24558
Школа DATA SCIENCE для любого уровня подготовки Учим актуальным навыкам с акцентом на практику Чат @karpovcourseschat Полезные ссылки: https://linktr.ee/karpovcourseschannel №5108892927
В аналитике есть десятки траекторий. Можно погружаться в метрики, строить воронки и проверять гипотезы. Или моделировать поведение пользователей и отправлять решения в прод.
В зависимости от трека и практика будет отличаться — поэтому у нас есть разные симуляторы: по аналитике и Data Science. В карточках на примере двух специалистов объясняем, как выбрать подходящий.
Два новых видео про Superset — для тех, кто работает с данными
Superset — бесплатный и гибкий BI-инструмент, с которым можно собирать дашборды без мощного софта и сложной настройки. Если вы аналитик, инженер или просто ищете гибкий BI-инструмент, то зовем к просмотру.
Обзор Superset
Что это за BI-система, чем она лучше (или хуже) Tableau, Power BI и Metabase? Как справляется с большими объемами данных и за счет чего подходит для продакшна? В конце видео вместе создаем дата-cет с графиком.
💙 Смотреть во ВКонтакте
📺 Смотреть на YouTube
Кастомизация в Superset
Как привести визуализации к единому стилю: таблицы, цвета, фоны, CSS? Полезно тем, кто делает дашборды для бизнеса. Чтобы они были понятны и аккуратны и для вас, и для заказчиков.
💙 Смотреть во ВКонтакте
📺 Смотреть на YouTube
Если интересно больше погрузиться в инструмент, то приходите на курс по визуализации в Superset от karpov.cоurses. Вас ждут 6 недель практики, живого общения и реальных задач: https://to.karpov.courses/zohmDw
Куда сходить на этой неделе?
Актуальные темы по аналитике, ML и Data Engineering
Инженер данных: как начать путь в Data Engineering с нуля
15 июля, 19:00 по Мск
Спикеры — Евгений Ермаков, ex-Yandex, ex-Mаilꓸru и Дина Сафина, CDO Яндекс Фантех и ex-Ozon.Fintech, ex-Mаilꓸru
Поговорим о профессии, которая редко на виду, но без неё не работает ни один аналитический пайплайн. На вебинаре:
➗ что делает инженер данных и зачем он бизнесу;
➗ какие технологии реально важны на старте (SQL, Airflow, dbt и др.);
➗ как выглядит карьера в DE — от джуна до уверенного архитектора;
➗ что происходит с профессией на фоне развития LLM.
Участвовать
Как создать умного помощника в Telegram с ИИ и базой данных
17 июля, 19:00 по Мск
Спикер — Игорь Зуриев, руководитель ИТ-проектов по внедрению ИИ в бизнес-процессы
Приходите, если хотите собрать своего Telegram-бота с ИИ (и даже без программирования). На вебинаре покажем:
➗ как работает no-code-инструмент n8n и зачем он нужен;
➗ как связать Telegram, ИИ через OpenRouter и базу данных;
➗ что такое System Message и промпт-инжиниринг — без теории, на примерах;
➗ как использовать эти знания в бизнесе, обучении или личных проектах.
Участвовать
Вы уже знаете: чтобы собирать дашборды быстро и без бесконечной отладки в BI-инструментах, нужен Apache Superset. Теперь освоить этот инструмент можно в karpov.cоurses — на нашем новом курсе.
Лекции ведет Дарья Лукашевская — руководитель группы бизнес-аналитики, эксперт по BI-инструментам, построению дашбордов и работе с Big Data.
Зачем изучать Superset
➗ Это современный, гибкий и бесплатный инструмент, который выбирают в компаниях: «Яндексе», Ozon, VK, «Самокате».
➗ Умение собирать и анализировать данные в Superset — конкурентное преимущество для аналитика, инженера, продакт-менеджера и всех, кто работает с дашбордами.
Чему научитесь за 6 недель
1️⃣ Строить удобные дашборды, отвечающие на бизнес-вопросы.
2️⃣ Настраивать запросы и фильтры для быстрой работы с Big Data.
3️⃣ Визуализировать геоданные: добавлять интерактивные карты и слои, отображать данные по регионам.
4️⃣ Работать с кастомными визуализациями, сложными фильтрами, временными событиями.
5️⃣ Подключать Superset к PostgreSQL и ClickHouse.
6️⃣ Создавать витрины в SQL: структурировать данные и ускорять работу визуализаций.
Обучение стартует 17 июля — оставляйте заявку вот тут, если хотите попасть в первый поток.
На всех наших программах — и даже бесплатных — работает Ева. Это ИИ-ассистент, адаптированный к заданиям курсов. Она помогает быстро найти информацию, проверить решение задачи и разобраться в сложной теме.
Например, если ломаете голову над тем, где совершили ошибку в SQL-запросе, можно спросить Еву и сразу получить ответ.
Взяли несколько ваших вопросов из чата /channel/karpovcourseschat и отправили их Еве, чтобы посмотреть, как она с ними справится.
➗Мозг перегружен от работы. Что делать?
Дайте мозгу отдохнуть и восстановиться. Поможет:
— Дыхательный тренировка. Глубокий вдох на 4 счета → пауза → медленный выдох на 6.
— Движение. Прогуляйтесь или сделайте растяжку — даже 5 минут улучшают кровоток и снимают напряжение.
— Разгрузка через креатив. Попробуйте выразить чувства через письмо или быстрые зарисовки.
— Музыка. Послушайте звуки природы или нейтральные подкасты.
Делайте перерывы каждые 25-30 минут, чтобы избежать перегруза.
Для решения этой задачи мы можем использовать метод математической индукции и теорию марковских процессов. Сейчас объясню, как они работают...
Чтобы правильно рассчитать медиану стоимости заказов с использованием оконных функций в SQL, необходимо учитывать, что медиана для четного и нечетного количества значений рассчитывается по-разному. Давайте разберем, как это сделать...
Вступительные испытания в магистратуру НИУ ВШЭ и karpov.cоurses «Аналитика больших данных»
Рассказываем, по каким критериям оценивают студентов.
Для граждан РФ
Вашим вступительным испытанием будет тестирование. Вы можете выбрать удобную дату в личном кабинете ВШЭ:
8 июля, 22 июля или 13 августа. Условия:
➗Проходной балл для участия в конкурсном отборе — 31. Максимальный — 100.
➗Тест проходит с использованием системы прокторинга — так контролируют соблюдение условий экзамена.
➗Можно использовать только чистые листы и ручку или карандаш. Применять калькулятор нельзя — в системе есть встроенный.
Для иностранных граждан
Вас будут оценивать по портфолио. Смотрят на базовое и дополнительное образование, стажировки, сертификаты, личные достижения, мотивационное письмо и резюме.
Посмотреть точный перечень документов и критерии оценивания можно в этом документе.
Что будет на тестировании
Вам нужно будет ответить на вопросы по нескольким разделам:
➗Алгебра и начала анализа — 4 вопроса.
➗Комбинаторика и теория вероятностей — 4 вопроса.
➗Программирование на Руthon — 2 вопроса.
➗Аналитика — 2 вопроса.
❗️А если хотите основательно подготовиться к экзамену, приходите на бесплатный математический спринт для абитуриентов. Эксперты помогут подтянуть знания на онлайн-вебинарах 3, 4, 7 и 8 июля.
Что вас ждет в мире данных?
Выбирайте эмодзи сердцем и узнайте свою судьбу:
📊📊📊📊📊📊📊📊
📊📊📊📊📊📊📊📊
📊📊📊📊📊📊📊📊
📊📊📊📊📊📊📊📊
📊📊📊📊📊📊📊📊
📊📊📊📊📊📊📊📊
📊📊📊📊📊📊📊📊
Поступление в магистратуру — ответственный шаг для развития карьеры. Если вы пока не решили, стоит ли его делать, приглашаем вас на вводный курс для знакомства с программой НИУ ВШЭ и karpov.cоurses.
Что даст обучение в магистратуре «Аналитика больших данных»:
— погружение в аналитику с нуля: от основ статистики и Python до продуктовых метрик и машинного обучения,
— практику на реальных инструментах и задачах из разных индустрий,
— диплом магистра НИУ ВШЭ, ведущего вуза России по версии Forbes и HeadHunter,
— полезные связи и поддержку опытных аналитиков и ML-инженеров,
— все преимущества очного обучения в магистратуре: льготы для студентов, образовательный кредит, отсрочку от армии.
А на курсе вы узнаете:
— как проходит обучение и кто может поступить,
— можно ли совмещать учебу с работой,
— кто авторы и преподаватели программы,
— кем сможете работать после обучения,
— какие есть специализации в аналитике.
Вы получите ответы на многие вопросы об обучении и карьере в аналитике — и сможете принять взвешенное решение о поступлении
Бесплатные вебинары следующей недели
Растите в аналитике и ML вместе с нами
Частые ошибки аналитиков: как решать задачи в Data Science быстрее и эффективнее
25 июня, 18:00 по Мск
Спикер — Анатолий Карпов, СЕО karpov.cоurses
Разберём:
— как учиться на практике, а не «в теории»
— ошибки, которые мешают развиваться начинающим — как решить и как их видят сеньоры
— как проходит рабочий день аналитика
— что из AI стоит применять уже сейчас
➗Зарегистрироваться на вебинар
ML на практике: как делать машинное обучение, которое работает
26 июня, 19:00 по Мск
Спикеры — Ирина Дворянинова, руководитель группы внутренних инновационных сервисов в ecom.tеch, и Фёдор Пахуров, специалист по моделям машинного обучения в ecom.tеch
Обсудим:
— реальные кейсы внедрения ML в ecom.tеch — что сработало, а что нет
— когда ML действительно нужен, а когда можно обойтись простыми решениями
— как избежать главных ошибок при внедрении моделей в продакшен
— как начать путь ML-специалиста
➗Зарегистрироваться на вебинар
Что внутри симулятора Data Science и зачем он нужен специалистам?
Обсудили с Валерой Бабушкиным, Senior Principal Director в BP и автором канала «Время Валеры», как устроен симулятор по Data Science и почему это классная штука. В двух роликах:
Как устроен симулятор Data Science от karpov.cоurses
Посмотрели, из чего состоит программа:
— заглянули в задачи для junior- и senior-специалистов,
— тыкнули в Еву,
— обсудили pet-проекты.
Посмотрите ролик, если хотите понять, как всё работает на практике, прежде чем начинать учёбу.
📺Смотреть на YouTube
💙Смотреть во ВКонтакте
Чем симулятор Data Science полезен специалистам разных грейдов
За 3 минуты разобрали, какую пользу от симулятора получат junior-, middle- и senior-специалисты: от оценки своего уровня до возможного повышения на работе.
📺Смотреть на YouTube
💙Смотреть во ВКонтакте
В бизнесе полагаться на одну интуицию опасно — каждый шаг стоит денег. Безопаснее принимать решения на основе данных.
Вот вам кейс из практики. У онлайн-магазина техники упали продажи. Команда решила изменить карточку товара: увеличить размер изображения и блока с отзывами.
Тестировали изменения только на части покупателей. Итог — продажи упали на 5%. Оказалось, из-за смещения акцентов пользователи дольше читали отзывы и реже доходили до покупки.
Без A/B-теста изменения внедрили бы на весь сайт и потеряли 2 570 000 ₽ за квартал. Аналитика позволила вовремя остановиться.
Так работает методология DDDM — принятие решений на основе данных. Она состоит из 4 шагов:
1️⃣ Сбор данных веб-аналитики, CRM-систем, пользовательских исследований, отраслевых отчетов. Важно собрать всю информацию, которая может повлиять на результат — тогда картина будет максимально точной.
2️⃣ Обработка и анализ. Данные нужно подготовить: очистить от ошибок, дубликатов и выбросов. Дальше — анализ:
— описательная статистика — выясняем, как обстоят дела у компании;
— причинно-следственный анализ — узнаем, почему так происходит;
— прогнозы — пытаемся предсказать, что будет дальше (с помощью статистики и ML).
3️⃣ Принятие решений. Они теперь основаны не на мнении, а на фактах: точных прогнозах, тестах и исследованиях. Менеджеры заранее понимают, как изменения скажутся на выручке и удержании клиентов.
🔂 Реализация и мониторинг. Эффективность решения измеряют по конкретным показателям: конверсия, выручка, retention, отзывы клиентов. Если что-то идет не так, как планировали — откатывают изменения или корректируют.
Согласно исследованию BCG 2022, использование методологии DDDM снижает риск ошибок до 25–40%. Если хотите научиться использовать ее и внедрить в свою компанию, вам поможет курс «Принятие решений на основе данных».
Что читает Анатолий Карпов после работы?
Соснователь karpov.cоurses отрекомендовал 5 книг, которые помогли ему раскачать «ленивый мозг», научили вести переговоры, вдохновили на запуск стартапа и раскрыли силу Big Data для бизнеса.
Подробнее о каждой книге — в статье от SmartReading
О каких аналитиках мечтают компании? И почему отказывают 80% соискателям на первом этапе?
Начнем разбор через 10 минут! Приходите, чтобы узнать:
➗Как выделиться среди сотен кандидатов;
➗Какое резюме считается слабым, а какое — сильным;
➗Что изменилось в требованиях работодателей;
➗К чему готовиться, если вы начнете карьеру в 2025 году.
Спикеры:
➗Анатолий Карпов — сооснователь karpov.cоurses
➗Кира Кузьменко — фаундер международного рекрутингового агентства NEWHR
➗Оксана Прутьянова — лидер направления поиска аналитиков и дата-сайентистов в NEWHR.
[Присоединиться к трансляции]
Почему 80% кандидатов в аналитики не проходят первый отбор и как избежать их ошибок? Приходите на вебинар и узнайте подробности свежего исследования рынка труда аналитиков от NEWHR.
В программе:
➗Обзор рынка труда, его трендов и реальных требований работодателей;
➗Рекомендации, как выделиться среди сотен кандидатов;
➗Разбор сильного и слабого резюме;
➗Открытый разговор экспертов: стоит ли сейчас идти в аналитику, какие есть плюсы и минусы для новичков.
Спикеры:
➗Анатолий Карпов — сооснователь karpov.cоurses
➗Кира Кузьменко — фаундер международного рекрутингового агентства NEWHR
➗Оксана Прутьянова — лидер направления поиска аналитиков и дата-сайентистов в NEWHR.
Ждем вас 10 июня в 18.00 мск.
Зарегистрироваться
Зачем компьютерное зрение беспилотной машине — понятно. Но так ли нужна эта технология бизнесу, скажем, в сельском хозяйстве и других не самых очевидных областях? Давайте разберемся.
Computer Vision (CV) позволяет компьютерам «видеть» и понимать картинки и видео. Еще несколько лет назад технология была в диковинку, но теперь встречается повсеместно. Например:
➗ В ритейле — распознает продукты на весах. Экономит покупателям время и снижает очереди.
➗ В медицине — анализирует снимки МРТ. Врачи быстрее и точнее ставят диагнозы.
➗ В сельском хозяйстве — ищет вредителей и находит лучше человека. Это позволяет решить проблему на ранней стадии.
➗ В промышленности — контролирует качество товаров и снижает процент брака.
Компании разных направлений внедряют CV, потому что это инвестиция в эффективность. Технология позволяет:
— Сократить расходы. Автоматизировать рутину и повысить производительность без дополнительного найма сотрудников.
— Ускорить процессы. Собирать, обрабатывать и анализировать информацию 24/7. Быстрее специалиста давать рекомендации на основе объективных данных.
— Снизить количество ошибок. У компьютера глаз не замыливается. ИИ всегда заметит проблему и доложит о ней специалистам.
Один из вариантов внедрить CV в компании — обучить сотрудников работать с технологией. Сделать это можно на курсе Deep Learning Engineer (Computer Vision Track).
Наши выпускники решают реальные бизнес-задачи. В том числе могут настроить и поддерживать:
➗ Распознавание документов — без ручного ввода.
➗ Верификация по лицу — сравнение фото из паспорта и с камеры.
➗ Подсчет посетителей — аналитика трафика в магазинах и офисах.
➗ Детекция возгораний — мгновенное оповещение о задымлении.
➗ Распознавание номеров — автоматизация парковок и логистики.
Выручка магазина вырастет, если сделать это ↘️
Прочитайте и используйте статью под редактурой Яна Пиле — преподавателя курса «Симулятор аналитика» и Head of On-Shelf availability в Магните. Она о том, как один недорогой и несложный алгоритм помогает искать проблемные товары на полках.
CUSUM для поиска проблем в ритейле
Python и анализ данных за 4 вечера
15 июля стартует онлайн-спринт по Python и аналитике данных. Он подойдет абитуриентам магистерской программы «Аналитика больших данных» от НИУ ВШЭ и karpov.cоurses. И будет полезен тем, кто хочет систематизировать базу или сделать первые шаги в профессии.
За четыре занятия вы разберетесь с основами Python и подходами к анализу данных. А еще — подготовитесь к вступительным испытаниям.
Что будет в программе:
— переменные, условия, циклы, коллекции;
— основы анализа данных и первые шаги в ML;
— примеры, приближённые к реальным задачам и вступительным экзаменам.
Спринт ведет Ассоль Кубаева — Data Scientist во «Вкусвилл» и преподаватель магистратуры НИУ ВШЭ «Аналитика больших данных».
Формат: 4 онлайн-занятия с 15 по 19 июля, в 19:00 по Мск.
Участие бесплатное. Зарегистрироваться
Каждый день компании собирают тонны данных — из CRM, Excel, Google Analytics, баз данных. Но без анализа и понятной визуализации от них нет толка. Тут и приходят на помощь BI-инструменты. Рассказываем, почему Superset — один из лучших среди них.
Что собой представляет
Superset — бесплатная платформа для бизнес-аналитики. Позволяет быстро создавать дашборды, подключать базы данных и отслеживать ключевые показатели компании в реальном времени.
Подходит как начинающим аналитикам, так и опытным командам — за счет простого интерфейса, гибкости и открытого кода.
Где используется
В маркетинге — для создания дашбордов по рекламным кампаниям, сегментации аудитории, сравнения каналов. Сразу видно, что работает, а где продажи проседают.
В контроле качества — для мониторинга состояния серверов, логистики, технических метрик.
В планировании бюджета — для отслеживания динамики доходов и расходов по категориям, прогнозирования.
Чем лучше других BI-инструментов
Superset имеет сразу несколько преимуществ:
➗ Бесплатный — это особенно удобно, учитывая проблему с оплатой зарубежного ПО из России. Из-за этого с 2022 года доступ к Tableau, Power BI и Looker стал нестабильным или невозможным.
➗ Гибкий и контролируемый — можно видеть SQL-запросы под графиками, настраивать фильтры и доступы вручную, полностью контролировать систему.
➗ Работает в браузере — можно править дашборд, не устанавливая ничего на ПК.
➗ Интегрируется в инфраструктуру — работает с PostgreSQL, ClickHouse, BigQuery, Druid и другими СУБД.
Есть и минус — Superset освоить сложнее, чем, например, Metabase. Зато в результате вы получите больше гибкости, прозрачности и масштабируемости.
Инженер данных — архитектор, о котором забыли
Многие восхищаются аналитиками и ML-инженерами. Графики у них красивые, модели умные, прогнозы как из будущего. Но все это было бы невозможно без фундамента, который подготовил инженер данных.
Кто это
Инженер данных как архитектор и строитель в одном лице. Проектирует инфраструктуру так, чтобы к данным всегда был быстрый и комфортный доступ. А потом — молча уходит в закат. Пока что-нибудь не сломается.
Чем занимается
— Строит хранилища, в которых все данные лежат по полочкам
— Настраивает потоки данных — чтобы все приходило куда надо и не терялось
— Собирает, очищает и полирует данные до блеска
— Создает эффективные инструменты для работы аналитиков и ML-инженеров
Что должен знать
Основа — это SQL, Python и архитектура данных. А еще нужны навыки работы с БД, хранилищами, пайплайнами и большими данными: ETL, DWH, Spark, Airflow.
Бонус: чек-лист
Как понять, что вам подходит профессия инженера данных:
➗ Любите порядок и структурность.
➗ Готовы подружиться с SQL.
➗ Интересуетесь технической стороной хранения, подготовки и работы с данными.
➗ Не боитесь работы с Big Data.
Если хотите погрузиться в профессию на практике, приглашаем вас на курс «Инженер данных с нуля». Сейчас на него действует скидка 15% по промокоду ENGINEYOURJULY. Используйте свой шанс выучиться на инженера данных на выгодных условиях.
Один месяц лета уже позади. Что можно успеть за оставшиеся два?
Если вы планировали учиться этим летом — сейчас самое время начать. За июль и август можно освоить часть курса, получить первые навыки и продвинуться к новому грейду или профессии.
В июле стартуют курсы по аналитике, машинному обучению и системному дизайну — как для тех, кто делает первые шаги, так и для тех, кто уже в профессии. Выбирайте свою программу на сайте.
И весь июль действуют два промокода на программы для новичков:
➗ JULYSTART7 дает 7% скидки на курсы Аналитик данных и Инженер машинного обучения
➗ ENGINEYOURJULY дает 15% скидки на курс Инженер данных с нуля
Нажмите на промокод, чтобы скопировать, и введите его при оплате.
Аналитик данных: все, что нужно знать для старта в профессии
Бесплатный вебинар от karpov.cоurses.
3 июля в 19:00
Если вы хотите понять, что делает аналитик, зачем он нужен бизнесу и с каких навыков начать — приходите на встречу с Анастасией Зеленовой, Team Lead аналитики в Raiffeisen CIB и преподавателем нашего курса «Аналитик данных с нуля».
На вебинаре:
— разберем, кто такой аналитик и как выглядит его рабочий день,
— обсудим, какие инструменты и навыки реально нужны на старте в 2025 году,
— покажем, почему бизнес готов платить за аналитику — и за что именно.
➗ Зарегистрироваться
Если вы много работаете за компьютером, следить за осанкой особенно важно. И не стоит ждать, пока спина заскрипит громче лестницы из фильма ужасов. Собрали несколько простых упражнений вам в помощь. Их можно выполнять прямо за рабочим столом. Даже если ваш единственный коврик — коврик для мышки.
1️⃣ Наклоны головы
Сядьте ровно, плечи расслабьте.
Наклоните голову к правому плечу, не поднимая его. Задержитесь на 10 секунд и вернитесь в исходную позу. Повторите 3–4 раза на каждую сторону: вправо, влево, вперед и назад.
2️⃣ Круговые движения плечами
Максимально поднимите плечи к ушам, затем — отведите назад и вниз. Медленно выполняйте круговые движения вперед и назад — по 10 раз в каждом направлении.
3️⃣ Наклоны корпуса
Поднимите правую руку над головой и наклонитесь влево. Задержитесь на 10–15 секунд и вернитесь в исходное положение. Повторите по 3 раза на каждую сторону.
4️⃣ Скручивания
Сядьте прямо, ноги на полу. Поверните корпус вправо и держитесь руками за спинку стула — задержитесь на 10–15 с. Повторите упражнение по 3 раза на каждую сторону.
5️⃣ «Кошка» на стуле
Руки на коленях. На вдохе — выгибаем спину, поднимаем грудь вверх и отводим плечи назад. На выдохе — округляем спину, подтягиваем подбородок к груди. Повторите 5–6 раз
А если пропустили наш пост с упражнениями для глаз, прочитайте и его.
Помните: регулярность важнее интенсивности. По возможности выполняйте упражнения каждый день — пусть и с минимальным количеством повторов.
Море таблиц, ссылок и ручной работы — все это было в федеральной IT-компании до того, как они прошли корпоративное обучение в karpov.cоurses и автоматизировали процессы. Рассказываем, как это было.
С чего все началось
К нам обратилась федеральная IT-компания, которая занимается разработкой софта. Цель — автоматизировать построение ИПР — индивидуальных планов развития. Из-за ручной работы на них уходит много времени, приходится искать нужные документы среди десятков таблиц и ссылок.
Для таких целей в karpov.cоurses есть корпоративные программы — мы помогаем командам не просто пройти обучение, а получить конкретный результат: решить бизнес-задачу, создать новый продукт или повысить его эффективность.
Как справились с задачей
Решили создать бота-советника на базе LLM, который сам подбирает обучающие материалы под профиль сотрудника.
Как команда karpov.cоurses помогла прийти к цели
1️⃣Нашли специалиста-практика с опытом — того, кто сам внедряет LLM-решения в продакшн.
2️⃣Провели 4 лекции с домашними заданиями, заточенными под цель компании.
3️⃣Проверили, насколько хорошо команда IT-компании усвоила материал.
🔂Предложили идеи, которые помогут усилить решение.
Что в итоге
Через пару недель команда провела хакатон, собрала MVP и внедрила бота в процесс. Сейчас он экономит время разработчиков ИПР, предлагает сотрудникам релевантные материалы для обучения и помогает компании масштабировать развитие без лишней нагрузки.
Узнайте, как мы можем помочь вашей команде, вот тут
Самые раздражающие вопросы на собеседовании в Data Science (даже в Google!)
Собеседование в Data Science — это всегда вызов. Но некоторые вопросы заставляют даже опытных кандидатов закатывать глаза. Разбираем топ-5 самых раздражающих и учимся на них отвечать.
Почему эти вопросы вообще задают?
— Проверяют стрессоустойчивость
— Оценивают структурное мышление
— Смотрят, как вы объясняете сложные концепции
Совет: На стресс-вопросы отвечайте по схеме:
1️⃣Уточните условие
2️⃣Разбейте задачу
3️⃣Назовите допущения
🔂Дайте решение
А какой вопрос бесит вас на собеседованиях? Делитесь в комментариях — разберём, как на него отвечать. А пока листайте карточки и, конечно же, подписывайтесь на @budujobs – канал о работе, где вас ждут подборки вакансий, полезные материалы и мемы 🧡
Погружаться в новое направление легче в паре — с человеком, который разделяет ваши трудности и переживания. Поэтому мы добавили в курс «Инженер машинного обучения» поддержку бадди. Теперь осваивать насыщенную программу будет проще и быстрее. Рассказываем, как это работает, в карточке.
Желаем легкого старта в новых начинаниях и надежного напарника 🧡
Как разобраться в данных — быстро и без 100 строк кода?
19 июня в 19:00 — открытый интенсив от программы «Аналитика больших данных». Покажем, как делать автоматизированный разведочный анализ данных (EDA) в Google Colab: визуализации, метрики, паттерны, ошибки — всё в режиме live-coding.
Для тех, кто работает с таблицами и знает Python на базовом уровне.
Спикер — Елизавета Гаврилова, ML-архитектор и преподаватель нашей онлайн-магистратуры с НИУ ВШЭ.
[Регистрация]
Как учиться и не сгореть?
Летом у нас стартуют новые программы. Для будущих (а что-то пригодится и действующим) студентов собрали шесть советов, которые добавят комфорта в процесс обучения.
➗Заручитесь поддержкой близких
Расскажите, что в ближайшие месяцы много ресурсов — физических и эмоциональных — уйдет на обучение. Пусть близкие временно возьмут на себя часть бытовых забот. Для вас это будет большой помощью.
➗Планируйте
В электронном формате или на бумаге — планируйте свой день и, по возможности, придерживайтесь плана. Не забудьте про буферы: время на кофе-брейк, дорогу, задачи, которые могут потребовать больше ресурсов.
➗Подумайте о финансовой подушке
Если вы планируете учиться параллельно с работой — все ок. А если собираетесь сократить часы или взять паузу — прикиньте, на сколько месяцев хватит текущего дохода и сбережений.
➗Отдыхайте без думскролллинга
Прогулка в парке, спорт, дневной сон — вот ваши друзья на пути к расслаблению и отдыху. А вот длительный скроллинг только создает иллюзию отдыха и забирает последние силы.
➗Питайтесь правильно
Сбалансированная еда, богатая сложными углеводами, белками, полезными жирами и клетчаткой, — это топливо для мозга и тела. Она напрямую влияет на вашу энергию, концентрацию и устойчивость к стрессу. А сладенькое только катает на сахарных качелях. Слезайте с них.
➗Не сравнивайте себя с другими
У кого-то уже есть опыт в IT, у кого-то — нет. Кто-то начал раньше, кто-то — позже. Вы начали — и это главное. В профессии ценится не точка старта, а глубина знаний и навыков. Все получится 🧡
Если вы выбрали практику — вот она: в симуляторах собрали настоящие задачки из бизнеса. В них можно пробовать, ошибаться, снова пробовать и понимать, как все работает в жизни. Неидеально и с нюансами.
Выбирайте направление:
— Аналитика данных
— Работа с A/B-тестами
Как обучить ИИ работать с клиентами на уровне оператора?
Евгений Смирнов, автор программы «Принятие решений на основе данных», разобрался, как построить систему поддержки клиентов на базе больших языковых моделей — от данных до векторного кэша и цензурирования. В статье «Как научить ИИ обслуживать клиентов не хуже человека?» разбираем:
— какие модули нужны, чтобы LLM могла уточнять, действовать и не нарушать регламент,
— как использовать существующие интеграции, базу знаний и сценарии общения,
— почему RAG — это не магия, а инфраструктура,
— и как добиться экономии до 70% на вызовах LLM.
Если вы хотите принимать продуктовые решения на основе данных, внедрять AI в процессы и выстраивать масштабируемую архитектуру — вам сюда.