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/

🔥🔥🔥 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.

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

#sklearn cheat-sheet

Учебник #ШАД по машинному обучению:
https://academy.yandex.ru/dataschool/book

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

#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

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

Cheat-sheet по самым ключевым #алгоритмам (в классическом понимании): https://habr.com/ru/company/vk/blog/350326/

🔥Вторая часть видео про линейную регрессию!
В нём разбираются уже более сложные вещи.
Ключевые моменты: внутрянка sklearn LinearModel, решение линейной регрессии через SVD, градиентный спуск, стохастический градиентный спуск.
Как и всегда, буду рад любой обратной связи (как положительной, так и отрицательной) где угодно.
https://youtu.be/gZxtdPY6e_o

DLStories — канал о глубоком обучении и искусственном интеллекте, который ведут ребята из DLSchool — школы глубокого обучения на базе МФТИ.

В канале вы найдете:
- разборы архитектур новых нейросетей
- обучающие материалы: статьи, видео, подкасты на DL-тематику
- рассуждения о влиянии ИИ на социум
- новости и веселые истории из мира ИИ

Будьте в курсе последних тенденций в области DL и ИИ! ⬇️

@dl_stories

Один из самых понятных и красивых курсов по #nlp: https://lena-voita.github.io/nlp_course.html

Наверное, кто-то меня невзлюбит за эту статью и я получу большой отток в канале, но поделиться очень хочется 🙂
Автора лично не знаю, статью взял у ребят из @quas6
Ключевая мысль, которую я хочу ею донести - DS'ы бывают разными. Не ведитесь на название позиции, обязательно узнавайте чем вы будете заниматься и в каких условиях будете работать. Лучше - просите прямо конкретные примеры задач команды и равняйте их на себя, а ещё лучше - находите людей, которые в отделе работают.
mesyarik.ru/18/sberbank.html

P.S. Даже в рамках компании от отдела к отделу задачи и условия могут отличаться кардинально, поэтому не воспринимайте статью в штыки

Карта базовой математики для ML: https://app.learney.me
В вершинах - материалы, которые помогут изучить тему. Очень полезная штука.