#Видеонедели

Science!
Появилась возможность анимировать изображения с помощью уравнений Эйлера для движения жидкости. Авторы обещали выпустить код в ближайшее время.

А пока — посмотрите, как это делается, и что получается на выходе.

Есть хороший чек-лист для тех, кто хочет работать в Data Science и пытается понять, хватает ли ему для этого компетенции. Каждую неделю будем рассказывать вам о нескольких пунктах, а пока — сохраните к себе и отмечайте всё, в чем уже разобрались😉

Кстати, всему этому мы учим на наших курсах😇
#checklist

Делаем дистанционное образование лучше и доступнее 😉

Переход на удаленное обучение многим дался нелегко. Поэтому SkillFactory стала частью проекта, который поможет школьникам, студентам и вообще всем использовать онлайн-возможности и получать нужные знания. Уже сейчас можно записаться на бесплатные курсы по
🔹 Python
🔹 дизайну (школа Contented).

Также мы регулярно проводим открытые вебинары по программированию, обработке и аналитике данных. Но все это только часть большой истории, запущенной Mail.ru Group при поддержке Минпросвещения.

Подробнее читайте здесь

Декабрь можно смело назвать месяцем итогов. :) Вот и мы тут решили проанализировать рейтинги популярности языков программирования. Как менялась популярность ЯП и какие языки в 2020 году считаются топовыми, читайте в этой статье.
https://amp.gs/oGYz

Что интересного произошло на этой неделе? Подборка интересных новостей от нашего медиа «Больше, чем данные».

Изобретение NVIDIA Research позволит имитировать редкие произведения искусства
https://amp.gs/okLA

Создан инструмент для восстановления пикселизированного текста. Возможно, скоро нужно будет менять методы скрытия информации в документах
https://amp.gs/okLq

Стало известно об одном китайском приложении для глобальной слежки
https://amp.gs/okLs

Искусственный интеллект изучает историю жизни на Земле
https://amp.gs/okLi

В очередном #видеонедели Бернард Марр, специалист по вопросам цифровой трансформации и интеллектуального использования данных в бизнесе, рассказывает об одной норвежской компании, занимающейся ловлей лосося. Ничего особенного, просто компания использует систему распознавания лиц… рыб. Очаровательно, да?🙂
⠀
Компания внедрила в производственный процесс машинное зрение, потоковую передачу данных и 5G. Все это сделано для мониторинга рыбы в режиме реального времени. Таким образом удается выявлять болезни на ранней стадии, автоматизируют систему кормления, чтобы рыба соответствовала нормам.
⠀
С какими необычными случаями использования Data Science в производстве встречали вы?

Больше информации — на видео

Данные — это хорошо. Правильно упакованные данные — это прекрасно!

Но как различать эти субъективные «плохо» и «хорошо»?
Специалисты судят о данных по вполне понятным девяти характеристикам. Ведущий исследователь данных крупного российского банка Георгий Власов рассказывает про эти характеристики. В статье много наглядных примеров хорошей и плохой упаковки Google, Ozon и Росстата.

Чем занимается Data Engineer и в чем его отличие от Data Scientist?

🤔Представьте ситуацию:
Шаг 1. В компанию приходит Data Scientist, его задача — на основе имеющихся данных построить модель машинного обучения для расчета стоимости елочных игрушек.
Шаг 2. Вскоре Data Scientist понимает, что 90% рабочего времени занимает не построение модели, а сбор и подготовка данных.
Шаг 3. Так появляется необходимость в новом специалисте — Data Engineer.

Data Engineer разрабатывает, тестирует и поддерживают инфраструктуру, без которой работа с данными невозможна. Он же приводит собранные данные в должный вид для дата-сайентистов и бизнес-аналитиков.

После настройки всех процессов Data Scientist может спокойно приступать к работе: создать и обучить модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей — чтобы в итоге совершить прорыв на рынке шариков и гирлянд (ну или просто ощутимо поднять продажи за счет грамотной ценовой политики).
Наш курс «Data Engineer с нуля» ориентирован как на новичков, так и на тех, кто хочет систематизировать и расширить свои знания.

Курс можно найти на здесь

Итак, вы захотели самостоятельно изучить Data Science. Что теперь делать? Сосредоточиться сначала на программировании или статистике? Как и где учить? Систематизация своего учебного процесса — непростая задача для новичка.

Держите гайд для будущих дата-сайентистов, который поможет разобраться, с чего же начинать.

Сегодня вечером Юпитер и Сатурн соединятся на небосводе впервые за 794 года и будут видны невооруженным глазом как яркая двойная звезда. Правда, только если повезет с безоблачной погодой. Не пропустите: следующего сближения ждать придется не настолько долго, но все же до 2080 года далеко.

❓Как вообще астрономы вычисляют траектории движения небесных тел? К сожалению, строгих формул не существует — слишком сложно учесть взаимное влияние планет, смещение центра тяжести Солнечной системы и т. д.

Поэтому главный инструмент ученых — наблюдение. Они согласовывают с обсерваторией дату и время использования телескопа и в назначенный день собирают данные.

Представляете, о каких объемах данных идет речь? Ну, например, обсерватория имени Веры Рубин в Чили за ночь собирает 20 терабайт информации. Это 769 Википедий (и еще останется). А когда запустят крупнейший в мире радиоинтерферометр Square Kilometre Array, он сможет предоставлять до 2 петабайт в день к 2028 году. Вот это настоящая Big Data!

⏱Простите, мы опять отвлеклись на наши любимые большие данные. Вернемся к небесным телам: явление будет не очень продолжительным, наблюдать его можно с 16:20 по Москве на протяжении двух часов, а лучший момент — в 17:30. Планеты покажутся на юго-западе, недалеко от того участка неба, где заходит солнце.

Самоконтролирующийся и самокорректирующийся код. Что может звучать слаще для программиста? В очередном #видео недели смотрите о способе кодирования, предложенном Ричардом Хэммингом еще в 1950 году.
Его алгоритм построен для работы в бинарной системе счисления и способен самостоятельно исправлять одиночную ошибку в одном бите слова и находить двойную.
Все благодаря встраиванию контрольных бит. Они добавляются к каждому «слову», делая в нем сумму единиц четной. Эта сумма считается дважды: до передачи данных и после. По ней и определяют наличие одиночной ошибки. Причем, с такой точностью, что алгоритм в состоянии ее самостоятельно исправить.
Код Хэмминга — не анахронизм, его применение пусть и узконаправленно, но эффективно. О плюсах и минусах алгоритма — на видео.

XXI век — это эпоха симбиоза дисциплин: биохимия, биоинформатика, нейроэкономика и другие. Стык программирования и медицины — в их числе.
Нейросети в данном случае работают не как замена специалиста, а как помощник в диагностировании: по УЗИ, КТ и даже по обычным фотографиям.

Каких успехов в этом добились Skinive, DeepGestalt, Canon и другие — в нашем материале

Привет!
Сегодня, в 19:00(Мск), в прямом эфире разберем, что такое личный бренд разработчика.

→ Кому и зачем надо его прокачивать?
→ Расскажем поэтапно, как создавать личный бренд?
→ Ответим на вопросы, как личный бренд повлияет на трудоустройство, развитие карьеры и поиск заказов на фрилансе
→ Поговорим об обратной стороне «славы» (если она есть :))

Бесплатная регистрация здесь

Рекомендации дает Юля Пушкина — в SkillFactory она возглавляет карьерный центр, который готовит наших студентов к трудоустройству.

#советуем

1️⃣ Придерживайтесь структуры резюме:
— должность;
— опыт работы;
— ключевые навыки;
— образование (название учебного заведения полностью);
— дополнительное образование (только те курсы и сертификаты, которые имеют отношение к вакансии);
— блок «Обо мне» — несколько фраз о том, в чем состоит ваш профессиональный интерес, какие компании и проекты вас привлекают и какими уникальными компетенциями вы обладаете.

2️⃣ Если вы решили указать уровень ожидаемой зарплаты — изучите рынок, проанализируйте предложения по аналогичным должностям. Если ваши ожидания выше среднего, будьте готовы их обосновать.

3️⃣ Ответственно отнеситесь к блоку «Ключевые компетенции». В нем опишите стек технологий, которыми владеете. Не упоминайте того, что не имеет отношения к вакансии.

4️⃣ Помните, что в резюме должна прослеживаться логика карьерного пути. Показывая свой бэкграунд, постарайтесь найти взаимосвязи между тем, чем вы занимались раньше, и вашей новой профессией.

5️⃣ Опишите свои soft skills. Это не философия, а новая реальность. Вы можете быть выдающимся профессионалом, но если не владеете навыками «командной игры», ваши шансы получить оффер стремятся к нулю. Не говорите о банальных качествах вроде стрессоустойчивости и быстрой обучаемости. Подумайте, какими свойствами нужно обладать, чтобы быть эффективным в профессии. Например:
— межличностное общение, умения слушать и слышать собеседника, задавать вопросы, аргументировать точку зрения;
— межкультурная коммуникация, способность находить общий язык (в прямом и переносном смыслах) с представителями разных стран;
— эмоциональная компетентность — как понимание эмоций собеседника, так и управление своими;
— лидерские качества, умения руководить командой, контролировать и давать обратную связь, делегировать;
— управление собственной эффективностью.

6️⃣ Проведите внутренний аудит компетенций. Не приписывайте себе того, чем пока не обладаете — это с высокой вероятностью «всплывет» на следующих этапах конкурса.

7️⃣ Обязательно пишите сопроводительные письма. Они не дублируют резюме, а отвечают на вопросы: по каким причинам вам интересна вакансия, почему вы подходите на эту роль, чем выделяетесь среди других кандидатов.