Data & IT Career
1.06K subscribers
814 photos
53 videos
14 files
1.37K links
Карьера в дата-профессиях и в ИТ в общем

Tags:
#подборка #survey
#career #зп #CV
#skills
#опросы

По вакансиям: t.me/data_career/1576
По рекламе: @black_titmouse

Branched from @data_events
See also @ml_career
tgstat.ru/channel/@data_career/stat/citatio
Download Telegram
Одна из любимых цитат – придётся зарепостить 😁 (так уж повезло, что в окружении оч много «оч умных» теоретиков 😅)

«В теории нет разницы между теорией и практикой. А на практике есть» (Йоги Берра)

#теория vs #практика
#теория_vs_практика
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Stratoplan
В теории мы все очень умные
Кому и что вы объясняете?

(В среду эфир про то, какие мы все умные, и как это мешает учиться: зарегистрироваться)

«В теории нет разницы между теорией и практикой. А на практике есть» 
(Йоги Берра)

Вы замечали, как вы начинаете учиться? Не тот момент, когда уже сидите на первом занятии, или открыли видеоурок, или читаете статью, а что происходило незадолго до этого? Как вы принимали решение о том, что вам (наверняка умному, красивому и состоявшемуся) надо снова превратиться в студента?

Американский теоретик образования Дэвид Колб сообщил миру, что взрослые люди учатся по циклу, состоящему из 4 фаз, и все начинается с… получения конкретного опыта. Причем важно, чтобы опыт был негативный — тогда в голове запускается рефлексия, которая может дальше запустить цикл обучения.

В нашей индустрии это категорически важно, потому что ВСЕ ОЧЕНЬ УМНЫЕ. В теории. Особенно хорошо наработанные навыки — объяснение (рационализация) и обесценивание.

Почему в нашем проекте вот такое произошло? Так понятно почему — вон у нас бардак с требованиями, да и тестировщики, мягко говоря, не топовые.

Почему я неправильно решил кейс? Потому что кейс нечетко сформулирован и в целом, тренер пытался нас всех подловить.

Почему в нашей компании все вот так? Так а чего ты хочешь, если у нас… (подставьте ваше объяснение).

Все — мастера спорта по объяснениям и обесцениванию…

Иногда человеку говоришь:
— Смотри, что я замечаю. Ты не берешь паузы после моих вопросов.
— Так это потому, что…
— Ты сейчас что делаешь?
— В смысле?
— Ты объясняешь: «Я не беру паузы потому, что…»
— Ну да.
— Зачем?
— Что зачем?
— Зачем ты объясняешь? Я не просил тебя объяснить, я просто высказал свое наблюдение. Реши сам, что с ним делать.
— …

Все — мастера спорта по объяснениям и обесцениванию…

Зачем? Кому нужны эти объяснения? Счет на табло, как говорится. Ты либо решил кейс, либо не решил. Либо проект сделали успешно, либо неуспешно. Либо ты умеешь делать, либо не умеешь. Хоть уобъясняйся потом. Что ты для себя выносишь из этого опыта — вот что, на самом деле, важно.

Понятно, что признавать ошибки — больно. Нарабатывать навык через практику и ошибки — сложно. А что делать? :)

Вот об этом и поговорим в среду на эфире — о том, как люди учатся и не учатся. В прямом эфире будут управляющие партнеры Стратоплана Слава Панкратов и Александр Орлов, а также директор Стратоплана по корпоративным проектам Александра Чураченко:

12.10 в 11:00 Киев/МСК «Проблемы обучения: умные в теории скептики» >> https://form.stratoplan-school.com/form/view/200776

Если хотите что-то перестроить в своем обучении — приходите. Если организовываете обучение других — приходите тем более.

Ваша Школа менеджмента «Стратоплан»
👍2
Data & IT Career
На этой неделе стартовал 5-й поток Лаборатории Apache Spark Advanced – хардкор-программа для middle и senior дата-инженеров от #NewProLab! Подключиться к потоку можно ещё успеть до 7 июля! (Говорят, что это одна из самых глубоких русскоязычных программ…
Собрали ссылки на бесплатные ресурсы, которые будут полезны при подготовке к нашей программе Apache Spark и Scala для дата-инжиниринга

📌Новый поток стартует уже 4 сентября https://newprolab.com/ru/spark-de, а до 30 июля действует промокод DE2023


Для прохождения программы потребуются знания по следующим темам: Scala (желательно, но если вы не знаете Scala, то рекомендуется уверенное знание Python или Java), Apache Spark, Linux, SQL, Kafka, HDFS для формирования витрин данных для последующего анализа, математическая статистика и линейная алгебра.

Ниже — ресурсы по каждой теме. Пожалуйста, готовьтесь до программы, чтобы во время обучения получить максимум новых знаний и не отвлекаться на базовые вещи.

📌Scala
- Базовый туториал по Scala
- Курс на Stepik

📌Apache Spark
- Памятка по Spark в Kubernetes

📌Linux
- курс на CodeAcademy
- курс на Stepik
- курс на edX

📌SQL
- Книга Бен Форта Освой самостоятельно SQL за 10 минут

📌Kafka
- Как работает Kafka в облаке

📌HDFS
- Какие еще есть способы хранения данных и чем S3 лучше HDFS: вебинар

📌Математическая статистика и линейная алгебра
Курсы на Stepik:
- Основы статистики
- Линейная алгебра: методы и задачи

#подборка #free #курсы #spark #scala #sql #linux #hadoop #hdfs #kafka #матстат #linalg #stepic
https://t.me/newprolab_news/149 #NewProLab
🔥2
https://t.me/rockyourdata/4202
Диму там встречами замучали... 😅
Надо ему 2й ноутбук, нейронку для безотрывного взгляда в экрана и шаблоны универсальных ответов для "когда выпал" подогнать (прям всё недавно видел, но не под рукой - поищу...) #todo
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🙈2