Яндекс Практикум. Программирование и анализ данных

🔍 Давайте разбираться, что к чему Программирование и анализ данных часто идут рука об руку. Люди начинают изучать различные языки, осознают свои предпочтения, а затем выбирают подходящую профессию. Мы попросили эксперта рассказать, чем занимаются дата-аналитики, что общего и какие различия в сферах разработки и анализа данных. ⬇️ Слушайте голосовые, чтобы узнать подробнее.

Напоминаем, на каких курсах начинается обучение в этом месяце — теперь с анализом данных ⬇️ Программирование ⏺️ Android-разработчик — обучение длится 12 месяцев, начнётся 1 и 29 августа ⏺️ Java-разработчик — обучение длится 10 месяцев, начнётся 1 и 29 августа ⏺️ Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора — обучение длится 9 месяцев, начнётся 1, 15 и 29 августа ⏺️ Фронтенд-разработчик — обучение длится 10 месяцев, начнётся 1, 15 и 29 августа ⏺️ iOS-разработчик — обучение длится 10 месяцев, начнётся 8 августа ⏺️ Python-разработчик — обучение длится 9 месяцев, начнётся 8 и 22 августа ⏺️ Go-разработчик — обучение длится 8 месяцев, начнётся 22 августа ⏺️ Разработчик С++ — обучение длится 9 месяцев, начнётся 22 августа ⏺️ Разработчик 1С — обучение длится 6 месяцев, начнётся 29 августа Анализ данных ⏺️ 1C-аналитик — обучение длится 8 месяцев, начнётся 1, 15 и 29 августа ⏺️ Бизнес-аналитик — обучение длится 7,5 месяцев, начнётся 1, 15 и 29 августа ⏺️ Специалист по Data Science — обучение длится 8 месяцев, начнётся 1, 15 и 29 августа ⏺️ Аналитик данных — обучение длится 7 месяцев, начнётся 8 и 22 августа ⏺️ Системный аналитик — обучение длится 9 месяцев, начнётся 8 и 22 августа

Никогда не поздно меняться и пробовать новое С августа в канале появится ещё одно направление — анализ данных. С его помощью можно повысить качество кода, обнаружить тенденции в сценариях использования программы, собирать информацию о работе и улучшать производительность. А ещё у него много общего с программированием. Например, для работы с большими данными часто используют Python или R. Если раздумываете над новой профессией в IT, присмотритесь к направлению «Анализ данных». Так сделал выпускник Яндекс Практикума Иван — он перешёл в Data Science из программирования. Читайте его историю здесь.

Интерпретируемые и компилируемые языки: что это и чем они отличаются Программист даёт команды компьютеру на языке программирования. Компьютер может понять его сразу или потребовать «переводчика», который переведёт код на машинный язык, двоичный код. 🔜 Интерпретируемый язык программирования — язык, код которого выполняется без перевода. Для этого нужна специальная программа — интерпретатор, который считывает код строчка за строчкой и по порядку выполняет команды. ✅ Работает на любой платформе ✅ Более простая отладка кода ✅ Более компактный машинный код ❌ Низкая скорость исполнения ❌ Проверка ошибок на этапе выполнения ❌ Открытый исходный код ❌ При запуске нужен интерпретатор Примеры: Python, JavaScript, PHP, Perl и Ruby. 🔜 Компилируемый язык программирования — язык, исходный код которого проходит через «переводчика» — компилятор. Компилятор преобразует язык в список команд для процессора. ✅ Высокая скорость исполнения ✅ Проверка ошибок на этапе компиляции ✅ Скрытый исходный код ✅ При запуске не нужен компилятор ❌ Нет кроссплатформенности ❌ Сложная отладка исходного кода ❌ Большие бинарные файлы Примеры: C, C++, Java, Erlang, Haskell, Rust, Swift и Go. Многие языки имеют как компилируемую, так и интерпретируемую версии. Разработчик должен знать плюсы и минусы обеих версий, чтобы выбрать оптимальный подход. Например, для быстрого прототипирования, разработки и тестирования лучше выбирать интерпретируемые языки. А когда критичны высокая производительность и безопасность — компилируемые.

«Я — живое доказательство того, что обычному человеку это доступно» Сейчас многие задумываются о смене сферы деятельности и новых навыках, и наши студенты — не исключение. Многие ученики Яндекс Практикума приходят получать полезные профессии, в том числе и в IT. Мы решили запустить новую рубрику, где представим опыт наших выпускников. Сегодня расскажем историю Ивана Рычкова, выпускника курса «‎Специалист по Data Science»‎. Иван из звукорежиссуры ушёл в анализ данных и нашёл работу мечты. Листайте карточки, чтобы узнать, как ему это удалось.

Искать работу — тоже работа Особенно непросто бывает программистам и тестировщикам без портфолио. 30 июля в 19:00 расскажем, как организовать процесс, не опустить руки и дойти до оффера. Обсудим: — Как научиться искать работу; — Чего ждут от новичков в сфере; — Как презентовать себя на рынке; — Где искать вакансии и опыт; — Как реагировать на отказы. Вести дискуссию будут представители Яндекс Практикума, МТС-диджитал и Realweb, а также наши выпускники, которые уже работают в IT. → Регистрируйтесь и подключайтесь.

Благодарим Савву за участие 🤝 А также рекомендуем изучить статью на Хабре, в которой Савва вместе с Практикумом собрал бесплатные ресурсы для начинающих разработчиков C++. Получилась подборка на любой вкус: от лекций и книг до блогов и других полезных ссылок.

💬 Вопросы: — На что стоит обратить внимание разработчику C++ помимо самого языка? — Какие ресурсы вы можете порекомендовать для изучения? ⬇️ Ответы:

💬 Вопросы: — Как правильно выбрать архитектурный стиль для конкретного проекта? — Как использовать пространство имён для улучшения организации кода? — Как избежать конфликтов имён в больших проектах? ⬇️ Ответы:

💬 Вопросы: — Как найти баланс между гибкостью и производительностью при проектировании системы библиотеки? — Какие подходы к проектированию архитектуры ПО вы считаете наиболее эффективными? ⬇️ Ответы:

💬 Вопрос: — Когда лучше всего использовать перемещение или мув-семантику? ⬇️ Ответ: