🎓 Зачем поступать в ШАД и сложно ли это

Поступление в Школу анализа данных — это реальная цель, если подойти к подготовке правильно.

⭐ Плюсы обучения в ШАД

▪️ Уникальные курсы, которые сложно найти в открытом доступе.

▪️ Доступ к курсам остается даже после выпуска — можно учиться в своем темпе.

▪️ Легче учиться в компании — найдешь друзей, с которыми будете вместе ботать.

▪️ Дедлайны и инфраструктура помогают сохранить регулярность и не забрасывать обучение.

Главное — регулярная подготовка и правильная стратегия. Поступление реально, если поставить цель и двигаться к ней. А еще вам может помочь наш курс «Базовые модели ML и приложения»

📌 Project-Based Learning для разработчиков

Нашли репозиторий с туториалами, где вы сможете учиться программировать на практике, создавая проекты с нуля. Каждый туториал — это готовое приложение и реальный опыт.

Внутри: уроки по разным языкам программирования: Python, JavaScript, Java, C++, Swift и другие.

🔗 Перейти к репозиторию

К таким вещам на курсах не готовили

🌚 — По общению с заказчиками нужно делать отдельный гайд

#memes

📘 Книга, которая поможет вам стать профи в Data Science

В мире данных навыки анализа и визуализации становятся бесценными. Если хотите научиться извлекать ключевые инсайты из массивов информации. Эта книга — ваш проводник в мир Exploratory Data Analysis (EDA) с использованием Python.

➡️Пошаговый гайд по анализу, обработке и визуализации данных

▪️ Использование библиотек Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn).

▪️ Изучение техники EDA для текстовых и временных данных.

▪️ Работа с пропусками и выбросами.

▪️ Автоматизация анализа данных для ускорения работы.

🔵 Развивайте навыки работы с данными с помощью курса по Python «Основы программирования на Python»

📊 Математика для Data Science: ваш шаг к профессии будущего

Если хотите освоить востребованную профессию в сфере анализа данных или подготовиться к поступлению в ШАД. Наш онлайн-курс по математике для Data Science — это именно то, что вам нужно

➡️ Что вы изучите

▪️ Основы математического анализа и линейной алгебры.

▪️ Комбинаторику, теорию вероятностей и статистику.

▪️ Математические принципы машинного обучения.

▪️ Подготовка к ШАД: структурная работа с данными и сложные задачи.

🔵 Начните учиться уже сегодня: «Математика для Data Science»

🏗 🔨 Как не сломать продакшен: 8 основных паттернов распределенных систем

Разработка распределённых систем сопряжена с множеством вызовов: от управления состоянием и взаимодействия сервисов до обработки отказов и масштабирования. Чтобы упростить решение этих задач, инженеры используют проверенные временем архитектурные паттерны.

В статье рассматриваются ключевые шаблоны, помогающие строить надёжные и эффективные распределённые системы.

➡️ Читать статью

🐸Библиотека devops'a

📌 Что вам понадобится для освоения ШАД

Вот ключевые темы и инструменты, которые вам понадобятся для поступления.

🔹 Базовый стек: NumPy и Matplotlib — обработка данных и визуализации.

🔹 Классический ML: алгоритмы, модели, математика под ML.

🔹 Практика: LeetCode — решайте задачи, алгоритмы критически важны.

🔹 Фреймворки: PyTorch — для работы с нейросетями.

🔹 Специализации

NLP (Natural Language Processing) — обработка текстов.
CV (Computer Vision) — работа с изображениями.
Генеративные модели — топовая тема в ML.

🔹 Метрики и аналитика: AB-тесты — понимание статистики и экспериментов.

🔹 Алгоритмы: без них никуда — изучите хотя бы основы.

🔵 Начинайте готовиться уже сейчас «Алгоритмы и структуры данных»

⏸ Как освоить Python и найти работу в IT

Базовые знания можно получить уже за месяц, если уделять учебе 5 часов в неделю. Но если хотите стать разработчиком — готовьтесь учиться от 10 часов в неделю. Такой темп позволит выйти на уровень джуна примерно за год.

➡️ Что происходит на рынке

Python остается самым популярным языком. Но из-за этого конкуренция на вакансии высокая: на одну позицию откликаются сотни кандидатов.

➡️ Как выделиться

▪️Практикуйтесь на реальных проектах
▪️Осваивайте алгоритмы и структуры данных
▪️Развивайте навыки в смежных областях — например, в анализе данных или автоматизации

Python — мощный инструмент, но пробиться в индустрию можно только с сильным портфолио и правильным фокусом в обучении.

✏️ Вопрос с реального собеседования по Python

Списки или массивы в Python — в чем разница

Используйте списки для работы с разными типами и динамическими структурами, массивы — для численных вычислений и ML

⭐ Гибкость: в списках можно хранить разные типы данных, массивы (из NumPy) требуют однородных элементов.

⭐ Операции: арифметика в списках — это манипуляция элементами (например, конкатенация), а в массивах — математические вычисления, как в линейной алгебре.

⭐ Эффективность: массивы занимают меньше памяти и работают быстрее, особенно на больших объемах данных.

#собес_academy

📌 Простая истина от наших подписчиков

Как успешно стартовать в IT? Советы от тех, кто прошёл этот путь:

«Учиться, проходить собесы и учить теорию, что там спрашивают, пробовать лайвкодинг, иметь терпение и гуглить учиться, не бояться искать ментора, задавать разрабам вопросы технического характера»

«Учиться, курсы, интересоваться, смотреть, узнавать, пробовать и не отчаиваться! У меня было 13 собеседований. И я не отчаялся, готов был еще проходить»

«Верьте в себя и очень много работайте, потому что до первых ощутимых результатов дальше, чем вы думаете»

Главное: терпение, постоянное обучение и желание расти. Это и есть ключ к успеху в IT ✔️

📊 Как обучают нейросети в машинном обучении

В машинном обучении есть два ключевых подхода:

➡️ Обучение с учителем (Supervised Learning)

— Даем модели готовые примеры с правильными ответами.
— Она анализирует их и учится предсказывать верные результаты.
— Работает для задач типа распознавания лиц, переводов, рекомендаций.

➡️ Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

— Никаких готовых ответов! Модель сама ищет закономерности в данных.
— Помогает находить группы, аномалии и скрытые связи.
— Используется в кластеризации, анализе данных и поиске инсайтов.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

#машинное_обучение