Знакомьтесь, YndxPracticumBot 👋

Это бот Практикума, в котором можно пообщаться с амбассадором — задать вопросы про обучение в Практикуме и получить честные ответы.

Что можно спросить:
⏺️Как встроить учёбу в свой график?
⏺️Сложно ли найти первую работу?
⏺️Что делать, если не можешь выбрать новую специальность?
⏺️Страшно ли менять работу? Как преодолеть этот страх?

Также бот помогает определиться с профессией, напоминает о занятиях и даёт советы по учёбе.

Data Science: подборка бесплатных ресурсов

Специалист по data science обрабатывает большие объёмы данных с помощью машинного обучения. Например, ИИ Netflix, который рекомендует новые сериалы и фильмы на основе предпочтений пользователя, — это результат работы дата-сайентиста. Мы собрали полезную подборку для старта в профессии — сохраняйте себе и делитесь с друзьями.

🤳 Телеграм-каналы

Machinelearning — авторы канала разбирают новинки из области машинного обучения и вопросы с собеседований, а также публикуют ссылки на бесплатные курсы и гайды.

Data Science Notes — тут публикуют ссылки на статьи и литературу по data science. Есть полезная информация и для начинающих, и для опытных специалистов.

Job for Analysts & Data Scientists — канал с вакансиями для диджитал-аналитиков и дата-сайентистов. Здесь можно найти вакансии, которых нет на популярных сайтах по поиску работы.

👀 YouTube-каналы

Data School — автор публикует видеоуроки по машинному обучению и лайфхаки для начинающих дата-сайентистов.

Яндекс Практикум — тут вы найдёте подборку видео про анализ данных. Начинающие специалисты смогут узнать об особенностях работы разных аналитиков и о трудоустройстве.

ФКН ВШЭ — канал факультета компьютерных наук Высшей школы экономики, на котором можно найти видео про программирование, machine learning и работу с данными.

📚 Книги

«Думай как математик: как решать любые задачи быстрее и эффективнее» — книга о том, как освоить математический способ мышления. Пригодится любому дата-сайентисту.

«Data Science. Наука о данных с нуля» — учебник по data science для начинающих. Можно изучить Python, разобраться в моделях машинного обучения и узнать, какие существуют методы исследования данных.

«Python и анализ данных» — автор описывает возможности Python и его библиотек, которые пригодятся в аналитике данных.

Ещё больше ресурсов вы найдёте в блоге Практикума, а на курсе «Специалист по Data Science» освоите разные методы анализа данных и погрузитесь в практику.

➡️ Узнать о курсе подробнее и начать учиться бесплатно.

Вакансии и стажировки: как устроиться в Авито после онлайн-курсов

Продолжаем рассказывать, как обучение в Яндекс Практикуме помогает получить навыки и работу в крупных IT-компаниях. В этот четверг раскроем секреты трудоустройства в Авито — они будут полезны при поиске работы и в других компаниях.

Бесплатно, 28 ноября в 19:00 (мск)

Вы узнаете:
⏺️ как нанимают на работу в разных направлениях Авито;
⏺️ в каких сотрудниках нуждается компания;
⏺️ что учесть при откликах на вакансии и стажировки.

🔜 Для участия в дискуссии зарегистрируйтесь по ссылке. Если не сможете присоединиться онлайн — не страшно, отправим вам запись.

Программирование, тестирование или анализ данных?

Мы перечитали блог Практикума и собрали полезные статьи по каждому из направлений нашего канала.

Как работает асинхронное программирование, какие техники тест-дизайна помогают находить ошибки в коде и как улучшать продукт на основе данных — обо всём этом читайте в материалах из подборки.

📍 Программирование

Асинхронное программирование: как работает и где используется. Разбираемся, почему лента новостей или контент в мобильном приложении так быстро загружаются.

Использование функций в Python: какие бывают и как их применять. В каких случаях помогают функции, что такое аргументы и почему важно различать применение областей видимости при создании функций.

STL: стандартная библиотека шаблонов C++. Из чего состоит стандартная библиотека C++, что такое контейнеры, алгоритмы и итераторы, какие ещё полезные шаблоны есть в STL.

📍 Тестирование

Техники тест-дизайна: теория и примеры. Какие техники тест-дизайна помогают тестировщикам находить ошибки, когда пригодится интуиция и к каким узким местам стоит присмотреться, чтобы избежать багов.

В шаге от запуска: как тестируют готовые системы. Рассказываем, как проводят системное тестирование и что для этого нужно.

Что такое XSS-уязвимость и как тестировщику не пропустить её. Как обнаружить уязвимости, которые могут привести к юридической ответственности, и что нужно, чтобы предотвратить их в будущем.

📍 Анализ данных

С чего начать изучение анализа данных и где найти идеи для первых проектов. Рассказываем, какие источники использовать при изучении анализа данных, как развиваться в аналитике и сколько можно зарабатывать.

Как системный аналитик и бизнес-аналитик делят один продукт. Разбираемся, на чём фокусируется каждый из специалистов и как они сотрудничают на проекте.

Data-driven-подход: управление продуктом на основе данных. Что входит в концепцию data-driven и как улучшать продукты на основе данных.

Обновили курсы по Python-разработке

Мы изучили требования рынка и запросы работодателей. На основе данных обновили часть текущих тем и проектов, а также поработали над форматом вебинаров.

В какие курсы внесли изменения:
🔜 «Python-разработчик»,
🔜 «Python-разработчик расширенный»,
🔜 «Python-разработчик буткемп».

Что обновили и добавили:

⏺️ модуль по API — теперь студенты работают с последней версией API телеграм-ботов и интерфейсов взаимодействия;

⏺️ проект Foodgram — чтобы студенты взаимодействовали и с фронтенд-частью веб-приложения;

⏺️ материал по библиотеке Flask версии 3.0.2;

⏺️ материал по углублённому Python;

⏺️ видеоуроки к темам «Углублённый Python», «Алгоритмы и структуры данных»;

⏺️ вебинары — изучили отзывы студентов и сделали более удобный формат.

Все три курса рассчитаны на учащихся без опыта в программировании. Начать учёбу на курсе «Python-разработчик» можно бесплатно.