VICDS
644 subscribers
30 photos
18 videos
9 files
188 links
Канал о Data Science, ML, AI - книги, курсы, статьи.
Download Telegram
У МЕНЯ ПЛОХО С МАТЕМАТИКОЙ
Часть 2

В предыдущем посте мы обсудили, что неправильный подход к обучению математики, решение абстрактных примеров , не обеспечивают должного понимания и ,как следствие, формируется страх при виде цифр 😁

‼️Спешу вас обрадовать у нас есть - компьютер, а точнее PYTHON 🐍
Больше нет необходимости вручную реализовывать сложнейшие математические операции, все уже давно реализовано и оформлено в библиотеки!

От вас требуется понимание того, что вы используете и как, чтобы легко отслеживать и разбирать ошибки.

Вероятно полезно пару раз прорешать это и руками, но точно необязательно тратить на это годы в университете.

Также важно понимать, что требования к знанию математики различаются в зависимости от позиции. Если вы хотите разрабатывать новые алгоритмы, то, естественно, вы обязаны быть с математикой на ты. В требованиях к таким вакансиям обычно прописывают наличие высшего образования не ниже магистра.

Спрос на специалистов обоих типов высок.
Более того в индустрии чаще просят не изобретать велосипед, а реализовать проверенные, оптимизированные подходы.

Вы попрежнему думаете, что не способны освоить необходимую математическую базу?
сайт brilliant.org,где бесплатно можно прорешать от простого к сложному,на собеседованиях могут дать домашнее задание,или проверить напрямую уровень эрудированности.
Ещё можно посмотреть : https://www.youtube.com/user/MindYourDecisions
Главная мысль 👆
Как попасть на стажировку в DS, что нужно знать/уметь?
РАБОТА — ЛЮБОВЬ VS БЕГА

Нас с детства спрашивали: Кем мы хотим стать, когда вырастим?
⁉️Нас детьми водили на сотни кружков, что определить наши склонности.

‼️А мы по прежнему ищем себя, меняясь с каждым днём, пытаясь успеть за скоростью света.

☝🏻Мы так же понимает важность любви к своей работе!
Чтобы жизнь проживать, как нам хочется, а не участвовать в ... бегах!

❤️Наверное, секрет состоит в ЛЮБВИ!
В любви к своей РУТИНЕ, к коллегам, к делу, к столу и компьютеру.

👵Мне мой ноутбук подарила Бабушка и с математикой она меня впервые познакомила.

👩🏼‍💻Я Data Scientist( Аналитик данных) - именно эти вещи сейчас определяют меня, хотя когда учила цифры с бабушкой, даже профессии такой не существовало.

🍼Вспомните, что вы любили делать в детстве, оптимизируйте это к современному миру и живите/работайте счастливо!

🤗А вы любите то, чем занимаетесь ?
ВЫСШЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ НЕ ГАРАНТИЯ

👩‍🎓Если у вас есть Высшее образование, это совершенно не значит, что вам удастся получить хорошее рабочее место.
Работой больше будут обеспечены те, кто закончил Профессиональное училище и освоил конкретный навык.

😓Нынешняя ситуация на рынке труда и образования является доказательством сказанного выше.

Люди с высшим образованием идут учиться на курсы от онлайн/офлайн школ, чтобы освоить конкретный востребованный навык и ещё на чуть закрепиться на рынке труда. Это такая аналогия ПТУ в современных реалиях.

🚄Скорость развития и роста экономики принуждает нас постоянно обучаться — концепция “life long learning” (обучение на протяжение всей жизни) — наша новая реальность!

Уже не выйдет освоить одну профессию и делать всю жизнь одно и тоже. Рано или поздно тебя заменят, модифицируют или вообще сократят.

Нельзя сказать, что высшее образование совсем потеряло своё преимущество, но точно перестало быть ключевым требованием.

Я думаю, идеальная история сейчас — это получение высшего образования параллельно работе/стажировке/курсам!
Да, не легко, но 💯 вариант 😉

Согласны ?
РАСТУЩАЯ ВОСТРЕБОВАННОСТЬ ПРОФЕССИЙ В DS

Все профессии связанные с работой с данными : Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, ML/DL Researcher и тд., с каждым годом становятся только востребованнее, есть этому море доказательств, исследований рынков ( наших и зарубежных) смотри карусель👉

⁉️Но почему так, что влияет⁉️

Количество данных, которые мы генерируем каждый день, растёт молниеносно.
Современные технологии, наконец-то, позволяют эти данные хранить, обрабатывать и извлекать из них пользу.
Искусственный интеллект - двигатель прогресса и сильное конкурентное преимущество как на внутреннем уровне, так и на мировом, вплоть до конкуренции государств.
Технология развивается — рынок растёт.
Компании, сначала крупные, постепенно все меньше и меньше, стартапы, следуя тенденциям — создают рабочие места, дабы растить свой бизнес.

‼️Зарубежный рынок, который, как правило, на пару шагов впереди нас, подтверждает стабильный рост потребности в специалистах такого профиля‼️

Все это только подтверждает долговременную необходимость, поэтому не надо думать, что вам уже поздно идти учится или менять профессию.

Не будет лучше времени, чем сейчас!

А вы задумываетесь о смене профессии или повышении квалификации?
ИИ НУЖНО ОБУЧИТЬ, ЧТОБЫ ЕГО ПОЛЮБИТЬ

Мы уже и не замечаем, как методы искусственного интеллекта все глубже и глубже проникают в нашу жизнь. Все чаще мы пользуемся его благами и наслаждаемся уровнем удобств в современном мире.

Но так не всегда!
Вспомним неподходящую рекламу, что аж думаем: «Господи, почему Я это вижу».
Яндекс Музыка, подбирает песню: «Я реально подобное слушаю?»
Навигатор ведёт не туда ...и тд.

ИИ это методы машинного обучения, которым необходимо объяснять, что есть хорошо, а что есть плохо! Учить их, как все мы учимся, на примерах!

Поэтому, когда вам показывают неинтересную рекламу, необходимо сообщить об этом и тогда вы будите приятно удивлены, когда будите видеть хорошую рекламу, соответствующую вашим реальным интересам!

ИИ находится в постоянном обучении и новые данные, которые вы генерируете, «скармливаются» алгоритму и позволяют ему улучшить прогноз.

Вы должны понимать, что современный ИИ — это не что-то абстрактное и неуправляемое, а это то, на что вы можете повлиять!

Согласны ?
ВОЗРАСТ НЕ ПОМЕХА

Средний возраст студентов, которые приходят на курсы по Data Science 32 - 34 года!

Не удивляйтесь, этому есть логическое объяснение.

Анализ данных - очень перспективное и высокооплачиваемое направление, поэтому взрослые люди, с опытом работы в различных сферах, приходят чтобы:
⁃ получить новую востребованную профессию;
⁃ переквалифицироваться, так как их профессия изжила себя/ надоела / не приносит необходимый доход;
⁃ освоить современные навыки работы с данными и применять их на текущем месте работы;

Я собеседовала 50-ти летнего студента на курс Data Science! Была и удивлена, и восхищена одновременно!

👨🏽‍🏫Это был преподаватель вуза с огромным опытом работы, который хотел сделать собственный проект по анализу данных.
Он нашёл необходимые ему данные и решил провести исследование и построить прогноз с помощью алгоритмов машинного обучения, но знаний в этом ему не хватало и он пошёл учиться! В 50 то лет!!!

⁉️А меня спрашивают: не поздно ли мне в 30 лет идти учиться?

‼️Запомните!!! Никогда не поздно!!! И если вы не начнёте сейчас, то потом будет только сложнее!