☀️ Сегодня первое июня, а значит день отчета по метрикам канала за май перед моими главными стейкхолдерами - подписчиками, то есть Вами.
🥬 Для начинающих продуктовых аналитиков - это отличный шанс «поиграть» в продукт: в комментариях жду ваши выводы/гипотезы/инсайты
🤰 Напомню, что канал стартовал в апреле 2023 и каждый месяц я делюсь аналитикой. Подробную статистику, которую предоставляет телеграмм, и результаты первого месяца можно посмотреть тут.
📊 Основные достижения за месяц:
🌱 +108 подписчиков, +25%
📺 512 просмотров в среднем на пост, 99% подписчиков читают посты (но это не точно)
🥳 10% вовлеченности (ставят реакции, комментарии и пересылают посты), хотя только у 30% включены уведомления
🏆 Рейтинг постов:
🫣 1350 просмотров у поста про техническую конференцию Aha!23
📦 36 пересылок у поста с подборкой источников датасетов для пет-проектов
👍 28 реакций у поста с новым пет-проектом и нескучным видео
🕵️♀️ Инсайты:
📚 Подборки заходят, так как они плотно наполнены информацией и полезны для людей
🖼 Визуальная часть не менее важна, чем наполнение
🎎 Смежные по тематике мероприятия повышают интерес
🖋 Если хотите повлиять на развитие канала, то попрошу Вас в свободной форме написать, что нравится/не нравится и какой контент хотелось бы видеть
#аналитика
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16👍7🔥4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📋 Вот отличный план как провести выходные с пользой
🤖 Прошел ровно месяц с тех пор, как Andrew Ng последний раз радовал нас бесценными (не путать с бесплатными) курсами по использованию ИИ в работе.
💧 Список нового дропа от коллаборации DeepLearning.ai и Stanford University:
🏗 Building Systems with the ChatGPT API
Научитесь разбивать сложные задачи, автоматизировать рабочие процессы, связывать вызовы LLM и получать более качественные результаты
⛓ LangChain for LLM Application Development
Изучите как применять LangChain для создания личных помощников и специализированных чат-ботов непосредственно у создателя фреймворка Харрисона Чейза
🧑🏭 How Diffusion Models Work
Создайте свою собственную diffusion model и научитесь ее тренировать, в видео к посту как раз запись использования модели
✒️ Когда лидирующие компании мира делятся потрясающими курсами совершенно бесплатно, даже неловко становится за конторы, которые скомпоновав несколько документаций в более менее связный текст продают их под видом курсов, которым суждено помочь Вам найти свою первую работу в IT. Что думаете по этому поводу?
#курсы #chatgtp #подборка
🤖 Прошел ровно месяц с тех пор, как Andrew Ng последний раз радовал нас бесценными (не путать с бесплатными) курсами по использованию ИИ в работе.
💧 Список нового дропа от коллаборации DeepLearning.ai и Stanford University:
🏗 Building Systems with the ChatGPT API
Научитесь разбивать сложные задачи, автоматизировать рабочие процессы, связывать вызовы LLM и получать более качественные результаты
⛓ LangChain for LLM Application Development
Изучите как применять LangChain для создания личных помощников и специализированных чат-ботов непосредственно у создателя фреймворка Харрисона Чейза
🧑🏭 How Diffusion Models Work
Создайте свою собственную diffusion model и научитесь ее тренировать, в видео к посту как раз запись использования модели
✒️ Когда лидирующие компании мира делятся потрясающими курсами совершенно бесплатно, даже неловко становится за конторы, которые скомпоновав несколько документаций в более менее связный текст продают их под видом курсов, которым суждено помочь Вам найти свою первую работу в IT. Что думаете по этому поводу?
#курсы #chatgtp #подборка
❤11🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
♣️ Смотрели фильм «21»? Помните сцену, где учитель, которого играет Кевин Спейси, предлагает ученикам провести мысленный эксперимент:
🚗🐓🐓 Есть три двери, за одной из которых находится приз (скажем, автомобиль), а за двумя другими - курочки.
🚪 Игрок выбирает одну дверь # 1
🔢 Теперь ведущий, который знает, что находится за каждой дверью, открывает одну из оставшихся двух дверей, чтобы показать, что там курица, скажем, за дверью # 2
🏅 Далее ведущий предлагает игроку выбрать вместо двери # 1 оставшуюся дверь # 3
🙋♀️ Внимание, вопрос: Стоит ли игроку менять свой выбор, чтобы увеличить шансы на победу?
🎬 Фильм мне понравился, но к сожалению, мало рассказали про данный парадокс.
🤔 Парадокс назван в честь ведущего программы Let’s Make the Deal шоу Монти Холла.
🧑🏫 Самое просто объяснение звучит примерно так: если не менять дверь, то шанс на победу 1/3, а если менять, то 1/2. Кто хочет сойти с ума и вспомнить курс тервера, то можете почитать эту статью.
🧫 Я написал небольшую программу, которая симулирует сценарий игры 1000 раз, чтобы убедиться в работоспособности данного парадокса. Результаты и правда любопытные, их можете наблюдать на видео к посту.
📊 Количество побед, если не менять дверь отображается в колонке
Stay, а если менять, то в Switch. В нижнем левом углу показывается номер симуляции. ✒️ Какие еще подобные проблемы хотели бы опробовать? Интересен ли код симуляции? Угадали ли Вы с правильным ответом?
#тервер
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥13❤11
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🦊 Продолжаем тему создания пет-проектов, про которую я писал в этом посте.
📕 Создал репозиторий в GitHub DataPetProject, где уже выполнена часть с загрузкой данных через
API World Bank и преобразованием их в DataFrame Pandas нужной формы для дальнейшей визуализации, как на видео к посту. 🫡 В функции
request_world_bank_data можно выбрать любое количества стран, периода и индикаторов (ВВП, население и так далее). 📽️ Визуализация демонстрирует изменение населения топ 15 государств по этому признаку с 1970 по 2020 годы. Добавил медиану и общее количество по всем колонкам.
🕵️♀️ Вы можете сами поучаствовать в развитии проекта: сделать описание, пофиксить ошибки, реализовать или предложить свои идеи! Я всех добавлю в
contributors, а это отличный способ выделиться из толпы, поучаствовав в OpenSource проекте. 🙋 Также у нас еще есть проект, в котором многие (нет) поучаствовали по созданию синтетических данных.
🤦♀️ Постараюсь в ближайшее время добавить часть с анимированием графиков, останется только немного украсить и отличный пет-проект готов!
✒️ Если хотите поучаствовать, то пишите в комментариях! Отвечу на все вопросы
#петпроект
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14👍4🔥3
💣 Если после этого Яндекс не сделает свои курсы бесплатными, то я не знаю, что еще должно произойти
🥽 Google выпустили бесплатный учебный путь по Generative AI, который включает 8 курсов.
🤖 GenAl - это тип искусственного интеллекта, который создает новый контент на основе того, что он извлек из существующего контента.
🧑⚖️ Процесс изучения существующего контента называется обучением и приводит к созданию статистической модели.
🙋♀️ При получении запроса GenAl использует эту статистическую модель для прогнозирования ожидаемого ответа - и это генерирует новый контент.
👨👩👦 Всех поздравляю: мы застали третий этап развития программирования и порог вхождения в него как никогда низкий.
😻 Для примера возьмем кошку! В традиционном программировании мы четко задавали все необходимые условия для определения кошки (4 лапы, хвост и усы), во время волны нейронных сетей мы «показывали» картинки с кошками, чтобы ИИ смог их различать, а теперь ИИ сам может дать кошке определение или создать картинку с кошкой.
✒️ Как думаете изменится работа аналитика с развитием таких ИИ?
#курсы
🥽 Google выпустили бесплатный учебный путь по Generative AI, который включает 8 курсов.
🤖 GenAl - это тип искусственного интеллекта, который создает новый контент на основе того, что он извлек из существующего контента.
🧑⚖️ Процесс изучения существующего контента называется обучением и приводит к созданию статистической модели.
🙋♀️ При получении запроса GenAl использует эту статистическую модель для прогнозирования ожидаемого ответа - и это генерирует новый контент.
👨👩👦 Всех поздравляю: мы застали третий этап развития программирования и порог вхождения в него как никогда низкий.
😻 Для примера возьмем кошку! В традиционном программировании мы четко задавали все необходимые условия для определения кошки (4 лапы, хвост и усы), во время волны нейронных сетей мы «показывали» картинки с кошками, чтобы ИИ смог их различать, а теперь ИИ сам может дать кошке определение или создать картинку с кошкой.
✒️ Как думаете изменится работа аналитика с развитием таких ИИ?
#курсы
❤11🔥7
📺 На канале уже более 90 постов, поэтому ориентироваться стало сложно, даже мне, поэтому сделал навигация по хэштегам и оставлю ее в закрепе:
Программирование:
🐍 #python
📕 #словари
🔢 #множества #set
🌀 #циклы
🐼 #pandas
🎱 #numpy
🕵️♀️ #задача
Профессиональный путь:
🔎 #поискработы
👔 #собеседования
🔥 #прожарка
📃 #резюме
📚 #курсы
Развитие:
🦊 #петпроект
👫 #opensource
📕 #книги
🧑🏫 #учеба
📊 #визуализация
🔬 #абтесты
🎲 #тервер
🤖 #chatgtp
🧞 #парадокс
💿 #данные
Youtube:
👩💻 #интервью
📹 #видео
Личное:
🦹 #истории
💼 #работа - профессиональный опыт
👩💻 #аналитика - статистика группы и youtube канала
©️ #авторскиеправа
🗒️ #подборка - наборы полезных ссылок
📑 #проект
🧑⚖️ #статьи
📰 #хабр
Конференции:
👍 #матемаркетинг #aha23
✒️ Также приглашаю в наш чат, где будем помогать друг другу и отвечать на вопросы и делиться тестовыми. Если есть советы, как сделать навигацию удобнее, то жду предложений
Программирование:
🐍 #python
📕 #словари
🔢 #множества #set
🌀 #циклы
🐼 #pandas
🎱 #numpy
🕵️♀️ #задача
Профессиональный путь:
🔎 #поискработы
👔 #собеседования
🔥 #прожарка
📃 #резюме
📚 #курсы
Развитие:
🦊 #петпроект
👫 #opensource
📕 #книги
🧑🏫 #учеба
📊 #визуализация
🔬 #абтесты
🎲 #тервер
🤖 #chatgtp
🧞 #парадокс
💿 #данные
Youtube:
👩💻 #интервью
📹 #видео
Личное:
🦹 #истории
💼 #работа - профессиональный опыт
👩💻 #аналитика - статистика группы и youtube канала
©️ #авторскиеправа
🗒️ #подборка - наборы полезных ссылок
📑 #проект
🧑⚖️ #статьи
📰 #хабр
Конференции:
✒️ Также приглашаю в наш чат, где будем помогать друг другу и отвечать на вопросы и делиться тестовыми. Если есть советы, как сделать навигацию удобнее, то жду предложений
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤8🔥8
Only Analyst pinned «📺 На канале уже более 90 постов, поэтому ориентироваться стало сложно, даже мне, поэтому сделал навигация по хэштегам и оставлю ее в закрепе: Программирование: 🐍 #python 📕 #словари 🔢 #множества #set 🌀 #циклы 🐼 #pandas 🎱 #numpy 🕵️♀️ #задача Профессиональный…»
🤰В 2023 нельзя быть junior специалистом
💼 Наткнулся сегодня на пост от Хабра.Карьеры, в котором проводят исследования IT рынка за май 2023 года.
🫣 Я понимал, что ситуация со стажерами и junior специалистами выглядит не лучшим образом, но оказывается на них приходится всего 4 % вакансий, а сколько из них аналитиков данных, я даже предположить боюсь.
🫡 Если бы я сегодня искал первую работу или хотел сменить профессию на аналитика данных в IT, то первое, что я бы понял было: в 2023 году нельзя быть junior специалистом, а стажером тем более.
🤦♀️ Наверное такое у вас лицо сейчас, но погодите бежать в комментарии о том, что это невозможно, а лучше разберем сначала в чем разница между junior и middle специалистом:
👶 Младший аналитик данных:
🔬 Нет рабочего опыта
⛺️ Базовые знания концепций анализа данных
🧹 Помогает в очистке, подготовке и базовом анализе данных
🧑🍼 Работает под присмотром
📿 Участвует в простых проектах
🤝 Ограничено взаимодействует с заинтересованными сторонами
🦸♂️ Средний аналитик данных:
💼 Несколько лет в области
🧠 Более глубокое понимание инструментов и методов анализа данных
💪 Самостоятельно справляется со сложными задачами анализа
📈 Разрабатывает и выполняет аналитические проекты
💡 Предоставляет информацию и рекомендации, основанные на полученных результатах
🗣️ Взаимодействует с заинтересованными сторонами, представляет результаты
🏁 Вывод такой: единственное, что сложно получить - это реальный релевантный опыт, все остальное можно выучить, спросить или понять на этапе собеседований.
🧟 Про получение опыта в аналитике вне работы уже написано много, только у меня есть несколько постов на эту тему: Kaggle, Уловка 22 и наш open source проект
💎 Если меняете профессию, то это значит, что у Вас уже есть опыт решения аналитических задач и soft скиллы, которые просто необходимо грамотно инкрустировать в Ваше резюме.
✒️ Что думаете по этому поводу? Буду рад услышать Ваше мнение.
#поискработы #резюме
💼 Наткнулся сегодня на пост от Хабра.Карьеры, в котором проводят исследования IT рынка за май 2023 года.
🫣 Я понимал, что ситуация со стажерами и junior специалистами выглядит не лучшим образом, но оказывается на них приходится всего 4 % вакансий, а сколько из них аналитиков данных, я даже предположить боюсь.
🫡 Если бы я сегодня искал первую работу или хотел сменить профессию на аналитика данных в IT, то первое, что я бы понял было: в 2023 году нельзя быть junior специалистом, а стажером тем более.
🤦♀️ Наверное такое у вас лицо сейчас, но погодите бежать в комментарии о том, что это невозможно, а лучше разберем сначала в чем разница между junior и middle специалистом:
👶 Младший аналитик данных:
🔬 Нет рабочего опыта
⛺️ Базовые знания концепций анализа данных
🧹 Помогает в очистке, подготовке и базовом анализе данных
🧑🍼 Работает под присмотром
📿 Участвует в простых проектах
🤝 Ограничено взаимодействует с заинтересованными сторонами
🦸♂️ Средний аналитик данных:
💼 Несколько лет в области
🧠 Более глубокое понимание инструментов и методов анализа данных
💪 Самостоятельно справляется со сложными задачами анализа
📈 Разрабатывает и выполняет аналитические проекты
💡 Предоставляет информацию и рекомендации, основанные на полученных результатах
🗣️ Взаимодействует с заинтересованными сторонами, представляет результаты
🏁 Вывод такой: единственное, что сложно получить - это реальный релевантный опыт, все остальное можно выучить, спросить или понять на этапе собеседований.
🧟 Про получение опыта в аналитике вне работы уже написано много, только у меня есть несколько постов на эту тему: Kaggle, Уловка 22 и наш open source проект
💎 Если меняете профессию, то это значит, что у Вас уже есть опыт решения аналитических задач и soft скиллы, которые просто необходимо грамотно инкрустировать в Ваше резюме.
✒️ Что думаете по этому поводу? Буду рад услышать Ваше мнение.
#поискработы #резюме
Telegram
Хабр Карьера
Активность найма на IT-рынке в мае 2023: подводим итоги и сравниваем их со статистикой прошлого года.
Каждый месяц мы смотрим, какие компании публикуют больше всего вакансий, изучаем активность найма в разрезе специализаций и квалификаций. А еще собираем…
Каждый месяц мы смотрим, какие компании публикуют больше всего вакансий, изучаем активность найма в разрезе специализаций и квалификаций. А еще собираем…
👍13❤8🔥4
🕵️♀️ Сегодня разберем очень интересную тему, которую часто поднимают на собеседованиях, а именно репрезентативность выборки
👩⚖️ Правило: не делайте выводов по нерепрезентативным выборкам
📈 Посмотрев на первый график, видим, что все хорошо и имеется восходящий тренд
📊 Далее выделяем 3 «сегмента», каждый их которых не является репрезентативным для генеральной совокупности, так как они не отражают ее статистических характеристик
📉 Каждый «сегмент» в отдельности имеет нисходящий тренд
🧞Разберем на примере: Вы получили результаты трех групп: детей 👶, женщин 🙋♀️и мужчин🤵♂️. В каждой из которых влияние некого лекарства имеет отрицательный результат и интуитивно кажется, что общий результат будет негативным, но как мы с Вами видим на графики: такое происходит не всегда.
☝🏻 Это явление называется Парадоксом Симпсона и происходит из-за усреднений данных с различным количеством наблюдений, что приводит к неверным выводам.
✒️ А вы сталкивались с такой ситуацией в жизни или работе?
#собеседование #парадокс
👩⚖️ Правило: не делайте выводов по нерепрезентативным выборкам
📈 Посмотрев на первый график, видим, что все хорошо и имеется восходящий тренд
📊 Далее выделяем 3 «сегмента», каждый их которых не является репрезентативным для генеральной совокупности, так как они не отражают ее статистических характеристик
📉 Каждый «сегмент» в отдельности имеет нисходящий тренд
🧞Разберем на примере: Вы получили результаты трех групп: детей 👶, женщин 🙋♀️и мужчин🤵♂️. В каждой из которых влияние некого лекарства имеет отрицательный результат и интуитивно кажется, что общий результат будет негативным, но как мы с Вами видим на графики: такое происходит не всегда.
☝🏻 Это явление называется Парадоксом Симпсона и происходит из-за усреднений данных с различным количеством наблюдений, что приводит к неверным выводам.
✒️ А вы сталкивались с такой ситуацией в жизни или работе?
#собеседование #парадокс
❤17🔥2👍1🥰1
🙇♂️ Сегодня поделюсь очень важным для меня видео!
🧑🏫 Если у Вас были вопросы про смену профессии или начало карьеры в IT, то перед Вами живой пример - Михаил Измайлов @mishizm, мой наставник и хороший друг!
🗺️ Подкаст сможет стать для Вас не только призывом к действию, но и подробной инструкцией как перейти в желаемую область.
🗣️ Обсуждали такие темы, как предыдущий опыт работы, образование, планирование новой должности, преимущества и недостатки анализа данных, найм и удержание стажеров, менторинг и онбординг, смена профессии, курсы и планы на будущее.
✒️ Если после видео остались вопросы, то смело задавайте их в комментариях и мы обязательно ответим!
🛟 Если видео Вам будет интересным, то поставите лайк, подписывайтесь на YouTube и поделитесь с друзьями.
😀 Подписаться
#видео #интервью #поискработы
🧑🏫 Если у Вас были вопросы про смену профессии или начало карьеры в IT, то перед Вами живой пример - Михаил Измайлов @mishizm, мой наставник и хороший друг!
🗺️ Подкаст сможет стать для Вас не только призывом к действию, но и подробной инструкцией как перейти в желаемую область.
🗣️ Обсуждали такие темы, как предыдущий опыт работы, образование, планирование новой должности, преимущества и недостатки анализа данных, найм и удержание стажеров, менторинг и онбординг, смена профессии, курсы и планы на будущее.
✒️ Если после видео остались вопросы, то смело задавайте их в комментариях и мы обязательно ответим!
🛟 Если видео Вам будет интересным, то поставите лайк, подписывайтесь на YouTube и поделитесь с друзьями.
#видео #интервью #поискработы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Как сменить профессию и добиться успеха в IT
Группа в Telegram - @onlyanalystgroup
Гаврилов Алексей - @onlyanalyst
Михаил Измайлов - @mishizm
Михаил Измайлов поделиться своей историй о смене профессии и самореализации в IT, а также поделиться советами для людей, которые только начинают этот нелегкий…
Гаврилов Алексей - @onlyanalyst
Михаил Измайлов - @mishizm
Михаил Измайлов поделиться своей историй о смене профессии и самореализации в IT, а также поделиться советами для людей, которые только начинают этот нелегкий…
❤13🔥7👍4
Only Analyst pinned «Всем привет! 😀 👨👩👦👦 Совместно с Яндекс.Практикум подготовил список бесплатных курсов, которые помогут Вам приобрести необходимые знания для прохождения собеседования и непосредственно работы, а также добавить немного информации в резюме. ℹ️ Курсы идут…»
💽 Данных в наше время становится неприлично много, помимо этого они разные, поэтому их классификация напрашивается сама собой.
💿 Для правильного выбора метода обработки и анализа данных необходимо разобраться в их форматах.
🥽 Вот вариация на базе Google Data Analytics:
🪪 «Первичные» - данные собраны самостоятельно.
Пример: результаты опроса.
🥷 «Вторичные» - данные собраны другими или для других целей.
Пример: выгрузка из открытых данных.
🤰 «Внутренние» - данные внутри контура компании.
Пример: количество продаж в магазинах сети.
👨👩👦 «Внешние» - данные за пределами компании.
Пример: маркетинговый отчет.
♾️ «Непрерывные» - измеряемые данные, имеющие практически любое значение.
Пример: температура.
⛔️ «Дискретные» - данные, которые считают и имеют ограниченное количество значений.
Пример: максимальная загруженность отеля.
💎 «Качественные» - субъективные данные, отражающие степень характеристик.
Пример: любимый бренд одежды.
🏟️ «Количественные» - конкретные данные, численные и измеримые.
Пример: количество кенгуру в Австралии.
🎉 «Номинальные» - качественные данные без определенного порядка.
Пример: новый клиент, вернувшийся клиент, постоянный клиент.
🥇 «Порядковые» - тип качественных данных с определенным порядком.
Пример: рейтинг фильмов.
🧹 «Структурированные» - данные, организованные по заданным правилам.
Пример: инвентарь склада.
🗑️ «Неструктурированные» - данные, которые не организованы по понятным правилам.
Пример: видео файлы.
😀 Подписаться
#данные
💿 Для правильного выбора метода обработки и анализа данных необходимо разобраться в их форматах.
🥽 Вот вариация на базе Google Data Analytics:
🪪 «Первичные» - данные собраны самостоятельно.
Пример: результаты опроса.
🥷 «Вторичные» - данные собраны другими или для других целей.
Пример: выгрузка из открытых данных.
🤰 «Внутренние» - данные внутри контура компании.
Пример: количество продаж в магазинах сети.
👨👩👦 «Внешние» - данные за пределами компании.
Пример: маркетинговый отчет.
♾️ «Непрерывные» - измеряемые данные, имеющие практически любое значение.
Пример: температура.
⛔️ «Дискретные» - данные, которые считают и имеют ограниченное количество значений.
Пример: максимальная загруженность отеля.
💎 «Качественные» - субъективные данные, отражающие степень характеристик.
Пример: любимый бренд одежды.
🏟️ «Количественные» - конкретные данные, численные и измеримые.
Пример: количество кенгуру в Австралии.
🎉 «Номинальные» - качественные данные без определенного порядка.
Пример: новый клиент, вернувшийся клиент, постоянный клиент.
🥇 «Порядковые» - тип качественных данных с определенным порядком.
Пример: рейтинг фильмов.
🧹 «Структурированные» - данные, организованные по заданным правилам.
Пример: инвентарь склада.
🗑️ «Неструктурированные» - данные, которые не организованы по понятным правилам.
Пример: видео файлы.
#данные
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16🔥5
🔥 Прожарка резюме здесь!
👑 Мы с Дианой разобрали 17 Ваших резюме, которые Вы присылали нам в этом посте.
🧞♂️ В итоге у нас получилось не просто подробный разбор, а целый гайд-бук, используя который каждый сможет сделать по-настоящему сильное резюме, претендующее на любые вакансии.
👩🎤 Повторю мысль из видео: ремесло HR - это тяжелый труд. Вы как соискатель можете не только получить оффер, сделав хорошее резюме, но облегчить работу HR.
🦸♀️ Всех героев шоу прошу сделать работу над ошибками и прислать переработанные резюме нам, чтобы мы знали, что все это было не зря.
🆘 Если видео Вам оказалось полезным, то прошу поддержать нас лайком, подпиской и репостом.
✒️ Как Вам видео? Если хотите поучаствовать в следующем выпуске, то ждем Ваших резюме в комментарии к видео.
😀 Подписаться
#прожарка #видео #резюме
👑 Мы с Дианой разобрали 17 Ваших резюме, которые Вы присылали нам в этом посте.
🧞♂️ В итоге у нас получилось не просто подробный разбор, а целый гайд-бук, используя который каждый сможет сделать по-настоящему сильное резюме, претендующее на любые вакансии.
👩🎤 Повторю мысль из видео: ремесло HR - это тяжелый труд. Вы как соискатель можете не только получить оффер, сделав хорошее резюме, но облегчить работу HR.
🦸♀️ Всех героев шоу прошу сделать работу над ошибками и прислать переработанные резюме нам, чтобы мы знали, что все это было не зря.
🆘 Если видео Вам оказалось полезным, то прошу поддержать нас лайком, подпиской и репостом.
✒️ Как Вам видео? Если хотите поучаствовать в следующем выпуске, то ждем Ваших резюме в комментарии к видео.
#прожарка #видео #резюме
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Прожарка IT резюме. Как выделиться из толпы?
НОВИНКА! https://www.youtube.com/watch?v=sIvCvIe1KRc
Вы можете присылать свои резюме на Прожарю в группу в телеграмме @onlyanalystgroup
У нас в гостях Диана Колода, head of HR DataGo. Вместе с ней подробно разбираем IT резюме.
Алексей Гаврилов - @onlyanalyst…
Вы можете присылать свои резюме на Прожарю в группу в телеграмме @onlyanalystgroup
У нас в гостях Диана Колода, head of HR DataGo. Вместе с ней подробно разбираем IT резюме.
Алексей Гаврилов - @onlyanalyst…
❤25🔥7👍5
🧑⚖️ 6 простых правил, которые помогут Вам избежать 90% ошибок, при создании резюме. Я их вывел после Прожарки и личного опыта:
👔 Придерживайтесь понятного формата резюме (hh, Хабр)
📑 Используйте абзацы
💭 Транслируйте порядок мыслей во всем (название, структура, наполнение)
👠 Придерживайтесь единого стиля
💸 Оцифровывайте ваши результаты
🏄♀️ Подтверждайте Ваши навыки реальными примерами
🖊 А каких правил придерживаетесь Вы, при написании резюме?
😀 Подписаться
#поискработы #резюме
👔 Придерживайтесь понятного формата резюме (hh, Хабр)
📑 Используйте абзацы
💭 Транслируйте порядок мыслей во всем (название, структура, наполнение)
👠 Придерживайтесь единого стиля
💸 Оцифровывайте ваши результаты
🏄♀️ Подтверждайте Ваши навыки реальными примерами
🖊 А каких правил придерживаетесь Вы, при написании резюме?
#поискработы #резюме
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Прожарка IT резюме. Как выделиться из толпы?
НОВИНКА! https://www.youtube.com/watch?v=sIvCvIe1KRc
Вы можете присылать свои резюме на Прожарю в группу в телеграмме @onlyanalystgroup
У нас в гостях Диана Колода, head of HR DataGo. Вместе с ней подробно разбираем IT резюме.
Алексей Гаврилов - @onlyanalyst…
Вы можете присылать свои резюме на Прожарю в группу в телеграмме @onlyanalystgroup
У нас в гостях Диана Колода, head of HR DataGo. Вместе с ней подробно разбираем IT резюме.
Алексей Гаврилов - @onlyanalyst…
🔥13❤5👍2
🤷♀️ Для тех, кто не знал (олды помнят), то канал начался с этого поста, где мы собирали вопросы, которые волнуют подписчиков, а далее это вылилось в первое видео, которое на Youtube набрало уже 1200 зрителей, 71 лайк и 180 часов просмотров.
🥳 Мы долго собирали новую партию материалов для обсуждения и наконец-то выпускаем вторую часть ответов на вопросы с Дианой Колодой @dianakoloda, head of HR DataGo.
🗣️ В ходе беседы обсуждались следующие темы: стоит ли бросать работу ради изучения анализа данных, выбор курсов, спрос на профессию аналитика данных, защита от обмана, ответы на вопросы о причинах увольнения, история о буллинге, пет-проекты и их демонстрация, networking, влияние английского языка на работу, стоит ли указывать руководящий опыт в резюме, как его правильно отразить в резюме и когда стоит остановиться.
👍 Если видео Вам показалось интересным, то прошу поддержать Вашей реакцией здесь и на youtube, нам это важно.
✒️ По традиции собираем новые вопросы в комментариях к посту или на Youtube.
😀 Подписаться
#видео #интервью #поискработы
🥳 Мы долго собирали новую партию материалов для обсуждения и наконец-то выпускаем вторую часть ответов на вопросы с Дианой Колодой @dianakoloda, head of HR DataGo.
🗣️ В ходе беседы обсуждались следующие темы: стоит ли бросать работу ради изучения анализа данных, выбор курсов, спрос на профессию аналитика данных, защита от обмана, ответы на вопросы о причинах увольнения, история о буллинге, пет-проекты и их демонстрация, networking, влияние английского языка на работу, стоит ли указывать руководящий опыт в резюме, как его правильно отразить в резюме и когда стоит остановиться.
👍 Если видео Вам показалось интересным, то прошу поддержать Вашей реакцией здесь и на youtube, нам это важно.
✒️ По традиции собираем новые вопросы в комментариях к посту или на Youtube.
#видео #интервью #поискработы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Как найти работу после онлайн-курсов? Подробный разбор от HR.
НОВИНКА! https://www.youtube.com/watch?v=sIvCvIe1KRc
У нас в гостях Диана Колода, head of HR DataGo. Вместе с ней отвечаем на вопросы соискателей на вакансию Аналитик Данных из телеграмм канала.
В ходе беседы обсуждались следующие темы: стоит ли бросать…
У нас в гостях Диана Колода, head of HR DataGo. Вместе с ней отвечаем на вопросы соискателей на вакансию Аналитик Данных из телеграмм канала.
В ходе беседы обсуждались следующие темы: стоит ли бросать…
👍13❤8🔥3
💭 А у Вас есть мечта?
🤓 Я начал читать Хабр с его самых первых дней, тогда для меня это было окном в удивительный и неизвестный мир IT.
🌀 За 17 лет Хабр пережил множество изменений, скандалов и технологий, а вместе с ним рос и я, вчитываясь в непонятные статьи, каждая из которых приближала меня к моей метаморфозе, результат которой вы можете видеть сейчас.
🤦♀️ Моя мечта сбылась: из молчаливого читателя я стал не просто автором Хабра, а сразу же участником интерейснешого проекта IT-guide, в котором люди делятся своим опытом.
👷♀️ Проделана огромная работа: от идеи до реализации и хотел бы поблагодарить команду Хабру, особенно Анастасию Акулову за поддержку, советы и организацию.
🧜 Приглашаю Вас пережить вместе мою историю становления в аналитике данных.
🥺 Буду благодарен поддержке с вашей стороны: комментарию, лайку и распространению, надеюсь, что статья поможет Вам не только в окунуться в мир аналитики данных, но и послужит напоминанием о том, что мечты сбываются.
😀 Подписаться
🔗 Статья
#истории #статьи #хабр
🤓 Я начал читать Хабр с его самых первых дней, тогда для меня это было окном в удивительный и неизвестный мир IT.
🌀 За 17 лет Хабр пережил множество изменений, скандалов и технологий, а вместе с ним рос и я, вчитываясь в непонятные статьи, каждая из которых приближала меня к моей метаморфозе, результат которой вы можете видеть сейчас.
🤦♀️ Моя мечта сбылась: из молчаливого читателя я стал не просто автором Хабра, а сразу же участником интерейснешого проекта IT-guide, в котором люди делятся своим опытом.
👷♀️ Проделана огромная работа: от идеи до реализации и хотел бы поблагодарить команду Хабру, особенно Анастасию Акулову за поддержку, советы и организацию.
🧜 Приглашаю Вас пережить вместе мою историю становления в аналитике данных.
🥺 Буду благодарен поддержке с вашей стороны: комментарию, лайку и распространению, надеюсь, что статья поможет Вам не только в окунуться в мир аналитики данных, но и послужит напоминанием о том, что мечты сбываются.
🔗 Статья
#истории #статьи #хабр
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Анализировать данные — это как варить пиво. Почему дата-анализ и пивоварение — одно и то же с техноизнанки
Три года я был эстонским пивоваром: придумывал рецепты и сам варил. Когда начал изучать Python, SQL и анализ данных, понял, что между подготовкой данных и подготовкой сусла много общего: оказывается,...
🔥21❤10👍10
🚸 При переходе из другой области в анализ данных, никогда не «обнуляйте» свой опыт, навыки и знания из предыдущего места работы или просто жизненного опыта.
👩💻 Скорее всего, все необходимое для работы аналитиком у Вас уже есть и Вам только остается отыскать это и грамотно преподнести в резюме, рассказать на собеседовании и применить в работе.
🐌 Только не спешите писать коммуникабельность и внимание к деталям, так как из-за своей высокой частотности использования они свою значимость немного потеряли и без конкретных примеров применения смотрятся неубедительно.
👶 Сегодня разберем такое важное качество аналитика как любознательность, которое у Вас точно есть, так как Вы подписаны на мой канал.
😻 Любознательность можно определить как постоянную потребность задавать вопрос «Почему?». Если вам интересно на работе, вам будет гораздо легче обнаруживать и решать проблемы. Это означает, что вы не принимаете вещи такими, какие они есть: находите неточности в объяснениях, почему что-то делается именно так или не делается вообще.
😽 Проявляя любознательность, вы будете грозой любой встречи, так как будете задавать неудобные вопросы и тем самым поднимать сложные темы, которые и двигают работу вперед. Вам нужно проявлять любознательность ко всему, потому что поиск проблемы - это первый шаг к ее решению. В этом как раз и заключается суть анализа данных.
🧑🔬 Любознательность идет рука об руку с желанием учиться, а это означает, что вы не удовлетворены тем, что знаете, и тому, чему вас научили. Вы хотите расти, узнавать что-то новое и главное - применять это в работе и жизни.
✒️ Считаете ли Вы себя любознательным человеком? Напиши в комментариях как данное качество отражается в вашей работе и жизни.
🧓 Если интересно почитать про переход из совершенно другой сферы в аналитику и применить свою знания, то на Хабре вышла моя статья на эту тему.
😀 Подписаться
#истории
👩💻 Скорее всего, все необходимое для работы аналитиком у Вас уже есть и Вам только остается отыскать это и грамотно преподнести в резюме, рассказать на собеседовании и применить в работе.
🐌 Только не спешите писать коммуникабельность и внимание к деталям, так как из-за своей высокой частотности использования они свою значимость немного потеряли и без конкретных примеров применения смотрятся неубедительно.
👶 Сегодня разберем такое важное качество аналитика как любознательность, которое у Вас точно есть, так как Вы подписаны на мой канал.
😻 Любознательность можно определить как постоянную потребность задавать вопрос «Почему?». Если вам интересно на работе, вам будет гораздо легче обнаруживать и решать проблемы. Это означает, что вы не принимаете вещи такими, какие они есть: находите неточности в объяснениях, почему что-то делается именно так или не делается вообще.
😽 Проявляя любознательность, вы будете грозой любой встречи, так как будете задавать неудобные вопросы и тем самым поднимать сложные темы, которые и двигают работу вперед. Вам нужно проявлять любознательность ко всему, потому что поиск проблемы - это первый шаг к ее решению. В этом как раз и заключается суть анализа данных.
🧑🔬 Любознательность идет рука об руку с желанием учиться, а это означает, что вы не удовлетворены тем, что знаете, и тому, чему вас научили. Вы хотите расти, узнавать что-то новое и главное - применять это в работе и жизни.
✒️ Считаете ли Вы себя любознательным человеком? Напиши в комментариях как данное качество отражается в вашей работе и жизни.
🧓 Если интересно почитать про переход из совершенно другой сферы в аналитику и применить свою знания, то на Хабре вышла моя статья на эту тему.
#истории
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Анализировать данные — это как варить пиво. Почему дата-анализ и пивоварение — одно и то же с техноизнанки
Три года я был эстонским пивоваром: придумывал рецепты и сам варил. Когда начал изучать Python, SQL и анализ данных, понял, что между подготовкой данных и подготовкой сусла много общего: оказывается,...
🔥12❤8