VICDS

УВОЛИТЬСЯ УДАЛЕННО Смена места работы, увольнение, переговоры с начальством/командой - все это волнительно, но блин, как классно делать это через мессенджер 😀 Просто написал смс и все, никах личных встреч и даже на неудобные вопросы отвечать гораздо легче. Я увольняюсь второй раз, но удаленно впервые. И я вам скажу, что это даже круче, чем работать удаленно 😂 Я отрабатываю сейчас последнюю неделю и, если честно, даже не понимаю этого. С удаленкой все стирается, эмоционально все проживается проще, а если бы еще я себя не раскачивала, то можно вообще не заметить увольнения. Вообщем мне нравится как все идет😊 А как вы проживали этап увольнения? Какие эмоции испытывали? 🙃

Я ПРИНЯЛА ОФФЕР А это значит я увольняюсь с компании, в которой проработала с самого универа, с 2016 года. Если задуматься, то это какое-то прям серьёзное решение, а если опустить эмоции, то ничего особого не происходит. Команда спокойно отпускает, все взрослые люди, все всё понимают, шутят, что достанут меня и в самокате🙂 С новой еще придется познакомиться, но начало хорошее: «Еее, рады видеть тебя в нашей команде🥳» Так что с ноября в новый путь 😀нас с вам ждёт новое приключение и новый опыт. Всем спасибо за поддержку, за дополнительную мотивацию, веру и информацию, которая помогла отбросить страхи и сформировать близкую к реальности картину происходящего 😅

СТРАХ НОВОГО После финального собеседования в samokat.tech я получила оффер стать частью их команды в роли Senior DS. Не буду скрывать, «бабочек в животе» я ощутила: ⁃ потому что не ожидала, просто очередной собес ⁃ потому что сначала пропали и потом дали не самую высокую оценку тех. интервью ⁃ потому что хороший оффер ⁃ потому что я реально понимала, что подхожу ⁃ потому что интересный мне проект ⁃ потому что это кратный рост ⁃ потому что новая прокачка скилов и себя ⁃ потому что уже посещали мысли, что засиделась на одном месте ⁃ потому что это новое, а новое всегда страшно Можно еще много «потому что» привести, но я просто решила дать себе немного времени и принимать решение без эмоций. Сообщила команде, попросили подождать, пока руководитель вернётся с отпуска и тогда точно все обсудим. Жду Сегодня наступило и я еще жду Уже не нервничаю, ну или меньше, и кажется уже приняла решение, но жду ответа Кажется, что тут ждать, но увольняться с компании, где получила первую работу, где провела последние 7 лет своей жизни, где команда, где все привычно и понятно… наверное это требует времени Но сегодня должно все решиться 🙄пожелайте терпения и решительности 👇 ❓А как у вас проходил этап увольнения или выбирали ли вы остаться или уйти?

ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ ПОСЛЕ СОБЕСЕДОВАНИЯ Я прошла все этапы собеседования в компанию samokat.tech, и получила некоторый фидбек о прохождении технической и теоретический части: Из плюсов выделили: ⁃ очень активная и заинтересована в своих задачах ⁃ подробно и толково рассказала про свой опыт ⁃ хорошо понимает бизнес-постановку и не стесняется брать больше данных для модели из внешних источников ⁃ софт навыки - все очень хорошо ⁃ в своей сфере/проектах прокачалась очень хорошо Минусы: ⁃ к теории ML есть вопросы: мелкие ошибки, не помнит некоторых деталей ⁃ задачку на код - решила с большими подсказками и несколько раз сбивалась, до оптимизации не дошли. Мое мнение: В целом развернутая обратная связь, хотя некоторые суждения не совсем понятны/спорны. Но общая оценка кажется логичной и обоснованной, учитывая мой сконцентрированный многолетний опыт в единственной компании и то, что я не особо готовилась по теории ML - многие мои ответы были поверхностными, т.е., видно что я знаю, но детали просто уже забылись из-за неиспользования. Так же я не особо готовилась по тех. задаче, возможно, пару недель на leetcode дали бы свои плоды, но реальная разработка это немного другое, поэтому решила не идеально, но сделала 😂также были сложности в постановке задачи, что реально сбивало. В любом случае, вычленила для себя зоны роста и согласна с общими моментами, которые стоит подтянуть для более хорошего прохождения собеседований. А именно повторить ML теорию Учебник по машинному обучению( активная ссылка в моем телеграмм) И тренировать решение задач на leetcode. А какие сложности/трудности были у вас во время собеседований? Какие выводы сделали? Ну а я пока жду финального решения от компании…

ПЕЧАЛЬНЫЙ ОПЫТ ПРОХОЖДЕНИЯ СОБЕСЕДОВАНИЯ в samokat.tech Я переодически прохожу собеседования, чтобы быть в курсе изменений требований/вопросов, тренировать навык уверенно рассказывать о своем прошлом опыте. Не скажу, что я прям готовлюсь к ним, ну за день могу что-то повторить, посмотреть, так как собесы похожи на экзамены, а в голове все удержать сложно, особенно, когда ты с чем-то давно не работал. Но в августе, я почувствовала, что мне слишком хорошо 😀 я в зоне комфорта, на удаленке, работа не занимает все мое время, в удовольствие, то к чему я стремилась перестало удовлетворять - короче, я осознала, что у меня кризис 5 лет, в DS я с августа 2018 (смотри карусель). Возможно пора что-то менять? Зашла на hh.ru, наткнулась на вакансию от samokat.tech, откликнулась, вышли на связь через примерно неделю, назначили встречу, я потратила на подготовку 2 дня, а не один 😀, прошла три этапа собеседования, а дальше тишина …. Обещали дать обратную связь через 2-3 дня, пишу рекрутеру на 4: «Сегодня вернёмся». Но сегодня так и не наступило… Я НЕ ждала развернутого ответа почему я не подхожу(хотя это очень полезно), но элементарно ответа: Да/Нет, хотелось бы получить, учитывая, что было потрачено прилично времени с обоих сторон и процесс должен иметь логический конец.🙄 При этом я не раз слышала жалобы от IT HR, какие айтишники наглые, разбалованные и токсичные кандидаты, задания делать не хотят, код писать, вообще ужас, хотя теперь я не удивляюсь такому отношению. Мораль: уважение должно быть взаимным🩵 У вас были подобные случаи? Часто компании просто пропадали без ответа?👇

Сегодня стартовал курс по математике для Data Science! Все, кто купил, уже приступают к обучению🥳 Ну а у вас, есть еще одна возможность заскочить в последний вагон 🚇 Понимаю, что сложно принять решение и, возможно, еще остались вопросы, сомнения , нет четкого понимания, подойдет ли этот курс лично вам и тд. Поэтому предлагаю провести групповую zoom встречу, где каждый сможет задать свой вопрос и получить развернутый ответ. Завтра 20.06 в 18:00 мск. ❗️Все, кто хочет, пишите мне лично, слово ХОЧУ и я пришлю ссылку на zoom

КАК ПРЕОДОЛЕТЬ СТРАХ МАТЕМАТИКИ? 😑Мне с детства нравилась математика, но сама я не являюсь математическим гением. И помню, как боялась экзаменов по линейной алгебре, дифурам, дискретной математике, мат. анализу, как и большинство. Но преодолевая это я и стала айти специалистом, другого пути просто нет. В айти это одни из самых важных «инструментов» для решения реальных задач, но не стоит бояться, если ты не силен в математике или не любишь ее. 💙Благодаря упорству и помощи преподавателей, одногрупников, коллег я смогла освоить эту область на уровне достаточном для работы и понимания многих вещей, дальнейшего развития. Если и ты тоже хочешь работать в индустрии технологий, но не знаешь, сможешь ли освоить математику, не отчаивайся! Это нормально, если ты не сразу поймешь все нюансы. Важно не бояться пробовать и не останавливаться на одном месте. Техническая специальность дает возможность развиваться и находить решения сложных задач. На пути будут встречаться трудности, но справиться с ними можно, если не бросать начатое и искать поддержку у коллег и наставников. Так что, не позволяй страхам мешать тебе освоить техническую специальность и войти в айти. Ты можешь стать настоящим профессионалом! ❓Хочешь помогу тебе освоить математику и стану твоим наставником? https://stepik.org/a/127486

Запуск курса математики, посты: КАКАЯ МАТЕМАТИКА НУЖНА ДЛЯ DATA SCIENCE?? 1. Линейная алгебра: Матричные операции позволяют эффективно обрабатывать большие объемы данных. Например, с помощью линейной алгебры можно проводить операции с матрицами, решать системы линейных уравнений и применять метод главных компонент для снижения размерности данных. 2. Статистика: Математическая статистика позволяет извлекать информацию из данных и делать выводы на основе вероятностных моделей. Она используется для оценки параметров, проверки гипотез, построения доверительных интервалов и проведения регрессионного анализа. 3. Теория вероятностей: Эта область математики помогает моделировать случайные процессы и оценивать их вероятности. В анализе данных теория вероятностей используется для построения статистических моделей, прогнозирования и определения рисков. 4. Оптимизация: Математические методы оптимизации применяются для поиска оптимальных решений в условиях ограничений. В анализе данных оптимизация используется для настройки моделей машинного обучения, подбора оптимальных параметров и решения задач оптимального планирования. Все эти дисциплины в сжатой форме, только самое необходимое для анализа данных представлены на нашем курсе “Математика для Data Science ”. 💭Хватит откладывать мечту о работе в айти и на удаленке, пора воплощать желания в реальность.

Так же, кто не в курсе, есть первая часть курса «Python для Data Science». Он подойдет всем, кто хочет научиться программировать на Python с нуля. https://stepik.org/course/100567/promo?fbclid=PAAaYpT4JSpEuoqHU2_995lGiTpDfmS6REOFMBUNsa40Ezj-2mrGAxMPnmyAY

Привет ребят 🌞 Рада вам сообщить, что курс по математике для Data Science стартует совсем скоро: 19.06. ❗️Купить курс можно уже сейчас по ссылке и никак иначе: https://stepik.org/a/127486 Для вас, самых перых и заинтересованных людей действует промокод на скидку, успейте воспользоваться: MATHFIRST2023 Подробно с программой курса можно ознакомиться по ссылке. Помимо записаных уроков и заданий к ним, вас ждут онлайн вебинары с разбором заданий и ответами на все вопросы. Так же вы сможете задавать все вопросы в чате курса или в комментариях на платформе курса, и я с преподаватели будем вам лично отвечать 24/7. ❗️Вы так давно хотели разобраться с этой математикой и не испытывать страх и непонимание! Так давайте приступим к изучению и познаем какой же интересный интересный мир анализа данных через призму математики!