⚡Как приобрести навык быстрее? Используй челленджи

Если чувствуешь прямо сейчас: что "застрял"; что стоишь на месте; хочешь приобрести новый навык, но не хватает времени - то этот пост для тебя👉.


Как решение этой проблемы - я переодически устраиваю для себя челленджи:

- Они позволяют "сдвинуться с мертвой точки"
- Улучшают дисциплину и формируют привычки
- По итогу чувствуешь ощутимый результат и это мотивирует двигаться дальше


Отличие челленджей от простой постановки цели вижу так:

- Челленджи мотивируют выходить из часто упоминаемой всеми “зоны комфорта”, но не в отложенном режиме, а прямо здесь и сейчас
- Ограничены небольшими временными рамками (обычно от 30 до 100 дней), что гораздо легче воспринимается, чем долгосрочные цели
- В них есть элемент геймификации, ты соревнуешься с самим собой или с другими.


Примеры челленджей:

- 100 дней решения задач SQL (например, в бесплатном тренажере Hakerrank). Каждый день по задаче из тренажера и на выходе через 100 дней получаем значительный прогресс в знаниях SQL.

Некоторые челленджи используют публичные обязательства как дополнительную мотивацию завершить челлендж. Например, рекомендуют ежедневно выкладывать в соц сети отчет по челленджу с хештегом, примеры:

- #30DayChartChallenge - 30 дней визуализации данных

- #100DaysOfCode - очень популярный челлендж, в котором люди каждый день пишут код (не важно, на каком языке)

- #100DaysofMLCode - челлендж, в котором публично изучают ML и программируют в течении 100 дней


Ежедневно выделяемое время⌚️ может быть разное и зависит от цели, ваших возможностей и т.д.

В кодинговых челленджах обычно рекомендуют 1 час в день (минимум). Недавно начала челлендж Six-pack in 30 day (название приложения), в нем делаешь упражнения на пресс всего 10-15 минут каждый день.


Сделай челлендж, следуй ему каждый день и увидишь, как через 30, 60, 100 дней ты вырастешь🔥.


#аналитик_данных #дата_аналитик

🔥 16 пошаговых проектов анализа данных с подробным SQL кодом



Ниже - популярные проекты анализа данных с использованием SQL от пользователей Kaggle, Github, Medium. Они:

- дадут навыки работы с реальными данными
- ознакомят с SQL для работы с данными
- вдохновят на собственные проекты анализа данных



🛒 Анализ продаж в Walmart

🗺 Анализ фейковых данных из реального мира

🏠 Анализ продаж домов в Нешвиле

🌳 Анализ данныз о деревьях в Нью-Йорке

⌨️ Анализ E-Commerce

🦠 Covid19 исследовательский анализ данных

⚽️ Анализ базы данных европейского футбола

🤑 Анализ продаж супермаркета

🛣 Анализ безпасности дорожного движения в Великобритании

💸 Анализ международного долга

⚽️ Анализ футбольных матчей

🌍 Анализ мирового населения

📉 Проект анализа данных с использованием БД Oracle

🚍 Анализ данных общественного транспорта

🙌 HR анализ данных

🎬 Data Analyst Project: Step-by-step analysis with SQL



Другие посты:

🔥 20 пошаговых проектов анализа данных с подробным Python кодом

🔥Бесплатные симуляторы рабочего дня аналитика



Если такой контент полезен, ставьте🔥

Подпишись: Аналитика и growth mind-set

👨‍💻 Какой ноутбук выбрать аналитику данных?


Этот вопрос часто задают в комментариях. Давайте разбираться👇🏻.


⚡️ Можно ли работать на простом ноутбуке?

Не всегда и не у всех есть возможность купить мощный ноутбук. Но и не всегда это действительно нужно.

Во многих компаниях аналитики работают с небольшими объёмами данных и выполняют простые операции, и базовых конфигураций достаточно.

Даже если у вас дешёвый ноутбук и нужны большие вычислительные мощности, можно решить эту проблему, например, с помощью удаленного рабочего стола (попросите компанию его сделать). Это позволит использовать вычислительные ресурсы удаленного устройства, оставаясь при этом на вашем.


⚡️ Можно ли работать на планшете?

Даже мощные планшеты, такие как Apple iPad Pro, не подходят для аналитики данных. Они не обладают достаточной мощностью и совместимостью с нужным ПО (Python, Power BI, Tableau и Excel).


⚡️ На что обратить внимание при выборе ноутбука?

👉 Мощность процессора. Такой как Intel Core i7 или i9, либо AMD Ryzen 7 или 9, обеспечит быструю обработку данных и выполнение сложных вычислений.

👉 Объем оперативной памяти. Минимум 16 ГБ оперативной памяти для работы с большими наборами данных и многозадачности. Для более тяжелых задач рекомендуется 32 ГБ и более.

👉 Дисплей. Высокое разрешение (Full HD или выше) и хорошая цветопередача. Для комфортной работы лучше диагональ экрана от 15 до 17 дюймов.

👉 Поддержка нужной операционной системы (Windows, macOS, Linux). Например, инструмент визуализации Power BI не имеет полной версии, работающей на macOS (хотя эту эту проблему можно решить с помощью виртуальной машины).

Если говорить о конкретном бренде, то один из самых популярных среди аналитиков данных — Apple MacBook Pro (M2).



Какой ноутбук используете вы? И какие факторы еще стоит учесть при выборе ноутбука? Конечно, самый лучший вариант - когда ноутбук предоставляет работодатель.

🔥11 горящих стажировок и junior вакансий аналитиком


Продолжаю тему стажировок и junior вакансий в помощь начинающим аналитикам данных.

Ловите подборку стажировок, которые открылись в последние несколько дней и актуальны прямо сейчас. Используйте шанс и отправляйте резюме.


👇🏻👇🏻👇🏻


1. Сравни (маркетплейс финансовых и страховых услуг): Data/Product Analyst (Стажер/Trainee)

2. IT-академия Lad (образование): Стажер Аналитик данных и Data Scientist

3. Docrobot (IT-компания): Стажер в отдел аналитики данных (офис)

4. WebIT (digital-агентство): Младший веб-аналитик (стажёр)

5. Третье Мнение (IT-компания): Data analyst (стажер)

6. eLama (IT-компания): Data Analyst/Аналитик данных (Junior)

7. Frank RG (банковская аналитика): Младший аналитик

8. Group4Media (медиа холдинг): Junior Web Analyst / Младший веб-аналитик

9. Альянс-Кредит (банки): Junior Python аналитик

10. Цифра (IT-компания): Аналитик Power BI (junior/middle)

11. Evercode Lab (IT-компания): Junior Аналитик данных / Data Analyst


Другие посты про стажировки:

- Где искать стажировки аналитиком данных в России? (Ч1 и Ч2)
- Где искать стажировки аналитиком данных зарубежом?


Если такой контент полезен, ставьте 🔥.

Подпишись: Аналитика и growth mind-set

🚀 Ловите мой чек-лист для изучения и погружение в английский язык


Суть в том, чтобы как можно чаще использовать английский в течение дня, добавляя новые действия постепенно, чтобы не перегружаться сразу.


🔥 Каждый понедельник:

12.00 [1 час] - Разговорные уроки на Italki с носителем языка. С Italki прошла 170+ занятий $11 занятие.

18.00 [1 час] - Занимаюсь спортом + слушаю подкасты или ютьюб на английском. Free.

21.00 [30 мин - 1 час] - Учу и повторяю слова с Langeek. $10/год. Есть слова для всех уровней и случаев. Помогает расширять словарный запас и знать слова, которые не касаются моих интересов, но часто встречаются в повседневной жизни.

22.00 [30 мин] - Читаю книгу на английском в приложении Play Books от Google. $ - в зависимости от книги. Чтение - самая трудная часть. Бизнес и профессиональная литература даются легче, а художественная - пока еще пытка.

23.00 [40 мин - 1 час] - Смотрю фильм/сериал на английском на 📱. $5/мес. Раньше с субтитрами, теперь без.

В течении дня:

- Общаюсь с ChatGPT и Google на английском (чередую с русским)
- Делаю ресерч, обучаюсь на английском
- Общаюсь на английском с иностранцами, в основном короткие диалоги


🔥 Каждый вторник:

21.00 [30 мин] - Учу и повторяю слова с Langeek.

21.30 [30 мин] - Разговариваю с ИИ в приложение Praktika. $8/мес. В приложении можно голосом общаться с ИИ аватаром на выбранную тему. То же можно делать с ChatGPT, но Praktika нравится больше из-за точных настроек.

22.00 [30 мин] - Читаю книгу на английском в приложении Play Books от Google.

23.00 [40 мин - 1 час] - Смотрю фильм/сериал на английском на 📱.

В течении дня:

Тоже самое, что в понедельник.


🔥 Каждые среда и пятница:

Повторяются по программе понедельника.


🔥 Каждый четверг:

Повторяется по программе вторника.


🔥 Каждые выходные:

Делаю по желанию что-либо из списка, но в основном смотрю фильмы на английском.


Периодически проверяю уровень английского с помощью бесплатного пробного теста Duolingo (длится 1 час). Тест пока лучший из бесплатных, что я видела, потому что проверяет все навыки, включая speaking.


В чем моя конечная цель?

Использовать как русский, так и английский на одинаково высоком уровне.

- Более свободно общаться на любые темы
- Лучше понимать разные акценты, каких в английском множество.
- Без напряжения использовать любые материалы на английском
- Думать на английском


🗿 Сейчас есть те, кто считает, что учить языки уже не нужно, так как есть ИИ. Что вы думаете об этом?

Так как я общаюсь с людьми из разных культур (Индия, США, Италия, Франция, Таиланд), решила расширить понимание в этой теме и начала читать книгу "The Culture Map": про то, как культурные различия влияют на деловое общение.

Читая, поняла: так вот же важные штуки, которые стоит учитывать и при поиске работы!

Бывало так: задачи отличные, зарплата хорошая, но что-то не то. Это "что-то" — внутренняя культура компании, которую часто видно по мелочам на собеседованиях. Например, как общаются сотрудники между собой, как менеджер отвечает на ваши вопросы, насколько четко организован процесс собеседования и другое.


Из книги беру на заметку 3 важных параметра, для оценки культуры компании:

1. Что с лидерством в компании?

- Это компания с равноправной структурой, где ценят мнения всех членов команды, и обсуждения проходят открыто.
- Или с жесткой иерархией, где решения принимаются сверху вниз, вплоть до подхода "Я начальник, ты - дурак".

Мне лично по духу первый вариант, где босс лишь один из всех (”just one of the guys”), а вам?

2. Что с обратной связью?

- Обратная связь дается прямо, честно и регулярно. В компании понимают, что ошибки помогают расти.
- Или с обратной связью проблемы: ее либо нет, либо она звучит как критика: "как ты мог так ошибиться?"

Первый вариант - самый эффективный, помогает быстро решать проблемы и улучшать результаты.

3. Как строится доверие?

- Доверие строится на профессионализме и деловых отношениях.
- Или на личных связях и дружбе.

Второй подход часто приводит к неэффективности и продвижению "своих", даже если они некомпетентны.


😐 Читая книгу, вспомнила тот дискомфорт, который возникает всякий раз, когда оказываешься в строгой иерархии или среде, где сколько не трудись, все равно все решат личные связи.

🔥13 горящих стажировок и junior вакансий аналитиком


Продолжаю тему стажировок и junior вакансий в помощь начинающим аналитикам данных.

Ловите подборку вакансий, которые открылись в последние несколько дней и актуальны прямо сейчас. Используйте шанс и отправляйте резюме.


👇🏻👇🏻👇🏻


Junior вакансии:

1. Windy (погодные приложения): Product&marketing analyst Junior, удаленно, 750 - 1500 $

2. Сервис Руки (маркетинговая e2e площадка): Junior data analyst/data scientist, частичная занятость.

3. Valiotti Analytics (консалтинг): Junior Data Analyst, удаленно.

4. Сбер (цифровая платформа): Младший аналитик, от 130 000 р.

5. Билайн (телекоммуникации): Младший Data analyst/Аналитик Данных, удаленно

6. Экомобайл (агрегатор услуг мобильной связи): Младший аналитик данных / Data analyst (Junior)

7. Сакура (доставка суши и ролов): Аналитик данных Junior, 70 000 - 100 000 р.

8. Суши Wok (международная сеть take-away): Аналитик данных Junior, 70 000 - 100 000 р.

9. Gridnine Systems (проектная разработка): Аналитик данных (junior)

10. EGAR (разработка ПО, IT услуги): Оператор базы данных/Аналитик данных Junior, удаленная


Стажировки:

11. Ozon (маркетплейс): Стажер Data Analyst, Аналитика поиска

12. Bogoda Digital Pro (IT продукт для Коста-Рики) Аналитик данных Стажёр (Intern), удаленно, неполный день, не оплачивается

13. Intelinvest (сервис для отслеживания инвестиций в ценные бумаги): Аналитик данных (Инвестиции) Стажёр (Intern), удаленно, от 50 000 р.


Другие посты про стажировки:

- Где искать стажировки аналитиком данных в России? (Ч1 и Ч2)
- Где искать стажировки аналитиком данных зарубежом?


Если такой контент полезен, ставьте 🔥.

👨‍💻 Рабочий день в Accenture аналитиком данных: бесплатный симулятор

С этим бесплатным симулятором от Accenture вы можете попробовать себя в роли аналитика данных и параллельно прокачать навыки английского.

Компания специализируется на IT и консалтинге, общий капитал - 26.46 миллиардов долларов и 733,000 наемных сотрудников.

В чем суть?

Вашей команде поручен новый проект для клиента под названием Social Buzz и вы в нем выступаете в роли аналитика данных.

Симулятор состоит из 4 задач и рассчитан на 2–3 часа работы, в ходе которых вы выполните реальные задачи от Accenture и узнаете:

🔻 Обязанности аналитика данных в Accenture и структуру команды
🔻 Как очищать, моделировать и анализировать данные, чтобы получить ценную информацию для клиента
🔻 Как связать бизнес и данные и как передать актуальные и интересные идеи в презентации
🔻 Как подготовиться и представить идеи клиенту в презентации

Регистрируетесь 👉 Получаете видеоинструкции от реальных сотрудников 👉 Выполняете задание 👉 Сравниваете свою работу с образцом работы компании 👉 Загружаете свое резюме 👉 Получаете сертификат и возможность связаться с рекрутерами.

Симулятор тут.

Другие интересные симуляторы:

- Power BI от PwC
- Визуализация данных от Tata
- Artificial Intelligence от Cognizant’s
- Анализ запасов в lululemon
- Excel для бизнеса от Goldman Sachs,
- Все дата-симуляторы
- Все симуляторы (не только дата)

Все симуляторы бесплатны и предоставляют возможность получить сертификат также бесплатно.

🤖10 ИИ инструментов для аналитиков данных


Эти платформы используют ИИ и:

- могут поддерживать запросы на естественном языке
- автоматизируют анализ данных: от импорта и очистки до выявления закономерностей, аномалий и построения ML-моделей
- позволяют аналитику быть более продуктивным и решать сложные задачи


⚡️ Облачная среда с ИИ функциями:

1. DataCamp Datalab - платформа для изучения и работы с данными без необходимости установки ПО. Автоматизирует рутинные задачи и прототипирование моделей ML.

⚡️ ИИ помощник в обучении и анализе:

2. ChatGPT Data Analyst - вариант ChatGPT, оптимизированный для задач аналитики данных.

⚡️ Платформы визуализации с ИИ:

Инструменты для создания информативных дашбордов и анализа.

3. Tableau

4. Microsoft Power BI

5. Polymer

6. IBM Cognos Analytics

⚡️ Простое создание ML моделей:

Платформы, упрощающие процесс разработки и развертывания моделей машинного обучения.

7. Google Cloud AutoML

8. DataRobot

⚡️ Комплексная аналитическая open source платформа:

Предлагает полный спектр аналитических инструментов от предобработки до анализа данных.

9. KNIME

⚡️ Управление данными:

Для эффективного управления данными, поддерживает интеграцию, очистку и синхронизацию данных.

10. Talend

Не все так гладко, минусы работы аналитиком данных точно есть и я расскажу о них в новом видео (выйдет скоро). Плюсы конечно тоже затрону.


⚡️А пока хочу спросить:

- насколько вам интересно создание и ведение своего телеграм-канала📱и/или ютьюб-канала📱?
- Какие вопросы по этой теме беспокоят?
- Или может быть, уже начали, но столкнулись с проблемами, которые не можете решить?


Думаю написать про это отдельный пост или даже снять видео.

Если тема интересна - ставьте 🔥.
Если есть конкретные вопросы - пишите в комментариях👇🏻.

Если лайков и комментариев будет много, то подготовлю отдельное видео на эту тему или пост.

🔥Новое видео на канале!
Жду вашего мнения под видео😐.


https://youtu.be/LovOqCnLhQo?si=6LBsUJXND6kTYUTh

❤ 2 бесплатных проекта для практики навыков анализа данных и Python

Ниже - бесплатные практические проекты от Coursera без пробных периодов и привязки карты.

Время на выполнение каждого - примерно 8 часов.


1. Веб-скрапинг и анализ вакансий data analyst с помощью Python

В этом проекте вы поможете кадровому агентству найти для клиентов подходящие вакансии, чтобы у них было преимущество перед другими соискателями. Вам нужно будет извлечь данные о вакансиях с нескольких сайтов, визуализировать и проанализировать их.

👨‍💻 Проект

2. Анализ данных об использовании социальных сетей с помощью Python

В этом проекте вы будете работать аналитиком данных в маркетинговой фирме, специализирующейся на продвижении брендов в социальных сетях. Ваша задача - использовать Python для извлечения, очистки и анализа твитов в определенных категориях (здоровье, семья, еда и т. д.) и создания визуализаций.

👨‍💻Проект

👨‍💻 Работа с пляжа и горящие вакансии аналитиком в Таиланде


Открываю серию постов: где и как работать аналитику данных зарубежом.

И первая страна в списке - это Таиланд, где я живу на данный момент. Таиланд активно нанимает иностранцев на работу и предлагает рабочие визы.


Несколько фактов:

🔵 В Таиланде находятся штаб-квартиры многих международных компаний
🔵 Таиланд привлекает IT экспатов, создавая многонациональную и инновационную среду
🔵 Цифровые кочевники любят Таиланд за быстрый интернет и низкую стоимость жизни
🔵 Во многих IT компаниях рабочий язык - английский, что удобно для экспатов

А еще Таиланд - максимально дружелюбная страна.


Ключевые работодатели в Таиланде, которые нанимают иностранцев:

〰Agoda: Популярная онлайн-компания по бронированию отелей и авиабилетов с конкурентоспособными ценами. Более 4000 сотрудников по всему миру. Why do we work at Agoda?

〰Grab: Ведущее приложение для заказа такси в Юго-Восточной Азии, расширившееся до доставки еды, продуктов и безналичных платежей. 6000+ сотрудников.

〰FoodPanda: Технологическая компания с сильным присутствием в Таиланде, более 9000 сотрудников из 50+ стран. Доставка еды с аутентичными рецептами со всего мира.

〰Lazada: Крупнейшая e-commerce платформа в Юго-Восточной Азии, предоставляющая широкий ассортимент товаров и услуг.


Горящие вакансии:

🔹 Горящие вакансии аналитиком (дата, маркетинговым, финансовым и др) в Agoda
🔹 Business Intelligence-Data Analysis в Lazada
🔹 [Cooperative Internship 2024] Machine Learning Intern, Data Team в Agoda
🔹 ManEx Data Visualization - Homecare SEA Intern в Unilever
🔹 Sales Operations Analyst в Grab


📍Но этим список компаний и вакансий не ограничен, искать работу можно на сайтах компаний, специальных сайтах по поиску работы: LinkedIn Job, JobsDB (по ссылкам вакансии в аналитике) и других.


P.S. На фото - работаю с ноутбуком на пляже, делаю это сейчас примерно раз в неделю. Заметила, что возле моря у меня очень высокая концентрация и рабочие часы летят незаметно. Навес закрывает от солнца, а возле лежаков есть розетки и работает wi-fi, хотя я использую мобильный интернет, потому что тут он отличный.

📈 Самые популярные посты в этом телеграм-канале

Публикую и закрепляю посты, которые получили больше всего лайков и репостов.


Учимся:

👉 Более 250 бесплатных курсов и ресурсов по аналитике (в том числе курсы, которые я изучала)
👉 2 бесплатных базовых курса от Google по аналитике данных для начинающих и продвинутых
👉 Как быстро начать программировать на Python аналитику данных?
👉 Roadmap самостоятельно изучения Python для аналитика данных
👉 Почему аналитику данных нужно разобраться, что такое Github?


Получаем практику:

👉16 пошаговых проектов анализа данных с подробным SQL кодом
👉20 пошаговых проектов анализа данных с подробным Python кодом
👉Бесплатные симуляторы рабочего дня аналитика
👉Рабочий день в Accenture аналитиком данных: бесплатный симулятор
👉14 бесплатных проектов с подробным видео-решением: учимся на практике
👉5 бесплатных сервисов для практики SQL и Python
👉5 подробных примеров проектов для начинающих аналитиков данных
👉2 бесплатных проекта для практики навыков анализа данных и Python
👉Как приобрести навык быстрее? Используй челленджи


Готовимся к собеседованию:

👉Как начинающему подготовиться к собеседованию на аналитика данных?
👉Бесплатный курс от IBM по подготовке к собеседованию на аналитика данных
👉Готовимся к собеседованию и улучшаем навыки со Stratascratch и Hakerrank
👉Где найти ментора/наставника?
👉Как на собеседованиях вычисляют аналитиков-сеньоров и как вы близко к тому, чтобы перепрыгнуть на следующий грейд
👉Примеры реальных проектов для усиления портфолио
👉Портфолио аналитика данных: где делать и что включать?
👉3 примера портфолио аналитиков на фрилансе


Стажируемся и работаем:

👉 Где искать стажировки аналитиком данных в России?
👉 Где искать стажировки зарубежом?
👉 Как получить первый опыт работы: IT - волонтерство
👉 Где работать аналитику данных в Таиланде
👉 Как аналитику данных получить заказы на фрилансе: получила 16 заказов за 7 дней
👉 Аналитик данных - фрилансер и предприниматель
👉 Идеи бизнеса, связанные с аналитикой


Проверяем знания:

📈 Где можно проверить свои знания и получить сертификаты


Машинное обучение и ИИ:
👉 3 бесплатных курса для новичков, чтобы наконец понять, что такое ИИ и чем оно помогает и грозит
👉 С сертификатом и без: бесплатные курсы по машинному обучению
👉 10 ИИ инструментов для аналитиков данных


Английский язык:

👉 Мой чек-лист для изучения и погружение в английский язык
👉15 бесплатных подкастов по аналитике и не только на английском
👉От 0 до Upper Intermediate за 1,5 года (рассказываю свой опыт)
👉Как прокачивать английский бесплатно? 2 неочевидных и бесплатных способа
👉9 бесплатных курсов бизнес английского


Ответы на вопросы:

👉Не знаю, с чего начать изучение аналитики
👉Можно ли в 40 лет сменить профессию/возьмут ли меня на работу?
👉Проблема начинающих: как разобраться во всем разнообразии аналитиков данных?
👉Как практиковать навыки а/б тестирования, если вы не проводите а/б тесты
👉Какой ноутбук выбрать аналитику данных?
👉Что такое ИПР и зачем я его делаю?


Бесплатный и легальный доступ к курсам с Coursera:

📈 Как учиться бесплатно на Coursera без привязки карты и пробных периодов?

Сегодня хочу поговорить о важном софт-скилле, который помогает расти как личностно, так и профессионально – это умение принимать и давать обратную связь.


Неумение давать и принимать обратную связь формирует среду, в которой люди боятся проявляться. И что страшное – начинают считать такую среду нормой.

Результат влияния такой среды:

🔵 Вы боитесь проявлять себя на работе, сделать презентацию, подойти к руководителю с повышением.
🔵 Вы боитесь наконец завести свой Telegram-канал, написать статью, снять видео на YouTube.

Умение давать и принимать обратную связь необходимо для создания здоровой психологической атмосферы. Сколько раз видела, что даже самый застенчивый человек в здоровой среде раскрывается.


В одной из компаний нам даже проводили специальный тренинг, чтобы правильно давать и принимать фидбек.

Конструктивная обратная связь:

🟢 Направлена на улучшение и развитие
🟢 Помогает человеку понять, что можно сделать лучше и как этого достичь

Токсичная обратная связь:

🟢 Часто направлена на унижение или наказание, а не на улучшение
🟢 Не предлагает конкретных путей для роста и улучшения

Также у конструктивной обратной связи есть конкретная цель: например, побудить другого человека доработать проект, изменить подход к решению задачи. Если дающий обратную связь руководствуется эмоциями, а не чёткой и понятной целью, то другая сторона получает просто вброс информации, с которым непонятно, что делать дальше.


Полезные бесплатные ресурсы на тему обратной связи:

- Краткая статья "Как давать и принимать обратную связь"
- Курс "Вдохновляющая обратная" связь на Stepik
- Giving Feedback от Arizona State University
- Giving Helpful Feedback от University of Colorado Boulder

Чтобы слушать курсы с Coursera бесплатно, без привязки карт и пробных периодов, смотрите это видео.

🤩🤩🤩 IBM анонсировала бесплатные курсы в области анализа данных и кибербезопасности


IBM - одна из ведущих компаний в области информационных технологий.

IBM SkillsBuild - их образовательная программа с 1000 курсов на 20 языках, направленная на расширение доступа к технологическому образованию.

Навыки кибербезопасности и анализа данных необходимы для инноваций в области искусственного интеллекта (ИИ), позволяют профессионалам извлекать ценную информацию, защищать данные и принимать обоснованные решения в современном мире, - пишет IBM.

Несколько фактов:

👉Все курсы полностью бесплатны
👉Рассчитаны на новичков в теме, дают базу
👉В конце можно получить сертификат
👉Завершить их можно в пределах 10 часов


👉 Курс по данным: знакомит с основными навыками для успешной работы в области данных
👉 Искусственный интеллект: основы AI и машинного обучения.
👉 Кибербезопасность: анализ и защита от киберугроз.
👉 Проектный менеджмент в IT: управление проектами и командной работой.
👉 Веб-разработка: создание и поддержка веб-сайтов.
👉 Наука о данных: основы работы с большими данными и инструментами для анализа данных.
👉 Информационные технологии: поддержка и обслуживание IT-систем


Если такой контент полезен, ставьте 🔥.