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
Не можете решить — тогда забирайте курс по Python:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
proglib.academy
Программирования на Python
Онлайн курс от «Библиотеки программиста» для новичков и начинающих разработчиков | Старт карьеры за 1,5 мес | 5 проектов в портфолио | Карьерная поддержка, помощь с написанием резюме | Бесплатное демо | Сообщество из 800 000 разработчиков
1
Forwarded from Библиотека задач по Python | тесты, код, задания
😁1
Сервис по поиску высокооплачиваемой работы SuperJob проанализировал резюме разных профессий и рассчитал средний срок работы на одном месте.
Дольше всего адаптируются программисты (по их личным оценкам — более 3,5 месяцев), а работают в компании в среднем 3,4 года. При этом зарплаты разработчиков — одни из наиболее высоких:
Так, программист Java в московских IT-компаниях в среднем зарабатывает 320 тысяч рублей в месяц (+7% за год). Итого: бо́льшая часть расходов компании в период адаптации — почти 1,2 млн рублей.
В то же время, быстрее всех адаптируются рабочие и продавцы.
👉 Подробнее: SuperJob
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3