Вот три популярных пути, каждый со своими плюсами:
1. Работать
Многие считают, что учёба не обязательна, чтобы хорошо зарабатывать: и правда, полно айтишников без теоретической базы, и всё окей. Если цель — быстрее начать карьеру, путь протоптан: базовые навыки, топ вопросов для собесов, и можно пробовать силы на джун-позициях. Возможно, рутинные задачи, но опыт и деньги накапливаются.
2. Магистратура
Магистратура даёт отсрочку и возможность совмещать с работой. В топовых вузах (ВШЭ, ИТМО) можно реально прокачаться, но платные магистратуры не всегда оправдывают вложения, хотя поступить проще.
3. Дополнительное образование (ШАД, AI Masters)
Есть отличные бесплатные программы для развития, такие как ШАД или AI Masters, которые подойдут тем, кто хочет глубже вникнуть в IT. Но помните: ни один диплом не гарантирует карьеру, образование — это только старт.
Забирайте наш курс — он поможет построить карьеру:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Парное программирование — это техника, когда два разработчика работают над одной задачей вместе: один пишет код, второй наблюдает и комментирует, если нужно. Это не трата времени, а эффективный способ:
▪️ Удержать фокус — задачи доводят до конца, не отвлекаясь.
▪️Быстрее принимать решения — вдвоём баги и архитектурные задачи решаются оперативнее.
▪️Обучаться — обмен опытом идёт в режиме реального времени, особенно полезно для пар «новичок-опытный».
Основные правила:
• Сначала договоритесь о стандартах кода
• Не стоит использовать технику для слишком простых или, наоборот, сложных задач.
• Меняйтесь ролями каждые 20 минут.
• На первых порах ограничьте сессии до 1-2 часов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
📊 ТОП-10 необходимых для специалиста по Big Data навыков
Рассказываем о необходимом наборе технических и карьерных навыков для специалиста по Big Data.
✍️ Big Data — это термин, используемый для обозначения значительного объема как структурированных, так и неструктурированных данных, который слишком велик для обработки традиционными методами.
👉 Читать все подробности в статье
Рассказываем о необходимом наборе технических и карьерных навыков для специалиста по Big Data.
👉 Читать все подробности в статье
👍1
✏️ Вопрос с реального собеседования по Python
Объясните, как работает функция map
map возвращает итератор, который применяет функцию к каждому элементу списка. Если нужно, его можно преобразовать в список:
В примере к каждому элементу списка добавляется 3.
#собес_academy
Объясните, как работает функция map
map возвращает итератор, который применяет функцию к каждому элементу списка. Если нужно, его можно преобразовать в список:
def add_three(y):
return y + 3
li = [1, 2, 3]
list(map(add_three, li))
#=> [4, 5, 6]
В примере к каждому элементу списка добавляется 3.
#собес_academy
👍2
📌 Простая истина от наших подписчиков
Советы для успешного старта в IT от опытных программистов:
«Учите математику»
«Рискуйте, учитесь и старайтесь стать лучшим»
«Не бояться ходить на собеседования. Не бояться выставлять свое резюме из-за того, что думаешь, что "еще не достоин" или "еще мало знаю". Правильно заполнять резюме без воды. Написать пару своих проектов на GitHub. У меня проектом была курсовая работа. Если не знаете, что написать, поспрашивайте в профильных пабликах ВК или Телеграмм-каналах. Или загуглите "идеи pet-проектов"»
«Регулярно заниматься, лучше час каждый день, чем только все выходные безвылазно. Не бояться отказов, любое собеседование прокачивает навык»
Советы для успешного старта в IT от опытных программистов:
«Учите математику»
«Рискуйте, учитесь и старайтесь стать лучшим»
«Не бояться ходить на собеседования. Не бояться выставлять свое резюме из-за того, что думаешь, что "еще не достоин" или "еще мало знаю". Правильно заполнять резюме без воды. Написать пару своих проектов на GitHub. У меня проектом была курсовая работа. Если не знаете, что написать, поспрашивайте в профильных пабликах ВК или Телеграмм-каналах. Или загуглите "идеи pet-проектов"»
«Регулярно заниматься, лучше час каждый день, чем только все выходные безвылазно. Не бояться отказов, любое собеседование прокачивает навык»
Главное — регулярность и желание развиваться📄
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6
Forwarded from Библиотека тестировщика | QA, тестирование, quality assurance, manual testing, autotesting, ручное тестирование, автотесты
🤖💻📉 ТОП-5 бесперспективных профессий в IT
Искусственный интеллект и автоматизация меняют рынок труда до неузнаваемости. Рассказываем о пяти IT-специальностях, которые могут исчезнуть или кардинально измениться уже в ближайшие годы, и объясняем, куда двигаться их представителям.
Читать статью
Искусственный интеллект и автоматизация меняют рынок труда до неузнаваемости. Рассказываем о пяти IT-специальностях, которые могут исчезнуть или кардинально измениться уже в ближайшие годы, и объясняем, куда двигаться их представителям.
Читать статью
👍1
Что такое рекомендательные системы в машинном обучении
Рекомендательные системы — это алгоритмы, которые помогают предлагать пользователям именно тот контент, который может их заинтересовать. Они лежат в основе рекомендаций фильмов, товаров, музыки и многого другого.
🌻 Как работают такие системы?
▪️ Коллаборативная фильтрация
Основана на схожести предпочтений пользователей. Если вам и другому человеку нравятся похожие фильмы, система предложит те фильмы, которые вы ещё не видели, но которые понравились вашему единомышленнику.
▪️ Контентная фильтрация
Рекомендации строятся на основе характеристик контента — например, жанра фильма или описания товара. Если вы любите комедии, система чаще будет предлагать похожие фильмы.
▪️ Гибридные модели
Смешивают несколько подходов, например, коллаборативную и контентную фильтрацию, чтобы повысить точность рекомендаций. Этот подход используется во многих крупных платформах, так как он позволяет учитывать больше факторов.
▪️ Рекомендации на основе нейросетей
Нейросети анализируют сложные паттерны в данных и улучшают качество предсказаний. Это помогает выдавать рекомендации не только по похожим товарам, но и по менее очевидным признакам.
В курсе по машинному обучению вы лучше узнаете про рекомендательные системы:
🔵 Базовые модели ML и приложения
Рекомендательные системы — это алгоритмы, которые помогают предлагать пользователям именно тот контент, который может их заинтересовать. Они лежат в основе рекомендаций фильмов, товаров, музыки и многого другого.
▪️ Коллаборативная фильтрация
Основана на схожести предпочтений пользователей. Если вам и другому человеку нравятся похожие фильмы, система предложит те фильмы, которые вы ещё не видели, но которые понравились вашему единомышленнику.
▪️ Контентная фильтрация
Рекомендации строятся на основе характеристик контента — например, жанра фильма или описания товара. Если вы любите комедии, система чаще будет предлагать похожие фильмы.
▪️ Гибридные модели
Смешивают несколько подходов, например, коллаборативную и контентную фильтрацию, чтобы повысить точность рекомендаций. Этот подход используется во многих крупных платформах, так как он позволяет учитывать больше факторов.
▪️ Рекомендации на основе нейросетей
Нейросети анализируют сложные паттерны в данных и улучшают качество предсказаний. Это помогает выдавать рекомендации не только по похожим товарам, но и по менее очевидным признакам.
В курсе по машинному обучению вы лучше узнаете про рекомендательные системы:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
#дайджест #DataInternship
Подборка стажировок недели для Data специалистов
▪️ Стажер Data Scientist в матчинг и группировки
Удалёнка (РФ) / Гибрид (Москва), Ecom.tech
Подробнее
▪️ Стажёр в Big Data (Аналитика)
Офис (Москва), АТОЛ
Подробнее
▪️ Data engineer (Стажер)
Офис (Москва), Sapiens solutions
Подробнее
▪️ Стажер-аналитик в HR / Data Analyst Intern
Гибрид (Москва), Okkam
Подробнее
▪️ Machine Learning Engineer
Удалёнка, ALTWeb Group
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
Подборка стажировок недели для Data специалистов
▪️ Стажер Data Scientist в матчинг и группировки
Удалёнка (РФ) / Гибрид (Москва), Ecom.tech
Подробнее
▪️ Стажёр в Big Data (Аналитика)
Офис (Москва), АТОЛ
Подробнее
▪️ Data engineer (Стажер)
Офис (Москва), Sapiens solutions
Подробнее
▪️ Стажер-аналитик в HR / Data Analyst Intern
Гибрид (Москва), Okkam
Подробнее
▪️ Machine Learning Engineer
Удалёнка, ALTWeb Group
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
❤2
✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД
Условие: Найти максимальное a, для которого существуют функции f(x) и g(x) такие, что 1️⃣ и выполнены следующие условия:
▪️ f(x) и g(x) — неубывающие дважды дифференцируемые функции,
▪️ f''(x) = g(x) и g''(x) = f(x),
▪️ функция f(x)g(x) линейна.
Решение: При a=0 тождественно нулевые функции f(x) и g(x) удовлетворяют всем условиям задачи. Предположим, что при некотором a>0 также существуют функции f(x)$ и g(x), которые удовлетворяют всем условиям задачи. Тогда из условий (a) и (b) следует 2️⃣ что противоречит условию (c). Значит, a=0 — максимальное значение a, для которого существуют искомые функции.
Ответ:a = 0
#задачи_шад
Условие: Найти максимальное a, для которого существуют функции f(x) и g(x) такие, что 1️⃣ и выполнены следующие условия:
▪️ f(x) и g(x) — неубывающие дважды дифференцируемые функции,
▪️ f''(x) = g(x) и g''(x) = f(x),
▪️ функция f(x)g(x) линейна.
Решение: При a=0 тождественно нулевые функции f(x) и g(x) удовлетворяют всем условиям задачи. Предположим, что при некотором a>0 также существуют функции f(x)$ и g(x), которые удовлетворяют всем условиям задачи. Тогда из условий (a) и (b) следует 2️⃣ что противоречит условию (c). Значит, a=0 — максимальное значение a, для которого существуют искомые функции.
Ответ:
#задачи_шад
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
✍️ Подробный гайд по описательной статистике
Рассказывает о:
🔹мерах центральной тенденции;
🔹дисперсии;
🔹формах распределения;
🔹разных типах графиков в matplotlib и seaborn.
🔗 Ссылка на гайд
Рассказывает о:
🔹мерах центральной тенденции;
🔹дисперсии;
🔹формах распределения;
🔹разных типах графиков в matplotlib и seaborn.
🔗 Ссылка на гайд
👍2
👨🎓📊 Как научиться Data Science онлайн: 12 шагов от новичка до профи
12 шагов для тех, кто хочет с нуля построить карьеру в Data Science. Руководство к действию и россыпь ссылок на полезные ресурсы.
Переходите на нашу статью:
🔗 Ссылка
Забирайте курс по Алгоритмам и стать Data Scientst'ом станет еще проще:
🔵 Алгоритмы и структуры данных
12 шагов для тех, кто хочет с нуля построить карьеру в Data Science. Руководство к действию и россыпь ссылок на полезные ресурсы.
Переходите на нашу статью:
🔗 Ссылка
Забирайте курс по Алгоритмам и стать Data Scientst'ом станет еще проще:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Курс от Proglib.academy, который подойдет как разработчикам, так и начинающим в IT.
Забирайте курс и прокачивайтесь совершенно бесплатно:
🔗 Ссылка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥1