Утром с похмелья мем
Данные окружают со всех сторон: количество поисковых запросов «смешные видео с котиками», комментарии на Пикабу, прогноз погоды. Эти массивы информации требуют изучения и структурирования, чем и занимаются дата-сайентисты. Только в России на hh ищут более 1500 таких специалистов. Если вас тоже привлекает возможность стать повелителем данных, читайте пост о том, какие направления Data Science существуют и как понять, что подойдет именно вам.
Этот специалист исследует огромные горы информации, ищет закономерности, выдвигает гипотезы, а потом представляет выводы в виде интерактивных отчетов. Аналитик данных отвечает на вопрос заказчика, например: «В какое время посты пикабушников собирают больше всего плюсов, комментариев и сохранений». Можно анализировать данные с помощью простых инструментов типа Excel, но если речь о Big Data — больших данных — этот номер уже не пройдет.
Выпускница курса «Профессия Data Scientist: анализ данных» Анастасия Коротаева столкнулась с подобными задачами еще в университете на хакатоне:
«Мы, студенты мехмата, создали команду: два человека со второго курса и два с третьего. Я отвечала за аналитику и слайды. Первый кейс был от L’Oréal. Нужно было придумать геймификацию для сайта. Мы предложили хорошую идею, прошли с ней в финал и заняли 6-е место из 40».
Анастасия к тому времени уже училась в Skillbox и знала, как автоматизировать рутину и ускорить анализ данных. Как и ML-инженеры, она делала упор на математику и программирование, но особое внимание уделяла аналитическому модулю: учила язык R, занималась интерактивной визуализацией, проводила первые A/B-тесты и создавала аналитические панели.
Кому подойдет. Если вы любили математику в школе или университете, можете быстро разобраться в большом количестве информации и готовы к размеренной работе, то эта профессия для вас. На курсе по Data Science вы узнаете, как общаться с заказчиками и переводить их запросы в исследовательские задачи. Разберетесь, как устроены основные процессы в компаниях, чтобы понимать, какие проблемы возникают на разных этапах, и научитесь решать их с помощью аналитики. А еще наглядно визуализировать результаты своего исследования и делать презентации.
Специалист по машинному обучению
Если совсем просто, ML-инженер (Machine Learning) — это спортивный тренер, который развивает искусственный интеллект. Он работает над тем, чтобы в онлайн-кинотеатре попадались фильмы по вашим вкусам, а в ленте вы читали только те новости, что будут интересны именно вам. Его задача не просто написать инструкцию, но и заставить ИИ самообучаться и совершенствоваться.
«Это люди, которые способны увидеть зависимости и механизмы, неочевидные для других. Чтобы обучать машины, нужно быть внимательным к каждой детали, это очень кропотливый труд», — рассказывает выпускник курса «Профессия Data Scientist» Владимир Андриенко.
Кому подойдет. Так как труд кропотливый, обучиться профессии за один месяц не получится. Хорошо, если вы уже увлекаетесь математикой, знаете статистику, теорию вероятностей и английский язык (хотя бы на уровне А2). Выполняете несколько задач одновременно, спокойно держите в голове много информации и внимательны в работе. На курсе «Профессия Data Scientist PRO» вам помогут подтянуть знания математики, научат кодить, превращать массивные пугающие данные в полезную информацию, обучать нейросети, а главное, покажут работу на реальных примерах.
«Skillbox представил данные по пользователям мобильной сети. Нужно было построить модель и определить отток людей по разным критериям. Это было реалистично: настоящие данные и настоящая компания. Мы извлекали данные, очищали их, приводили в форму и обучали модель ML», — рассказывает Влад Винтенбах, выпускник курса «Профессия Data Scientist».
Дата-инженер — на все руки мастер (с). Он отвечает за организацию работы с данными во всех смыслах: готовит почву, производит первичную обработку данных, выстраивает процессы, следит за источники данных. Приведем пример: аналитик хочет узнать, какие действия в приложении по заказу еды выполняют пользователи, которые тратят больше денег. Для этого инженер должен придумать, как собрать эту информацию, обработать и сохранить. Помимо навыков работы с данными, инженер владеет еще и базовым программированием.
Кому подойдет. Технический бэкграунд будет хорошим подспорьем для изучения, но чтобы стать дата-инженером глубокие знания математики не нужны. В Skillbox на курсе «Профессия Data Scientist PRO» вы изучите основы математической статистики, теорию вероятности и принципы анализа данных. А еще поработаете в команде под руководством опытного куратора, выполните реальные DS-проекты, чтобы приложить к резюме хорошее портфолио и точно найти классную работу.
Если определиться с направлением сразу сложно, или, наоборот, хочется освоить все, у Skillbox есть курс «Профессия Data Scientist PRO». Это полное погружение в науку о данных, основы математической статистики и анализа. На нем знакомят с базой кодинга на Python, дают много заданий и помогают трудоустроиться. Программу курса помогали составлять лиды Data Science крупных компаний, а значит, вы получите не сухую теорию, а практически применимые знания и навыки.
В процессе обучения можно выбрать более узкое направление:
После курса вы станете специалистом уровня middle, а претендовать на должность джуна можете уже во время учебы. Блок с трудоустройством начинается в середине обучения, когда студент определится с направлением и изучит специализацию.
Самое интересное! Расходы за первые 6 месяцев обучения берет на себя Skillbox. В это время вы посещаете лекции и мастер-классы, прокачиваете навыки и начинаете работать. Все подробности по ссылке. Для пикабушников особые условия: скидка 10% по промокоду pikabu до 30 сентября. Сохраняйте!
Источник
Утром с похмелья мем
Время прошло, мальчик вырос)🤪
Репосты и лайки приветствуются!🥰
А какой ваш любимый, советский мультфильм?😊
И вообще, как вы считаете, современные мультфильмы несут некую разрушительную силу в детские умы?
Ты вечером и на утро
Стать тренером нейросетей
«Данные правят миром»: 3 профессии из мира Data Science, которые позволят почувствовать себя властелином интернета (и Земли)
Данные окружают со всех сторон: количество поисковых запросов «смешные видео с котиками», комментарии на Пикабу, прогноз погоды. Эти массивы информации требуют изучения и структурирования, чем и занимаются дата-сайентисты. Только в России на hh ищут более 1500 таких специалистов. Если вас тоже привлекает возможность стать повелителем данных, читайте пост о том, какие направления Data Science существуют и как понять, что подойдет именно вам.
Этот специалист исследует огромные горы информации, ищет закономерности, выдвигает гипотезы, а потом представляет выводы в виде интерактивных отчетов. Аналитик данных отвечает на вопрос заказчика, например: «В какое время посты пикабушников собирают больше всего плюсов, комментариев и сохранений». Можно анализировать данные с помощью простых инструментов типа Excel, но если речь о Big Data — больших данных — этот номер уже не пройдет.
Выпускница курса «Профессия Data Scientist: анализ данных» Анастасия Коротаева столкнулась с подобными задачами еще в университете на хакатоне:
«Мы, студенты мехмата, создали команду: два человека со второго курса и два с третьего. Я отвечала за аналитику и слайды. Первый кейс был от L’Oréal. Нужно было придумать геймификацию для сайта. Мы предложили хорошую идею, прошли с ней в финал и заняли 6-е место из 40».
Анастасия к тому времени уже училась в Skillbox и знала, как автоматизировать рутину и ускорить анализ данных. Как и ML-инженеры, она делала упор на математику и программирование, но особое внимание уделяла аналитическому модулю: учила язык R, занималась интерактивной визуализацией, проводила первые A/B-тесты и создавала аналитические панели.
Кому подойдет. Если вы любили математику в школе или университете, можете быстро разобраться в большом количестве информации и готовы к размеренной работе, то эта профессия для вас. На курсе по Data Science вы узнаете, как общаться с заказчиками и переводить их запросы в исследовательские задачи. Разберетесь, как устроены основные процессы в компаниях, чтобы понимать, какие проблемы возникают на разных этапах, и научитесь решать их с помощью аналитики. А еще наглядно визуализировать результаты своего исследования и делать презентации.
Специалист по машинному обучению
Если совсем просто, ML-инженер (Machine Learning) — это спортивный тренер, который развивает искусственный интеллект. Он работает над тем, чтобы в онлайн-кинотеатре попадались фильмы по вашим вкусам, а в ленте вы читали только те новости, что будут интересны именно вам. Его задача не просто написать инструкцию, но и заставить ИИ самообучаться и совершенствоваться.
«Это люди, которые способны увидеть зависимости и механизмы, неочевидные для других. Чтобы обучать машины, нужно быть внимательным к каждой детали, это очень кропотливый труд», — рассказывает выпускник курса «Профессия Data Scientist» Владимир Андриенко.
Кому подойдет. Так как труд кропотливый, обучиться профессии за один месяц не получится. Хорошо, если вы уже увлекаетесь математикой, знаете статистику, теорию вероятностей и английский язык (хотя бы на уровне А2). Выполняете несколько задач одновременно, спокойно держите в голове много информации и внимательны в работе. На курсе «Профессия Data Scientist PRO» вам помогут подтянуть знания математики, научат кодить, превращать массивные пугающие данные в полезную информацию, обучать нейросети, а главное, покажут работу на реальных примерах.
«Skillbox представил данные по пользователям мобильной сети. Нужно было построить модель и определить отток людей по разным критериям. Это было реалистично: настоящие данные и настоящая компания. Мы извлекали данные, очищали их, приводили в форму и обучали модель ML», — рассказывает Влад Винтенбах, выпускник курса «Профессия Data Scientist».
Дата-инженер — на все руки мастер (с). Он отвечает за организацию работы с данными во всех смыслах: готовит почву, производит первичную обработку данных, выстраивает процессы, следит за источники данных. Приведем пример: аналитик хочет узнать, какие действия в приложении по заказу еды выполняют пользователи, которые тратят больше денег. Для этого инженер должен придумать, как собрать эту информацию, обработать и сохранить. Помимо навыков работы с данными, инженер владеет еще и базовым программированием.
Кому подойдет. Технический бэкграунд будет хорошим подспорьем для изучения, но чтобы стать дата-инженером глубокие знания математики не нужны. В Skillbox на курсе «Профессия Data Scientist PRO» вы изучите основы математической статистики, теорию вероятности и принципы анализа данных. А еще поработаете в команде под руководством опытного куратора, выполните реальные DS-проекты, чтобы приложить к резюме хорошее портфолио и точно найти классную работу.
Если определиться с направлением сразу сложно, или, наоборот, хочется освоить все, у Skillbox есть курс «Профессия Data Scientist PRO». Это полное погружение в науку о данных, основы математической статистики и анализа. На нем знакомят с базой кодинга на Python, дают много заданий и помогают трудоустроиться. Программу курса помогали составлять лиды Data Science крупных компаний, а значит, вы получите не сухую теорию, а практически применимые знания и навыки.
В процессе обучения можно выбрать более узкое направление:
После курса вы станете специалистом уровня middle, а претендовать на должность джуна можете уже во время учебы. Блок с трудоустройством начинается в середине обучения, когда студент определится с направлением и изучит специализацию.
Самое интересное! Расходы за первые 6 месяцев обучения берет на себя Skillbox. В это время вы посещаете лекции и мастер-классы, прокачиваете навыки и начинаете работать. Все подробности по ссылке. Для пикабушников особые условия: скидка 10% по промокоду pikabu до 30 сентября. Сохраняйте!
Вспомнил
Последствия Нового Года
Я сижу пью пиво, жена не признается где спрятала вискарь. Сама, после вчера, и думает что всем
С бабами хуй похмелишься.
Борьба с утренней засухой засухой.
Позавчера вечером собрались с друзьями. Отлично посидели. Как всегда вооружился своим любымым ромом Bacardi OakHeart (Бакарди Оакхарт) и колой без сахара. Ничего не предвещало беды..
В разгаре вечера, один из приятелей угостил супер вкусным коктейлем «Отвертка», приготовленным по рецепту из интернета. Было конечно вкусно нереально (возможно он и был причиной засухи, но не факт).
Посидели душевно, весело, интересно. Всё как всегда). Уснуть долго не мог правда потом. Вроде не много пил, но почему то «держало» от души. Уснул в итоге под утро, часов в 8 утра.
в 10:00 меня будит нереальная жажда, пересохло в глотке на столько, что казалось был слышен хруст и шелест внутри. Разумеется бегом побежал за водичкой (ну не прям побежал, скорее по ковылял). Стакана 2 выпил залпом. Иду спать дальше. 10:30 — просыпаюсь от дикого чувства сухости во рту и в целом в организме. Ну думаю, бывает. Стакан залпом — спать. Но Не успел дойти обратно как понимаю. что только что выпитый стакан воды куда то испарился и чувство сухости говорит: «А что это было?».. Но ходить туда сюда уже что то не хочется. Начинаю искать воду в радиусе пары метров). Чудом обнаружил на подоконнике бутылку с водой для цветочков — конфисковал. Сделал пару глотков — ложусь — понимаю что не помогло. Уровень гнева начинает возрастать. С просони не могу понять что происходит вообще. Уже как бы выпито воды так много, что живот наполнен, чувство тяжести появилось, а сухость во рту никуда не уходит. Причем настолько сухо что аж уснуть не могу!
Встаю и беру эту бутылку — снова пью. Ложусь и.. как вы думаете что? — Правильно — сухо во рту!.
Начинаю включать режим разработчика и инженера. Начинаю думать как быть. Спать хочется нереально.. Пить уже тяжело, не лезет вода а сухость ощущается очень сильно.
И тут пришла гениальная идея. (Запоминайте лайфхак). Встаю, делаю глоток очередной и тут же следом второй, небольшой глоток, но не глотаю воду а держу ее во рту. Ложусь. Понимаю что влажность максимальная)) немного подпил чтобы щеки не рвало от большого количества, чтобы комфортно было. В итоге я так и заснул с водой во рту)))) Ну а далее проснувшись после 15 00 все отлично, как огурчик) Но эту войну с засухой я, видимо, запомню на долго
Источник
