или освежить топовые знания? Тогда забирайте наш курс:
🔵 Математика для Data Science

📌 Шпаргалка: Карьерный путь аналитика данных от Microsoft Learn

Аналитик данных позволяет компаниям максимизировать ценность своих информационных активов с помощью инструментов визуализации и отчетности.

Внутри:
▪️Начните работу с аналитикой данных Microsoft
▪️Подготовка данных для анализа с помощью Power BI
▪️Моделирование данных с помощью Power BI
▪️Создавайте визуальные элементы и отчеты Power BI
▪️Управление рабочими областями и наборами данных в Power BI

📎 Забирайте по ссылке

Когда решил залететь в IT и рубить бабки

🌚 — это я

#memes

❌ Главные ошибки в резюме начинающих специалистов

Одна из самых частых ошибок в резюме тех, кто только начинает карьеру в IT — это перечисление навыков, которые не имеют прямого отношения к вакансии. Это не только не поможет, но и создаст у рекрутера впечатление, что вы не понимаете требований должности.

Что важно: Прежде всего, важно показывать навыки и опыт, которые соответствуют выбранной вакансии. Если вы подаёте резюме на аналитика, сосредоточьтесь на профильных навыках, инструментах и реальных проектах, даже если это пет-проекты.

Пример, как правильно указать навыки для аналитика:
1️⃣ Python и Excel: для работы с базами данных.
2️⃣ SQL: создание запросов, работа с архитектурой БД, оптимизация запросов.
3️⃣ Дашборды и визуализация: создание отчётов, выбор метрик, продуктовый подход.
4️⃣ Основы математической статистики и теории вероятностей: решение логических и текстовых задач.
5️⃣ АВ-тестирование: схемы проведения, реализация, интерпретация результатов.

Наш курс по математике для начала карьеры в Data Science:
🔵 Математика для Data Science

Что вы знаете про критерий Дикки-Фуллера?

Критерий Дикки-Фуллера используется для проверки стационарности временных рядов. Этот тест позволяет определить, есть ли в данных временного ряда единичный корень, что означает наличие тренда или сезонности.

Тест использует регрессионный анализ для оценки автокорреляции и значений критических уровней. Если p-value меньше определённого уровня значимости (например, 0.05), то можно отвергнуть нулевую гипотезу и сделать вывод о стационарности ряда.

Критерий Дикки-Фуллера часто используется в анализе временных рядов, таких как финансовые данные или данные об изменениях температуры, где важно выявить закономерности для прогнозирования будущих значений.

Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом:
🔵 Базовые модели ML и приложения

#машинное_обучение