​​Устроиться после прохождения наших курсов на младшую позицию специалиста по данным — реально. Но недостаточно просто использовать ваши базовые знания. Что делать дальше? 🤷‍♂️

● Облачные платформы
Облачные платформы, такие ​​как Amazon Web Services (AWS) или Google Cloud Platform (GCP) в своей повседневной работе предоставляют инструменты масштабирования процессов. Подобный опыт работы позволит вам стать более ценным специалистом.

● Наборы данных
Для упрощения процесса анализа и обработки данных необходимо выполнить их объединение. Оно может включать веб-скрапинг, выборку с конечной точки (например, steamspy) или объединение различных источников в новый набор. Этот навык продемонстрирует вашу способность выполнять поиск на новом наборе данных.

● Сервисы
Как специалисту по обработке данных, вам нужно будет давать то, что смогут использовать другие отделы компании. Научитесь работать с Flask или Gunicorn, а также создавать интерактивные приложения с Dash. Полезно попробовать настроить один из этих сервисов в экземпляре Docker.

● Визуализация
Тут все очевидно — визуализация поможет подытожить результаты вашей работы, объяснить их коллегам и донести, почему ваш анализ или модель важны. Это также будет полезно при создании портфолио работ.

● Обратная связь
Чтобы сделать ваше исследование понятным для широкой аудитории, заведите блог — это отличный способ улучшить навыки объяснения технических особенностей. Пишите статьи по науке о данных для широкой аудитории, а потом изучите обратную связь: читателям должно быть понятно, о чем вы пишете.

● Улучшение рабочего процесса
Ваша мультизадачность и новые навыки — это ключ к успеху. В Data Science нет четкого пути к созданию модели: вам может потребоваться создать что-то уникальное, чтобы система заработала. Объедините системы или компоненты для улучшения эффективности рабочего процесса. Освойте инструменты вроде Airflow, GCP DataFlow или Cloud Datastore.

Группа из 14 публичных музеев в Париже выпустила цифровые изображения более чем 100 000 произведений искусства в высоком разрешении — https://amp.gs/ukxm 🖼️

Все работы можно скачать и использовать на свое усмотрение. «Предоставление этих данных гарантирует, что наши цифровые файлы могут быть свободно доступны и повторно использованы кем-либо или всеми, без каких-либо технических, юридических или финансовые ограничения, будь то для коммерческого использования или нет», — говорится в пресс-релизе Paris Musées.

​​В феврале вас ждут старты всех самых популярных курсов. Сохраняйте, чтобы не потерять 😉

🔸 3 февраля — специализация «Frontend-разработчик» — https://amp.gs/uh1R

🔸 7 февраля — специализация «Full-stack веб-разработчик на Python» — https://amp.gs/uh1U

🔸 13 февраля — курс «Аналитика для руководителей и владельцев бизнеса» — https://amp.gs/uh1d

🔸 13 февраля — курс «Big Data для менеджеров» — https://amp.gs/uh1O

🔸 17 февраля — курс «Тестировщик ПО (QA)» — https://amp.gs/uh1r

🔸 19 февраля — специализация «Data Science» — https://amp.gs/uh1S

🔸 19 февраля — курс «Python для анализа данных» — https://amp.gs/uh1N

🔸 20 февраля — курс «Анализ данных в BI» — https://amp.gs/uh1A

🔸 24 февраля — специализация «Аналитик данных» — https://amp.gs/uh1q

🔸 24 февраля — курс «Мастер Google таблиц» — https://amp.gs/uh1s

🔸 27 февраля — курс «Тренажер product-менеджера» — https://amp.gs/uh1i

​​Собрали для вас пять книг, которые советуют к прочтению ведущие продакты. О маркетинге, рациональности покупателей и продукте в целом.

📚 Владимир Миролюбов «Продукт-менеджемент: от идеи до продукта»
Что такое product-management? Кто такой продукт-менеджер и чем он должен заниматься? Как превратить идею в голове в осязаемый пользователями продукт? Как правильно планировать, запускать и развивать онлайн-проекты? Ответы на эти и многие другие вопросы вы сможете найти в этой книге, посвященной продукт-менеджменту.

📚 Ричард Талер «Новая поведенческая экономика»
Ричард Талер, лауреат Нобелевской премии по экономике, досконально изучил эмоции, которые руководят покупателем, и сложности, с которыми он сталкивается во время принятия решения о покупке, выборе ипотеки или пенсионного фонда. В своей новой книге Талер делится результатами исследования и продолжает уже когда-то начатый им разговор о психологии влияния.

📚 Наоми Кляйн «No Logo. Люди против брэндов»
Наоми Кляйн раскрывает истинные причины основных конфликтов современности и объясняет, почему некоторые известные и уважаемые компании становятся объектами открытой ненависти миллионов людей.

📚 Клайтон М. Кристенсен «Дилемма инноватора. Как из-за новых технологий погибают сильные компании»
О том, как разоряются компании, являющиеся лидерами отрасли, когда они занимают новую нишу на рынке или когда на рынке начинают превалировать новейшие технологии. Автор на убедительных примерах доказывает: именно в период взлета нужно быть внимательнее к своему продукту и не терять бдительность.

📚 Жан-Жак Ламбен «Менеджмент, ориентированный на рынок»
Профессор Жан-Жак Ламбен предлагает учебник, в котором наряду с последовательным и систематическим изложением научно обоснованных подходов к маркетингу он уделяет серьезное внимание реализации маркетинговых стратегий в повседневной деятельности компаний, работающих на различных товарных рынках.

❗Правильный ответ: первая картина — это стилизованное фото, обработанное алгоритмом.

Профессия Data Scientist стала одной из самых востребованных и высокооплачиваемых в 2018 году (да, они зарабатывают больше программистов). Рассказываем, как успешно пройти собеседование и к чему готовиться.

👉 https://amp.gs/uDgB

Мегапрограмма на ближайшую неделю: вебинар о мифах в сфере данных, онлайн-марафон для кодеров и целых 2 часа, чтобы попробовать себя в роли Data Scientist'а 🔥

📌 Разоблачаем мифы о Big Data и карьере в Data Science — https://amp.gs/uDHZ

📌 Что такое бизнес-трансформация и почему без нее компании и менеджеры обречены на отставание? — https://amp.gs/uDHp

📌 Данные в бизнесе: как делать деньги, опираясь на цифры, а не интуицию — https://amp.gs/uDHl

📌 В программисты быстро: как освоить кодинг в рекордные сроки? Онлайн-марафон для тех, кто хочет быстро с нуля освоить профессию программиста — https://amp.gs/uDHB

📌 Data Challenge для начинающих: станьте Data Scientist'ом на 3 часа — https://amp.gs/uDHn

❓ Кто создал первого в мире робота?

❗️ Первый робот был создан около 400-350 до н.э. древнегреческим математиком Архитом Таренским.

Архит построил механического робоголубя. Смастерил он его из дерева и использовал пар, чтобы привести птицу в движение. Зафиксированный тросами робот мог пролететь около 200 метров.

В NASA это изобретение охарактеризовали как одно из первых устройств, использующих принципы, которые применяются сегодня для полета ракеты.

​​Вы пришли сюда узнать, что такое наука о данных и с чего начать свою карьеру. И как видите, с наукой о данных уже все понятно.

Поэтому мы собрали для вас подробный карьерный гид по тому, как стать Data Scientist'ом — https://amp.gs/u0O8 🔥

Внутри вас ждет пошаговое руководство, цифры, инсайты и советы для новичков всего за 99 рублей до конца февраля — просто заполните анкету.