Судя по статистике, такие мини-справочники очень зашли 🙂
Вот аналогичный по основам #SQL :
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
YouTube
Теорема Байеса [3Blue1Brown]
Смотреть видео в оригинале: https://youtu.be/HZGCoVF3YvM
Поддержать выход переводов: https://vertdider.tv/to-support-us/
Теорема Байеса — одна из основных в теории вероятностей. Она имеет довольно широкую область применения, в частности, помогает учёным…
Поддержать выход переводов: https://vertdider.tv/to-support-us/
Теорема Байеса — одна из основных в теории вероятностей. Она имеет довольно широкую область применения, в частности, помогает учёным…
Математика для Data Science.
Хорошая подборка книг и курсов, по которым можно изучить ключевые разделы:
https://habr.com/ru/company/plarium/blog/442772/
Хорошая подборка книг и курсов, по которым можно изучить ключевые разделы:
https://habr.com/ru/company/plarium/blog/442772/
Хабр
Математика для Data Scientist: необходимые разделы
Математика — это краеугольный камень Data Science. Хотя некоторые теоремы, аксиомы и формулы кажутся слишком абстрактными и далекими от практики, на самом деле без них невозможно по-настоящему глубоко...
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
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
Telegram
Данные люди
💬 Чат подкаста про данные и людей, которые с ними работают.
Здесь в прямом эфире проводим войс-чаты с интересными людьми из DS-сообщества, а потом — публикуем в качестве выпусков подкаста.
Ведущие @ivan_gor_w и @artglazunov
Здесь в прямом эфире проводим войс-чаты с интересными людьми из DS-сообщества, а потом — публикуем в качестве выпусков подкаста.
Ведущие @ivan_gor_w и @artglazunov
#тестовые задания
Меня на одном из вебинаров спрашивали относительно тестовых. Нашёл целый клад из них:
https://github.com/slgero/testovoe
Меня на одном из вебинаров спрашивали относительно тестовых. Нашёл целый клад из них:
https://github.com/slgero/testovoe
GitHub
GitHub - slgero/testovoe: Home assignments for data science positions
Home assignments for data science positions. Contribute to slgero/testovoe development by creating an account on GitHub.
🔥2
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 🙂
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 🙂
YouTube
Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1
0:00 - О чём видео, дисклеймер
0:39 - План видео
1:09 - Что такое линейная регрессия? Основные идеи и особенности алгоритма
2:57 - Нужно ли предобрабатывать признаки моя линейных моделей? Если да, то как?
4:57 - Что подразумевается под fit() и predict() в…
0:39 - План видео
1:09 - Что такое линейная регрессия? Основные идеи и особенности алгоритма
2:57 - Нужно ли предобрабатывать признаки моя линейных моделей? Если да, то как?
4:57 - Что подразумевается под fit() и predict() в…
👍3
#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 🙂
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 🙂
Interview Query
Top 60 Statistics & A/B Testing Interview Questions (2025)
Prepare for your data science interview with essential Statistics & A/B Testing questions. Explore topics like experimental design, hypothesis testing, and statistical analysis.
👍3
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!
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?»:
Статья, которая прямо отвечает на этот вопрос, ссылаясь на «Google’s 43 Rules of Machine Learning?»:
Google for Developers
Rules of Machine Learning: | Google for Developers
Forwarded from LeanDS
Прекрасная статья: первое правило ML — стартовать без ML
https://eugeneyan.com/writing/first-rule-of-ml/
https://eugeneyan.com/writing/first-rule-of-ml/
🔥🔥🔥 Интервью с Ваней Кобзевым, Аналитиком из Яндекса:
https://youtu.be/26ekdBPHgr0
Про то, как пройти отбор в Я, про плюшки компании, зарплаты и не только 🙂
Любая обратная связь приветствуется.
https://youtu.be/26ekdBPHgr0
Про то, как пройти отбор в Я, про плюшки компании, зарплаты и не только 🙂
Любая обратная связь приветствуется.
YouTube
Как стать дата-аналитиком в Яндексе? Иван Кобзев о своём пути
00:00 - О чём интервью?
00:19 - Как ты оказался в МГУ?
1:13 - Достаточно ли университетского образования?
6:35 - Как ты попал в Яндекс? (спойлер - через разработку)
8:31 - Какими задачами занимаются в Аналитике Я.Поиска?
12:30 - Какие инструменты используются…
00:19 - Как ты оказался в МГУ?
1:13 - Достаточно ли университетского образования?
6:35 - Как ты попал в Яндекс? (спойлер - через разработку)
8:31 - Какими задачами занимаются в Аналитике Я.Поиска?
12:30 - Какие инструменты используются…
Книжка "Data Science для карьеристов".
Будет полезна тем, кто пытается понять что это за зверь, какие профессии в области есть и как тут стоит развиваться.
Состоит из 4 больших частей:
1. Data Science. С чего начать;
2. Как попасть в DS;
3. Осваиваемся в DS;
4. Как подняться по карьерной лестнице в DS
Ссылка: https://disk.yandex.ru/i/_uaFxg14epnKDQ
Будет полезна тем, кто пытается понять что это за зверь, какие профессии в области есть и как тут стоит развиваться.
Состоит из 4 больших частей:
1. Data Science. С чего начать;
2. Как попасть в DS;
3. Осваиваемся в DS;
4. Как подняться по карьерной лестнице в DS
Ссылка: https://disk.yandex.ru/i/_uaFxg14epnKDQ
👍1
Судя по описанию, интересные #курсы аналитиков данных со вполне неплохой программой и стипендией 60к: https://analystsschool-rosbank.ru/
Вопросы про #сложность алгоритмов часто встречаются на интервью.
В этой теме очень важно понимать ассиптотику питоновских структур данных и уметь их комбинировать:
https://proglib.io/p/slozhnost-algoritmov-i-operaciy-na-primere-python-2020-11-03
В этой теме очень важно понимать ассиптотику питоновских структур данных и уметь их комбинировать:
https://proglib.io/p/slozhnost-algoritmov-i-operaciy-na-primere-python-2020-11-03
Библиотека программиста
🐍Сложность алгоритмов и операций на примере Python
Определить вычислительную сложность отдельных операций просто, но как вычислить сложность целой функции?
МегаФон Data scientist (стажировка).pdf
78.9 KB
#стажировки
Друзья из МегаФона запускают новую волну стажировок. Я сам когда-то начинал с точно такой же, поэтому очень рекомендую 🙂
Писать можно напрямую hr: @svetlana_stakanova
Подробности в файле
Друзья из МегаФона запускают новую волну стажировок. Я сам когда-то начинал с точно такой же, поэтому очень рекомендую 🙂
Писать можно напрямую hr: @svetlana_stakanova
Подробности в файле
Хорошая статья про #shap:
https://towardsdatascience.com/shap-explain-any-machine-learning-model-in-python-24207127cad7
Для тех, кто не знаком: SHAP - инструмент, который позволяет оценить вклад каждого признака как в итоговую модель, так и в конкретное предсказание. Очень удобная и полезная штука. Понимать как она работает - большой плюсик в карму
https://towardsdatascience.com/shap-explain-any-machine-learning-model-in-python-24207127cad7
Для тех, кто не знаком: SHAP - инструмент, который позволяет оценить вклад каждого признака как в итоговую модель, так и в конкретное предсказание. Очень удобная и полезная штука. Понимать как она работает - большой плюсик в карму
Towards Data Science
Your home for data science and AI. The world’s leading publication for data science, data analytics, data engineering, machine learning, and artificial intelligence professionals.