Forwarded from Библиотека data scientist’а | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
👨🏫 Мишель Талагран: 5 советов молодым математикам
Французский математик Мишель Талагран делится пятью ключевыми советами для молодых математиков, чтобы помочь им достичь успеха в карьере.
🔗 Прочесть всё в подробностях
Французский математик Мишель Талагран делится пятью ключевыми советами для молодых математиков, чтобы помочь им достичь успеха в карьере.
🔗 Прочесть всё в подробностях
Вас ждет 5 модулей. Но прежде чем начать, можно пройти вводный модуль — мини-курс по школьной математике. Он создан специально для тех, кто подзабыл школьные знания или только начинает свой путь в Data Science.
Кроме того, вам будет доступен общий чат для общения с другими студентами, преподавателями и кураторами курса. Здесь вы сможете задавать вопросы по темам лекций и домашним заданиям. Наши кураторы — это действующие специалисты по Data Science из крупнейших IT-компаний, готовые поделиться своими знаниями и опытом.
Смотрите в карточке, что еще ждет вас в нашем курсе.
Забирай курс по математике и прокачивай свои знания:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Продолжаем делиться знаниями наших айти-подписчиков, у которых уже все получилось.
«Сначала стоит пойти на light курсы (общая программа, со многими различными языками). Если понравится — на профессиональные по выбранному направлению. Это будет базой. Дальше искать бесплатные стажировки от IT-компаний и углубленно изучать выбранное направление. Первая будет очень полезной. Зато на второй вполне реально уже попасть на работу».
Звучит легко, но на практике много подводных камней. А что вы думаете?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Сопроводительное письмо нужно именно джунам, у которых нет опыта работы, или их уровень не дотягивает до вакансии.
Для рекрутеров они — кот в мешке. Их не знают как профессионалов, поэтому совершенно неясно, что они реально могут предложить работодателю.
Сопроводительное письмо — это способ рассказать рекрутеру, почему именно вас надо выбрать, чем вы отличаетесь от других кандидатов.
Как писать интересное сопроводительное письмо
Нет каких-то чётких правил, сколько писать и что. Но можно выделить общие рекомендации. Хорошее сопроводительное письмо должно отражать:
— Мотивацию
— Профессиональные навыки
— Качества, которые у вас есть
— Преимущества вас как кандидата на вакансию
— Предыдущий опыт
Ознакомьтесь с нашим курсом и вам будет есть, что писать в сопроводительном:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🤔 Инварианты: проектирование эффективных алгоритмов
Инварианты — мощный инструмент для анализа, оптимизации и доказательства корректности алгоритмов. Покажем, как можно их использовать для разработки максимально эффективных решений сложных задач.
🔗 Читать статью
Инварианты — мощный инструмент для анализа, оптимизации и доказательства корректности алгоритмов. Покажем, как можно их использовать для разработки максимально эффективных решений сложных задач.
🔗 Читать статью
В 2024 году IT-специалисты остаются на пике популярности. Но стоит ли вам становиться одним из них? Рассмотрим основные аргументы, чтобы понять, стоит ли вам становиться IT-специалистом в нашей статье.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Отсортируйте словарь по значению в порядке возрастания и убывания.
Чтобы отсортировать словарь по значению в порядке возрастания или убывания, можно использовать модуль operator и функцию sorted().
Ещё больше полезного материала для Python в нашем курсе:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🪝 Вопрос с реального собеседования Data Science
Условие: Какой функционал оптимизируется в задаче линейной регрессии и как записать это в векторной записи.
Линейная регрессия — это метод восстановления зависимости между двумя переменными. Её оптимизация сводится к максимизации прадоподобия, что эквивалентно минимизации среднеквадратичной ошибки (MSE), которая широко используется в реальных задачах
#собес_academy
Условие: Какой функционал оптимизируется в задаче линейной регрессии и как записать это в векторной записи.
Линейная регрессия — это метод восстановления зависимости между двумя переменными. Её оптимизация сводится к максимизации прадоподобия, что эквивалентно минимизации среднеквадратичной ошибки (MSE), которая широко используется в реальных задачах
#собес_academy
Постоянные изменения на рынке труда толкают людей на кардинальный шаг — смену профессии. Эти люди, известные как «свитчеры», стремятся освоить новые навыки и найти себя в IT-сфере.
Свитчеры (от англ. switch — переключатель) — тот, кто в осознанном возрасте решил поменять профессию. Типичному свитчеру 30-40 лет. К этим годам человек имеет достаточно жизненного опыта, чтобы понять, чем он хочет заниматься. Ему нужно только решиться...
Если пытаетесь сменить профессию, то забирайте курс:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД
Условие: Пусть задан случайный вектор1️⃣, компоненты которого независимы и распределены равномерно на отрезке [1, 5]. Найдите функцию плотности случайного вектора 2️⃣, состоящего из компонент вектора v, упорядоченных по невозрастанию
Решение: Пусть 3️⃣. Найдем вероятность попадания вектора w в бесконечно малый объем 4️⃣: 5️⃣6️⃣
Это равенство в точности означает, что 7️⃣
Условие: Пусть задан случайный вектор1️⃣, компоненты которого независимы и распределены равномерно на отрезке [1, 5]. Найдите функцию плотности случайного вектора 2️⃣, состоящего из компонент вектора v, упорядоченных по невозрастанию
Решение: Пусть 3️⃣. Найдем вероятность попадания вектора w в бесконечно малый объем 4️⃣: 5️⃣6️⃣
Это равенство в точности означает, что 7️⃣
На подходе знания новоиспеченного мидла, и какими принципами он руководствовался, чтобы войти в айти:
«1) Смело и целенаправленно учиться по официальной документации к выбранному языку программирования
2) Закреплять теорию на практике сразу после изучения новой темы
3) Повторять шаги 1-2 до формирования уверенности в себе как программисте
4) Откликаться на вакансии каждый день по 15 минут. Количество откликов решает все».
Много-много откликов — хорошая стратегия, но не забываем продвигаться в знаниях и практике.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Забирайте подборку c распространёнными вопросами из собеседований по ML:
▪️Как готовиться к собеседованиям по ML
▪️100 Machine Learning interview questions 2024
▪️Подготовка к собеседованию по ML: ответы на основные вопросы
▪️Позиция ML-инженер вопросы для собесов
▪️Вопросы из собеседований мира Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Кем вы станете после обучения на курсах Proglib.academy
Наши выпускники успешно начинают карьеру в IT благодаря глубоким знаниям, которые они получают на наших курсах. Советы опытных наставников помогают им выделяться на фоне других специалистов и уверенно двигаться к своим карьерным целям.
Рассказываем подробно, кем вы станете после обучения основных курсах по Data Science, ML, Алгоритмам и Python.
Подборка курсов Proglib.academy:
🔵 Математика для Data Science
🔵 Базовые модели ML и приложения
🔵 Основы программирования на Python
🔵 Алгоритмы и структуры данных
Наши выпускники успешно начинают карьеру в IT благодаря глубоким знаниям, которые они получают на наших курсах. Советы опытных наставников помогают им выделяться на фоне других специалистов и уверенно двигаться к своим карьерным целям.
Рассказываем подробно, кем вы станете после обучения основных курсах по Data Science, ML, Алгоритмам и Python.
Подборка курсов Proglib.academy:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM