#вакансии #стажировки
Нашёл тут на просторах интернета агрегатор стажировок различных компаний:
https://github.com/MrHakimov/russian-internships

В канале ещё не было материалов по #spark, хотя штука очень полезная и применяется широко в огромном количестве компаний.
Восполняем пробелы.
По ссылке ниже - куча примеров использования спарка. По ним удобно и знания освежить перед собесом, и что-то новое для себя узнать
https://sparkbyexamples.com/

P.S. Ссылка выше ведёт вас на оригинальный спарк (с кодом на Scala), если вы хотите начать с чего-то более близкого, вот аналогичная про pySpark: https://sparkbyexamples.com/pyspark-tutorial/

А вот и вебинар на подходе (2 сентября 2021 в 20:00 по мск)

Кого, чего:
Как подготовиться в первым собесам в DS и найти вакансии?
Вебинар проведёт Васильев Роман, Senior Data Scientist в компании Магнит. Роман когда-то руководил наймом и развитием стажёров DS-ов в российской телеком-компании, а сейчас развивает уже полноценную команду в одной из крупнейших ритейл-компаний РФ.

Вы услышите ответы на вопросы:
1. Что нужно изучить чтобы идти на первые собеседования?
2. Где искать вакансии новичкам в DS?
3. Как грамотно подготовить резюме?
4. Как выстроить подготовку, что повторить?
5. Чего ждать на собеседовании?
Даже если не собираетесь в DS, приходите, так как инфа будет полезная :)

Канал спикера: https://t.me/start_ds

Ссылка на вебинар:
https://youtu.be/SKItc7yHnVY

#pyspark
Статья-переводчик с «пандасовского» на «пайспарковский» язык:
https://towardsdatascience.com/from-pandas-to-pyspark-fd3a908e55a0

Напоминаю про сегодняшний вебинар 🙂
Буду рад рассказать полезные штуки и поотвечать на вопросы онлайн!

Бонусом для пришедших будет инсайдерская информация по крутой образовательно-практической программе (в виде стажировки) в крупной российской компании 🙂

Более расширенная шпаргалка по #pandas
Очень рекомендую быстренько пробежаться, понять что там есть. И в случае необходимости - быстро вернуться к ней

Судя по статистике, такие мини-справочники очень зашли 🙂
Вот аналогичный по основам #SQL :

Теорема Байеса - одна из основ машинного обучения, на которой держится множество алгоритмов. Вот видео, с которым вы раз и навсегда разберетесь что это и как её правильно интерпретировать: https://youtu.be/_bcAK_1a72k

Математика для Data Science.
Хорошая подборка книг и курсов, по которым можно изучить ключевые разделы:
https://habr.com/ru/company/plarium/blog/442772/

Друзья из МегаФона делают просто топовый подкаст, в котором берут интервью у звёзд индустрии. Послушать очень интересно, советую. Скоро выйдет выпуск с Александром Дьяконовым - я слушал в лайве, там много инсайтов для начинающих карьеру
Чат в tg: https://t.me/bigdatapeople
Подкаст на Я.Музыке: https://music.yandex.ru/album/18194079
Подкаст в Apple Podcasts: https://apple.co/2VSpOoU

#тестовые задания
Меня на одном из вебинаров спрашивали относительно тестовых. Нашёл целый клад из них:
https://github.com/slgero/testovoe

Как рассказать про ту или иную тему на собеседовании? Какие вопросы могут задать?
Запускаю цикл видео, которые ответят на эти и многие другие вопросы.
https://youtu.be/MM4onsNaLlI

P.S. На первый выпуск ушло прям очень много сил и времени, огромнейшее спасибо всем, кто в той или иной степени помогал 🙂

#математика для DS
https://proglib.io/p/algebra/

#статистика
Нашёл классную статью с вопросами по АВ тестам, статистике и терверу с собеседований:
https://www.interviewquery.com/blog-statistics-ab-testing-interview-questions/

По опросам выше стало понятно, что не все готовы читать на английском. Поэтому специально для вас подготовил перевод с авторскими заметками:
https://telegra.ph/28-Voprosov-po-Statistike-i-AB-testirovaniyu-s-intervyu-10-02

Буду рад любым замечаниям/комментариям по переводу. Старался придерживаться авторских вопросов-ответов, но в некоторых местах совсем бомбило и я писал свои ответы 🙂

Всем привет!
У меня в голове давно вертелась идея попробовать взять интервью у интересных людей из индустрии аналитики/DS. В частности, чтобы позволить вам ещё лучше понять как устроена работа и чего стоит ждать на собеседованиях.
Сегодня будем записывать первый выпуск - с middle аналитиком из Я.Поиска.
Ответы на какие вопросы вы бы хотели услышать?) Пишите в комментариях, самые интересные зададим!

Многие ребята, которые рвутся в DS, отчаянно хотят работать с ML. А вот насколько это нужно на первых порах?)
Статья, которая прямо отвечает на этот вопрос, ссылаясь на «Google’s 43 Rules of Machine Learning?»:

Прекрасная статья: первое правило ML — стартовать без ML
https://eugeneyan.com/writing/first-rule-of-ml/

Хорошая статья с задачками по #SQL с собеседований:

https://habr.com/ru/company/dcmiran/blog/500360/