Data Science | Machinelearning [ru]

​​🧐В чем разница между Data Analytics и статистикой В этой статье автор расскажет, почему статистика и аналитика это два раздела дата сайнс, у которых было много предшественников, и почему на практике современные программы обучения, которые содержат в названиях эти термины, разбирают совершенно разные задачи, а также вы узнаете как можно прямо сейчас увидеть базовую аналитику в действии. Читать...

​​🤔Как стать аналитиком данных В этой статье автор расскажет, почему в технологических компаниях очень востребованы системные- и бизнес- аналитики, но их работа отличается своей особой спецификой и в данной статье я буду говорить не о них, и почему сегодня сложно представить себе по-настоящему большую компанию, которая не использует машинное обучение, а также вы узнаете как почти вся математика, которая преподается в университетах в той или иной степени пригождается в работе аналитика. Читать...

​​📊Data science — наука о данных, как стать data scientist с нуля В этой статье автор расскажет, что такое data science, почему такую профессию нельзя получить в университетах, и почему человек, решивший пройти обучение в сфере Data science, должен взвесить все «за» и «против», чтобы не пожалеть о своем выборе в дальнейшем, а также вы узнаете как дата-сайентист может повысить стоимость своих услуг, соблюдая ряд простых правил. Читать...

​​👤Как обучиться Data Science и стать Дата Сайентистом с нуля В этой статье автор расскажет, почему для работы в Data Science нужны навыки программирования и знание математики за рамками школьной программы, и почему чтобы стать Data Scientist, потребуется высокая мотивация и определенные личностные качества, а также вы узнаете какой самый быстрый и удобный способ стать специалистом по Data Science. Читать...

​​📊12 советов начинающему Data Scientist’у В этой статье автор расскажет, почему вы можете знать огромное количество алгоритмов машинного обучения и архитектур нейронных сетей, но это не значит, что любую проблему нужно решать именно ими, и почему система контроля версий применяется практически везде, и позволяет фиксировать результаты вашей работы, возвращаться к предыдущим идеям, улучшать их, а также вы узнаете почему умение работать с SQL — это один из самых важный навык, которому нужно овладеть в любой профессии, связанной с данными, будь то специалист по данным, инженер данных, аналитик данных, бизнес-аналитик и т.д. Читать...

​​🤔Как использовать Big Data в бизнесе В этой статье автор расскажет, почему большие данные о клиентах и об их предпочтениях — ценная информация для бизнеса, и как из огромного массива информации без обработки можно выделить нужную, а также вы узнаете что такое таргетированные рассылки на анализе Big Data. Читать...

​​👨‍💻Big Data: плюсы и минусы работы с ними В этой статье автор расскажет, почему Big Data давно перестали быть просто модными словами, которые у всех на слуху, и почему теперь это действенный инструмент для собственников бизнеса, которые хотят больше узнать о своих покупателях, оптимизировать процессы внутри компании и выстроить грамотную маркетинговую стратегию, а также вы узнаете почему сложность обработки Big Data человеческим мозгом заключается не только в том, что данных очевидно много, но и в том, что они абсолютно не структурированы и хранятся вразнобой в таблицах, диаграммах, изображениях и других формах. Читать...

​​📊Статистика в Data Science — исчерпывающий гид для амбициозных практиков ML В этой статье автор расскажет, почему в основе машинного обучения лежит статистика и как решить реальные проблемы с помощью машинного обучения, если вы не обладаете хорошим знанием основ статистики, а также вы узнаете почему каждая организация стремится стать управляемой данными. Читать...

​​🚀Четыре функции для быстрой работы с Big Data В этой статье автор расскажет, почему один из первых инструментов, с которым сталкивается аналитик либо Data Scientist — это Pandas, библиотека Python для обработки и анализа данных, и как с её помощью мы импортируем и сортируем данные, делаем выборки и находим зависимости, а также вы узнаете почему для анализа и визуализации данных часто требуется работать с датами в разных форматах, когда дата дана только одна. Читать...

​​👨‍💻Как изучать SQL в 2023 году В этой статье вы узнаете, почему SQL остается одним из самых популярных языков программирования, используемых в области баз данных и аналитики данных, и почему изучение SQL может быть полезным не только для тех, кто только начинает свой путь в IT, но и для опытных профессионалов, которые хотят расширить свои знания и навыки, а также вы узнаете почему изучение SQL в 2023 году - это ключевой навык для любого, кто работает с данными. Читать...

​​🤔Сравнение MySQL и PostgreSQL в 2023 году В этой статье автор расскажет, почему PostgreSQL и MySQL — это надежные, безопасные и масштабируемые базы данных, которые существуют уже много лет и каждая из них имеет уникальные сильные и слабые стороны, что делает какую‑либо из них более подходящей для конкретных нужд, а также вы узнаете почему обе системы существуют уже несколько десятилетий и зарекомендовали себя как надежные, безопасные и масштабируемые, однако они имеют различные сильные и слабые стороны, что делает одну из них более подходящей для конкретных случаев использования. Читать...

​​По данным Online Interviewer, в ближайшие годы России понадобится около 150 000 специалистов по дронам: в строительстве, сельском хозяйстве, геодезии и других отраслях.  На рынке открывается огромная, прибыльная ниша. Хотите в нее попасть? Добро пожаловать на курс «Профессия Пилот дрона». Вас ждут:  ✅ два больших тематических блока: пилотирование и обработка данных с камер; ✅ модули о составлении цифровых карт и дистанционном зондировании Земли; ✅ возможность освоить новую профессию за 5 месяцев; ✅ знания, которые вы сможете применить в работе с дронами любых моделей; ✅ много практики и два больших итоговых задания; ✅ стажировка в компании «Геоскан» в конце курса. Познакомьтесь с программой и получите скидку на курс: https://goo.su/vL0bA

​​👨‍💻Специалист по Data Science в 2023 году – чем занимается, сколько зарабатывает, как стать В этой статье вы узнаете, почему несмотря на все риски, будущее человечества невозможно представить без искусственного интеллекта, Data Science и специалистов в этой области, и почему Big Data и Data Science активно применяются в повседневной жизни каждого человека, даже если он этого не замечает, а также вы узнаете почему особенность data science заключается в том, что здесь можно разрабатывать алгоритм, который делает прогнозы и вычисляет тенденции без вмешательства человека. Читать...

​​📊Профессия Data Scientist: плюсы и минусы В этой статье вы узнаете, почему требования к кандидату разнятся в зависимости от уровня квалификации дата-сайентиста, и почему диапазон заработной платы в сфере Data Science довольно широкий и верхняя планка может быть очень высокой, а также вы узнаете почему некоторые компании дают тестовые задания, а уже по их результатам зовут на собеседование, и зачем нужно изучить хотя бы один язык программирования. Читать...

​​🤔Что такое Big data engineering, и как развиваться в этой сфере В этой статье автор расскажет, почему даже крупные компании очень часто путают, чем занимается Big Data Engineer, каковы его компетенции и зачем он вообще в организации, и почему задачи, которые выполняет инженер больших данных, входят в цикл разработки машинного обучения, а также вы узнаете почему главная задача Data engineer — построить систему хранения данных, очистить и отформатировать их, а также настроить процесс обновления и приёма данных для дальнейшей работы с ними. Читать...

​​Теперь программу от Newprolab “Специалист по большим данным” можно пройти в любое время, не дожидаясь старта потока! Программа поможет быстро погрузиться в работу с большими данными и даст комплексные знания всех основных технологий и навыки работы с инструментами: Hadoop, Spark, ML, NLP, RecSys, Time Series, управление DS-проектами. Преподаватели – эксперты из ведущих компаний: Сбермаркет, NVIDIA, Яндекс.Лавка, Aligned Research Group и CrazyPanda и др. Что внутри: 35 видеолекций, тесты для закрепления материала, 9 лабораторных работ в облачном кластере и помощь координатора – начать можно в любой день и учиться в своем темпе. У вас будет 3 месяца, чтобы выполнить задания и получить сертификат, а все лекции и материалы останутся у вас навсегда! По промокоду friends20 до конца апреля действует скидка 20% ссылка

​​🧑‍💻8 причин стать дата-сайентистом в 2023 году В этой статье автор расскажет, как Data Science помогает сделать жизнь комфортнее и разнообразнее, и почему наука о данных нужна буквально везде, а также вы узнаете почему часто Data Science нацелена не на профильную деятельность компании, а на новые рынки, бизнес-модели, эксперименты. Читать...

​​🖥Что выбрать, чтобы стать дата-сайентистом В этой статье автор расскажет, почему чтобы стать дата-сайентистом, можно засесть за книги, поступить в вуз или пройти хорошие курсы, и почему навыки, связанные непосредственно с data science, это основы программирования на Python и работа с библиотеками Pandas и NumPy, а также вы узнаете почему полному гуманитарию на первых порах будет сложно разобраться с большими данными. Читать...

​​✈️ С 12 по 27 мая участвуй в хакатоне Aeroclub Challenge 2023 от компании «Аэроклуб» — лидера российского рынка business travel и поставщика IT-решений для отрасли. 🏆 Поборись за призовой фонд в размере 1 000 000 рублей. Регистрация открыта до 10 мая: https://cnrlink.com/aeroclubchallenge10 🎯 На Aeroclub Challenge 2023 приглашаются математики, дата сайентисты, python- и java-специалисты, аналитики, разработчики и эксперты в теме Travel с уровнями навыков junior, middle и senior. Участвовать можно индивидуально или в команде до 5 человек. 🧩 2 интересные задачи на выбор: 1. Создание обработчика писем электронной почты (Классификация писем по типу заявки и не заявки, извлечение и уточнение по заявке формализованного набора параметров, требуемых для обработки заявки); 2. Создание сервиса ранжирования предложений Auto Avia Offer (Автоматизация процесса подбора и отправки вариантов перелета с ценами в ответ на заявку по электронной почте). Успей зарегистрироваться до 10 мая: https://cnrlink.com/aeroclubchallenge10

​​👤Деньги на ветер: почему ваш антифишинг не детектирует фишинговые сайты и как Data Science заставит его работать В этой статье автор расскажет, почему в последнее время фишинг является наиболее простым и популярным у киберпреступников способом кражи денег или информации, как эффективно детектировать фишинговые сайты с помощью анализа ресурсов (изображений CSS, JS и т.д.), а не HTML, и как специалист по Data Science может решить эти задачи, а также вы узнаете почему если бренд не следит за своей репутацией, он становится легкой мишенью. Читать...