Приглашаем на первую международную конференцию по анализу данных Data Fusion от ВТБ и «‎Сколково»!

👨‍💻 100 спикеров из России и других стран
🚀 5 000 участников со всего мира

Представители бизнеса и специалисты по Data Science обсудят возможности и перспективы подхода Data Fusion для работы с большими данными и искусственным интеллектом.

• Опыт применения технологий Data Fusion
• Первые результаты использования концепции Data Fusion
• Новый подход в создании продуктов
• Влияние на эффективность бизнеса
• Развитие тренда в ближайшем будущем

Конференция пройдет в онлайн-формате, участие бесплатное,
нужно только зарегистрироваться.

Что нужно, чтобы вас взяли на работу без опыта?
Правда ли, что работодатели не любят выпускников онлайн-курсов?
За что могут уволить аналитика?

Ответим на эти и другие сложные вопросы на онлайн-митапе 28 марта в 12:00 (Мск).

Бесплатно для всех, кто зарегистрируется заранее: https://amp.gs/ckL5

Напоминаем о завтрашнем мастер-классе! Осталось всего несколько мест😉

Обязательно приходите, если вас посещали такие мысли:

Я бы мог(ла) научиться программированию, но…
• у меня дети и ипотека
• нет профильного образования
• мне за 30
• я не знаю английский

Мастер-класс основан на реальных событиях. Возможно, история нашего героя поможет вам взглянуть на ситуацию по-новому.
Регистрируйтесь:
https://amp.gs/QsYm

Android или iOS? Актуальный вопрос не только для покупателей смартфонов, но и для начинающих разработчиков мобильных приложений.

iOS-разработчик и техлид в Mail Ru Group Владислав Прусаков недавно выступал на нашем онлайн-интенсиве и рассказал, почему выбрал именно эту платформу:

«Во-первых, из-за карьерных перспектив. Вы сможете участвовать в самых продвинутых проектах и решать интересные нестандартные задачи, с которыми вам помогут разобраться коллеги из развитого комьюнити разработчиков.

Во-вторых, из-за возможности работать с мультиплатформенными приложениями. Один и тот же код подходит для запуска программы и на телефоне, и на планшете, и на компьютере. К тому же нет необходимости поддерживать старые версии кода ― при обновлении системы практически все пользователи переходят на нее в течение года».

Если вы уже выбрали для себя iOS — приходите к нам на курс и становитесь мобильным разработчиком: https://amp.gs/cV8U

Дмитрий Крылов (Data Scientist Teacher в GoTo, Researcher в Biomedical Imagen Group) уверен: профильное высшее образование необязательно, освоить профессию можно и самостоятельно. В этом помогут книги, форумы и каналы, списком которых поделился Дмитрий.

📗Учебники:
• «A Byte of Python»
• «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей» Кадурин А. А., Николенко С. И.
• «The Elements of Statistical Learning» T. J. Hastie

💻Форумы:
• ODS.ai
• MEDIUM
• Towards Data Science
• KDNaggets

✉️Телеграм-каналы:
• @bigdata_ru
• @ods_ru

Помимо освоения теории важно прокачать практику — для этого подходят стажировки в крупных компаниях и курсы с преподавателями из индустрии, которые дают фидбек по заданиям. Например, наш курс по Data Science с поддержкой Карьерного центра: https://amp.gs/c467

Думаете, рок-звезды разработки не ошибаются?
Hold My Beer!

Нет учителя лучше неудач, считает автор статьи. Мы же только добавим, что бывает полезно изучать и чужие ошибки.

https://amp.gs/cSB2

Многие считают, что пентестер — почти хакер. Но в чем заключается это «почти»? Может, в сумме и способах заработка? Спойлер: не только.

Не смогли удержаться и не показать вам сразу картинку с песиками из статьи, а остальное смотрите по ссылке.
https://amp.gs/cqON

Дата-сайентисты не носят плащей и не летают, зато строят прогнозные модели, создают ботов и работают с данными практически во всех научных областях. Как стать одним из этих супергероев?

Своим пошаговым планом получения профессии поделился Дмитрий Крылов ― Data Scientist Teacher в GoTo, Researcher в Biomedical Imaging Group, автор научных статей.


Шаг 1: изучите Python
Сделать это можно самостоятельно (например, по книге A Byte of Python) или на онлайн-курсах.

Шаг 2: подтяните математику
Вам не понадобится высшая математика с последнего курса университета, но без алгоритмики и методов математической оптимизации не обойтись.

Шаг 3: освойте SQL
Так вы научитесь управлять большими объемами информации, делать запросы и выводить нужные показатели.

Шаг 4: познакомьтесь с GIT
Этот ресурс позволяет работать над проектами в команде, контролировать изменения и возвращаться к ранним версиям при необходимости.

Искусственный интеллект изначально создали для облегчения жизни на Земле. Но что мешает с его помощью изучать и осваивать космос? Вот и ученые так думают.

После десятилетий исследований и обработки огромного количества данных наука собрала полную картину движения Земли в космосе в любых масштабах. На это стоит посмотреть!

https://amp.gs/c3L0

#инфографика

«Танцам я отдал 17 лет, а потом понял, что это не мое».
Герой нашей истории пришел к успеху не сразу, перепробовав множество профессий. Можете представить бывшего танцора и прораба на позиции аналитика в Минэнерго? Очень зря, если нет: это реальная история Евгения Денисенко, нашего выпускника.

Почему он начал изучать именно Data Science и как нашел новую работу, читайте в нашем блоге.

В марте прошел межгалактический хакатон, который совместно запустили в полет НИТУ МИСиС и проект SkillFactory по работе с вузами Zavtra.Online.

Одним из кейсов была кластеризация изображений от компании IntelliVision: участникам выдали очень разные картинки транспорта (по типу, цвету, ракурсу, деталям) и поставили задачу разбить их на кластеры и интерпретировать каждый.

Как справились с вызовом финалисты хакатона? Читайте в статье:
https://amp.gs/c54p

Загрузив и установив пакет из популярного «надежного» источника, вы по сути полностью доверяете ему благополучие своего компьютера и данных. Может ли эта слепая вера быть использована злоумышленниками?

Конечно, может — и вот как:
https://amp.gs/c6Up

Какие компетенции необходимы разным специалистам в области Data Science — рассказывает Татьяна Перевышина, аналитик Высшей школы урбанистики и преподаватель анализа данных в ВШЭ.

«Представители всех современных дата-профессий должны обладать навыками разработки, владеть математикой и экспертными знаниями. В зависимости от того, что из этого сильнее прокачано, можно выделить 4 профессии:

🔹Математика = ML-исследователь
Занимается теоретическими исследованиями в области машинного и глубокого обучения

🔹Математика + разработка = ML-инженер
Применяет разработанные ML-исследователями алгоритмы для решения конкретных бизнес-задач

🔹Математика + экспертные знания = аналитик данных
Создает алгоритмы для обработки, анализа и визуализации данных и предлагает варианты их использования

🔹Разработка + экспертные знания = Data-инженер
Разрабатывает алгоритмы для сбора необходимых данных».

Как выбрать профессию и не промахнуться? Есть проверенный способ: выписать все ее плюсы и минусы. Например, мы сделали так со специальностью fullstack-разработчика.


Плюсы профессии

➕Востребованность:
fullstack-программист может заменить 3–4 специалистов. Это позволяет клиентам экономить, а разработчику — регулярно получать заказы.

➕Потенциал для развития:
благодаря пониманию разных сфер разработки всегда можно выбрать более узкую специальность и погрузиться в нее.

➕Удаленная работа:
клиенты и работодатели охотнее соглашаются на такой вариант, поскольку им достаточно иметь дело с одним специалистом, а не координировать целую команду.


Минусы профессии

➖Слишком общие компетенции:
загрузка большая, и если начать «глубоко копать» отдельные аспекты — качество работы в целом может снизиться.

➖Размытая сфера ответственности:
у коллег может возникнуть иллюзия, что fullstack-разработчик умеет все — и ему начнут передавать задачи других специалистов.

Наша подробная статья о профессии
https://amp.gs/6tBY

Когда мы говорим о Data Science — подразумеваем три основных направления: искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение. И если с первым все более-менее понятно, то два типа обучения бывает непросто различить.

Разобраться нам поможет Татьяна Перевышина ― аналитик Высшей школы урбанистики и преподаватель анализа данных в ВШЭ.

«Машинное обучение ― это подмножество искусственного интеллекта. Главная задача тут ― создать алгоритм, который будет составлять прогнозы на основе данных. Чтобы обучить алгоритм сортировать картинки с изображением яблок, мы должны вручную прописать все критерии отбора: цвет, форму, размер и т. д.

Глубокое обучение ― в свою очередь, подмножество машинного обучения. Здесь уже есть способность самостоятельно выявлять критерии отбора информации. Если мы загрузим в нейронную сеть большой объем картинок с яблоками, она сама проанализирует их и выделит отличительные признаки.

Кажется, что глубокое обучение намного совершеннее машинного, поскольку может решать задачи без участия человека. Однако глубокое обучение нескоро заменит машинное, потому что требует больше производственных мощностей и обходится дороже. К тому же в некоторых случаях просто нет необходимости прибегать к глубокому обучению, потому что машинное справляется лучше».

#сменапрофессии

Уход на удаленку многим сохранил 2-3 часа жизни в день, которые раньше уходили на дорогу и прочую ерунду. На что вы стали их тратить?

Героиня нашей статьи — на образование. Лариса Петрова занималась медицинскими данными в компании в Чебоксарах, но хотела развиваться, а не стоять на месте. За 4 месяца она смогла поменять карьерный вектор и найти работу по новой специальности.
Полная история — по ссылке:
https://amp.gs/6nmO

Уничтожение пришельцев по hex-кодам, JavaScript в лабиринте, SQL-запросы для поиска убийцы и другие интерактивы, которые помогут развлечься и освоить программирование. Читайте и играйте.

#блогSF
#программирование

Вы могли заметить, что сегодня наши (и не только наши) сайты были недоступны: при попытке зайти появлялось сообщение о проблеме с сертификатом безопасности.

Сейчас все уже в порядке, мы не захвачены хакерами — заходите смело:) Причина была в сбое у нашего партнера, который занимается сертификатами безопасности, фильтрацией трафика и защитой от DDOS-атак.

Как не допускать подобных неприятностей? Это знают специалисты по информационной безопасности и вебу. Если хотите стать одним из таких востребованных профи — добро пожаловать на курсы:

• Этичный хакер — все про сетевую безопасность и тестирование на проникновение
• Frontend-разработчик — здесь можно в том числе изучить принципы работы сайтов в вебе.