📈 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

📌 Простая истина от подписчика: самое важное — научиться решать задачи

Мы задаем вопросы разработчикам-подписчикам: как же стать программистом. Этот ответ самый глубокий и в нем есть что подчерпнуть.⚡️

➡️ Истина:

«Как это ни странно, но чтобы стать программистом, нужно программировать. Ладно, это всего лишь четверть требований. Код и обезьяна написать может. Остальные три четверти — умение решать задачи.

Так что если очень хочется стать программистом, то находим задачу или проблему в своем обиходе, которую можно решить какой-нибудь программой, садимся и делаем программу, по ходу дела изучая синтаксис выбранного языка, приемы, которые в нем применяют.

А когда программа готова и работает, задумываемся, что хотелось бы быть не просто программистом, а хорошим программистом. Откладываем написанный код подальше и учим теорию, делаем задачки, пока не поймете, как правильно использовать язык и строить архитектуру приложений на нем. После этого берем старый код, понимаем, что это страх и ужас, и переписывании его на нормальный.

Повторяем эти пункты с новыми проектами до тех пор, пока не поймете, что код сразу получается неплохим.

Разумеется, в процессе нужно изучать и использовать различные технологии.

Останется найти работу в качестве программиста, и готово».

🤔 Как меняется математика в разных индустриях: от мобильных игр к фондовым рынкам

🗓 22 августа в прямом эфире разберем как математика применяется в разных отраслях бизнеса. И какие математические навыки необходимы для успешной работы в каждой из них.

Приглашенный спикер: Павел Запольский – Senior Quantitative Researcher at Exness и Co-founder GrowLytics. Запустивший более 10 проектов по машинному обучению и анализу данных для ведущих компаний.

😮 На вебинаре узнаете:

🔵 Математика в бизнесе: Чем отличаются разные сферы друг от друга. Почему стоит понимать специфику сферы
🔵 ML и продуктовое IT: Чем различается математическая сложность от индустрии к индустрии. Какие к ним необходимы уровни подготовки
🔵 Баевская математика в GameDev. Баевская математика как альтернатива AB тестированию. Как математические методы применяются в разработке игр
🔵 Finance: Что такое количественные финансы и математическое моделирование. Обсудим текущие индустриальные тренды в отрасли
🔵 Backtest: Как знания математики делают ваши активы более надежными
🔵 На практике подробно разберем два математических кейса по GameDev и Backtest

➡️ Зарегистрироваться: https://proglib.io/w/6aaf9ff3

✏️ Шпаргалка для Data Science

Всё о Power BI:
▪️ Visualizing your first dataset
▪️ Data Visualizations in Power BI
▪️ Power Query Editor in Power BI
▪️ DAX Expressions

🔗 Шпаргалка

💬 Soft skills для Data Scientist'а

Многие начинающие специалисты уделяют внимание развитию исключительно технических скиллов и забывают о том, что soft skills, не менее важны. К ним можно отнести ряд универсальных навыков и личностных характеристик человека, которые помогают не только в развитии карьеры, но и в разрешении любых жизненных ситуаций:

➡️ Любознательность и стремление к обучению
➡️ Креативность и находчивость
➡️ Внимание к деталям и точность
➡️ Самостоятельность и ответственность
➡️ Коммуникабельность и умение работать в команде
➡️ Критическое и логическое мышление
➡️ Умение мыслить аналитически

Для того чтобы начать карьеру в Data Science, стоит уделить внимание развитию не только технических навыков, но и поработать над soft skills. Это поможет быстрее найти работу

🐍 Подборка лучших статей про Python на Habr

На Хабре можно найти статьи, которые помогут вам изучить Python от базы до сложных тем.

Введение в Python:

⭐ Python для начинающих: первые шаги
⭐ Основы синтаксиса Python

Работа с данными:
⭐ 8 команд для Python по работе с файлами и файловой системой
⭐ Полезные методы работы с данными в Pandas

Обработка текстовых данных:
⭐ Анализ текстовых данных с помощью NLTK и Python
⭐ Регулярные выражения в Python от простого к сложному

Объектно-ориентированное программирование:
⭐ Основы чистого кода на Python
⭐ Функциональное программирование в Python

Также забирайте наш курс:
🔵 Основы программирования на Python

Желание работать

🥱 — Отсутствует
🔥 — Хочу работать

#memes

Разогрев для тех, кто хочет поступить в ШАД

Статья на Habr'е с задачами и разборами экзамена ШАД. Попробуйте начать с базовых задачек для поступления в ШАД. В статье есть текстовое решение, так и видео-решение.

🔗 Задачи и разбор

Ничего не понимаете в математике, но хотите стать Data Scientist'ом? Тогда изучайте наш курс:
🔵 Математика для Data Science