VICDS

Бесплатная конференция: https://data-fusion.ru/conference/

Прокачайте скиллы по анализу данных за 18 дней! мы предлагаем челлендж - прокачать себя в сфере анализа данных за 18 дней! Что вы будете делать на курсе? — Познакомитесь с основами Python — синтаксисом важнейших операций: условий, циклов и функций. — Научитесь работать с библиотекой Pandas, применять её методы для простого анализа данных и правильно оформлять результаты. — Научитесь строить графики и диаграммы и рассказывать истории с помощью данных. — Проведёте первое самостоятельное исследование на основе реальных данных сервиса Яндекс.Музыка. Мы верим, что вы сможете стать сильнее в области дата аналитики за 18 дней, защитить итоговый проект и получить сертификат от Яндекс.Практикума и Университета 2035! Если вам по-прежнему интересна программа, пожалуйста, перейдите по этой ссылке и зарегистрируйтесь на курсе. Обратный отсчет начался! Обучение на курсе доступно до 31 марта 2021 г. https://t.me/DSMLAI/100

Празднуем 6 лет сообщества Open Data Science! Полная программа и регистрация на нетворкинг активности: https://ods.ai/events/birthday6 Зарегистрироваться в сообщество: https://ods.ai/ Трансляция тут: https://www.youtube.com/watch?v=PU_PF_dBi1Y

Бесплатные курсы по DL

Утренний Clubhouse Daily 20.02.2021 Все клабы по московскому времени. 12:35 - 🎙PRO ФРАНЧАЙЗИНГ: что учесть при создании франшиз 13:00 - Будущее ивентов и медиа. Что нас ждёт? 13:00 - HR🚀 Бренд работодателя: EVP -> EB 👩🏼‍💻🧑🏻‍💻🏢 13:00 - Предпринимательство в спорте: точки роста, ниши, фейлы 13:00 - Санкции: все, что вы хотели знать, но боялись 15:00 - ⚡️EVENT ROOM⚡️ Продажи, Тендеры, Спонсоры. 16:00 - Sistema Talks: Как приручить единорога? 17:00 - Маркетинг полезного действия 17:00 - Обсуждаем пиар для стартапов и Оксану Самойлову 17:00 - Yandex Toloka Talk: собираем и обсуждаем большие данные 17:00 - Ресторанный бизнес: изменила ли нас пандемия? 18:00 - Мы без ума: как Росатом развивает искусственный интеллект 19:00 - SoftSkills для разработчиков 19:00 - Инвестиции в долголетие: проекты Longevity 20:00 - Первые шаги в Data Science / Вопросы от бизнеса 21:00 - .tech Войти в АйТи. С чего начать Отправьте расписание к себе в избранное или пользуйтесь закрепом. Присылайте анонсы и приглашайте слушателей задавать вопросы в комментариях группы.

ГЛАВНОЕ ОТЛИЧИЕ BIG DATA от DATA SCIENCE Как бы очевидно это не звучало, я обязана с этого начать. ‼️Объемы данных, которые стало необходимо хранить, обрабатывать, анализировать. ❗️Именно объёмы - volumes (англ.) в первую очередь, привели к появлению целого направления Big data, которое включает в себя подходы, методы и инструменты для работы с огромными размерами данных. 😰Классический DS и его подходы просто стали неспособны справляться с такими потоками данных. Например, реляционные базы данных или всем знакомый Excel - просто зависнет на очень долго, при попытке загрузить в него более 1 миллиона строк данных. 📚Поэтому, если обучаться анализу BigData, то вам необходимо освоить ряд инструментов типа: Hadoop, Spark, язык программирования Scala и тд. 📈Если говорить о востребованности, то она растёт с каждым днём, как и растут объёмы данных, генерируемые человечеством. 🤗В идеальном мире, когда все научаться собирать и хранить данные, больших данных будет большинство. 🚨Но также есть ряд сложностей и проблем связанных с работой с такими данными, по которым ещё только ищутся и разрабатываются решения. ❓А вы как думаете, есть будущее за большими данными - Big Data?

ПЕРЕНАСЫЩЕНИЕ РЫНКА ПРОГРАММИСТАМИ часть 2 Почему это мало вероятно? 1. 👩🏼‍💻Программист - это достаточно сложная профессия. Это также подтверждает тот факт, что людей с техническим образование в «два раза» меньше, чем с гуманитарным. 2. 👩🏼‍💻Программисты - это люди с очень пытливым умом, любят осваивать новые направления и области знаний. Более 50% специалистов в DS ( data scientist, ML engineer, Data engineer и тд.) это программисты в прошлом. 3. 🌎Это международная профессия, как и DS, и наши ребята на хорошем счету на мировом рынке. Также очень ВЫГОДНЫ, например, для компаний в США. Продолжите список... 4?? 5??

ПЕРЕНАСЫЩЕНИЕ РЫНКА ПРОГРАММИСТАМИ Начнём с рассмотрения всей сферы IT(айти), которая стремительно растёт, развивается и внедряется в каждую сферу нашей жизни. Многие уже просто не представляют свою life без технологических решений. ❗️Это наше настоящее и точно будущее! Поэтому освоить профессию именно в этой сфере считается очень перспективным - работа точно будет. Неудивительно, что при этом возникает мысль о перенасыщении рынка айтишникамии/ программистами. Но рынок труда айти стремительно растёт и даже не думает переходить на этап стагнации! ⁉️Чем же это обусловлено? ⁉️Что позволяет поддерживать такие позиции? 📈А все очень просто - рынок постоянно эволюционирует, видоизменяется, как бы перешагивая этап насыщения и тем более спада. 🤦‍♀️Кто в айти, точно поймут!!! Эта сфера требует от тебя постоянного развития, ты должен успевать осваивать новые языки, технологии и инструменты. Как правило, через три года ты уже занимаешься совсем не тем, что делал в начале. Опыт программиста чаще оценивается не количеством лет, а количеством «вещей», которые ты успел попробовать/ изучить/ поработать/ проблем решить. В итоге, ты становишься специалистом с уникальными навыками, где конкуренции не так уж много. Это только мое видение. И будет ещё пост продолжение. Ну а пока интересно ваше мнение! Согласны? Что думаете?

Ключевой навык в Data science Программирование - основной навык, который требуется в сфере анализа данных! Тем эта сфера и сложна, что программирование достаточно серьёзный скил. Кто-то говорит, что нужно иметь определённый склад ума, кто-то, что потратить n-количество часов чтобы освоить данный навык. Я склоняюсь ко второму варианту и думаю, что на то он и навык, что его необходимо тренировать, постоянно. По себе знаю, что чем больше пишешь код, тем быстрее и лучше получается следующая строчка 👩🏼‍💻 Поэтому go решать задачи по программированию, например, те, что публикуются на Leetcode, HackerRank и подобных сайтах. Вы можете решать их не за то нормативное время, что подразумевается, а, допустим, в два-три раза медленнее. Но вы должны чувствовать, что вам нравится и хочется погружаться в это глубже. Тогда вам будет также занимательно решать задачки в DS. А у вас как с программированием?

Забирайте запись вебинара "Первые шаги в сферу Data Science"по ссылке: https://l.instagram.com/?u=https%3A%2F%2Fmonecle.com%2Fbuy%2F42440&e=ATPYGkEKOUfgH6DoxTkOdfPmmSYXoxNmDXYbpm-TLJbtq8mXeEunlz6FrAfjuq4z8glt4yXIlZhislZ0tjkrjd8&s=1