📌📍 Когда человек находит дело по душе, каждая его фраза наполнена вдохновением

Наш подписчик делится своими советами о том, как начать карьеру в IT:

«Программирование — это чудесный мир, в котором можно многое творить. И он очень большой. Поэтому скажи, какая область тебе наиболее интересна? В каждой области преобладает свой набор языков и технологий. Все не охватить. Нужно начать с узкой области, желательно в области твоих профессиональных навыков и интересов, и по мере развития проникать в соседние. Только так. Иначе будет перегрузка и отторжение. Для начала смотри видео с ютуба из интересующей области программирования. В процессе обучения задавайся вопросом, как сделать что-то еще, кроме примера из книги/видео. И пробуй. Не переживай, что не получается. Ищи решение в интернете и пробуй его применить. Отметь для себя непонятные термины, технологии и поищи потом по ним информацию. Расширяй таким образом, профессиональный кругозор. Общайся с такими же, как ты, кому интересно изучать аналогичное. Так, постепенно станешь программистом, если захочешь».

Продолжайте делиться своими историями — нам будет приятно их читать и делиться ими с нашими пользователями.🔥

#️⃣🔢 Логические и математические задачи с собеседований

Мы подготовили нетривиальные задачи математического и логического характера с собеседований, чтобы помочь вам лучше подготовиться к следующим вызовам. В статье вы найдете задачи, которые нередко встречаются на интервью и могут стать настоящим испытанием даже для опытных разработчиков.

🔗 Читать статью

👁️💼 Скрытые вакансии в IT: как найти работу мечты

Скрытые вакансии — это вакансии, которых нет в открытом доступе. О них знает ограниченный круг лиц. Например, только внутренние сотрудники компании. Быстрый найм, гибкие условия работы и маленькая конкуренция — важные преимущества скрытых вакансий.

Как искать скрытые вакансии

Есть несколько способов. Но сразу стоит уточнить: найти скрытую вакансию самостоятельно через job-сайты невозможно. Смотрите подробнее в нашей статье.👇

🔗 Читать статью

✍️ Фундаментальная алгоритм машинного обучения — Линейная регрессия.

Одним из критически важных навыков для дата-саентиста является линейная регрессия.

Линейная регрессия — метод моделирования между скалярной зависимой и одной/несколькими независимыми переменными. Цель состоит в том, чтобы найти линейную связь между переменными для прогнозирования значений зависимой переменной.

Python предлагает множество библиотек для работы с данными и построения моделей машинного обучения. Для реализации линейной регрессии часто используются библиотеки как Pandas, NumPy для обработки данных, и Scikit-learn для создания и обучения моделей.

Прикрепляем наши курсы для подкачки знаний:
🔵 Математика для Data Science
🔵 Базовые модели ML и приложения
🔵 Основы программирования на Python

👀 Как построить карьеру в Data Science с помощью сообществ

Специалист по анализу данных работает на пересечении нескольких областей: математики (включая алгоритмы машинного обучения), программирования и бизнес-задач. Чтобы черпать, различные знания, понадобятся комьюнити, с правильным материалом.

Самым большим русскоязычным сообществом в сфере науки о данных является Open Data Science. Сообщество проводит конференции Data Fest, следит за соревнованиями по анализу данных ML trainings (в том числе делают разборы). В сообществе: вакансии, курсы, поиск коллег для коллаборации, каналы по отдельным темам, разбор научных статей, организации встреч в различных городах и странах.

📌Много интересного можно почерпнуть из англоязычных агрегаторов новостей из мира науки о данных:
— /r/datascience
— Towards Data Science
— KDnuggets
— DataTau
— Data Science Weekly

Присоединяйтесь к сообществу и изучайте материалы по Data Science, также вы можете забрать наши курсы:
🔵 базовые модели ML и приложения
🔵 математика для Data Science

📱 Задача на Python

Не можете решить — тогда подтягивайте свои знания с помощью нашего курса:
🔵 Основы программирования на Python

💬😔 Что вам мешает найти работу

Факторы, на которые вы не можете повлиять, и они отталкивают вас от работы мечты:

❌ Завышенные требования по стекам джуну

❌ Непопулярный стек

❌ Возраст

❌ Нехватка времени (если есть основная работа, и пытаешься сменить деятельность)

❌ Отсутствие коммерческого опыта

Жизнь?

Подтяните свои знания с помощью курсов, чтобы не бояться высоких требований:
🔵 Математика для Data Science
🔵 Базовые модели ML и приложения
🔵 Основы программирования на Python