👁️💼 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