Публикации по теме 'careers'
Откройте свое будущее: узнайте, является ли наука о данных вашей идеальной карьерой!
Факторы, которые следует учитывать, прежде чем выбрать науку о данных в качестве своей карьеры.
О, привет, будущий специалист по данным! Если вы задавались вопросом, подходит ли вам наука о данных, позвольте мне сказать вам, что да!
Но подождите, прежде чем погрузиться в этот волнующий мир данных, давайте уделим минуту, чтобы понять, что это такое.
В эпоху цифровых технологий мы плаваем в огромном океане данных благодаря нашим онлайн-действиям, гаджетам и коммерческим транзакциям...
На науке о данных
Итак, вы постоянно слышите такие термины, как большие данные, наука о данных, озеро данных , которые в последнее время используются в Интернете. Ваши друзья и коллеги, которые раньше жаловались на то, что их работа заключается в очистке, опросе и перемещении данных из одного места в другое в течение всего дня, теперь с гордостью называют себя инженерами данных или даже специалистами по данным по какой-то причине. Конечно, ваши настоящие друзья-«ученые» (физики, математики, биологи и..
Советы о том, как начать с машинного обучения
Начните с простого! Избегайте попадания в ловушки хайпа.
Многие люди спрашивали меня, как начать свою карьеру в области машинного обучения. Машинное обучение — это очень широкая область, охватывающая программирование, статистику, математические и деловые навыки вместе взятые. Легко заблудиться с таким количеством тем для изучения и изучения.
Кроме того, выпускные программы по машинному обучению являются новыми, многие специалисты по данным и инженеры по машинному обучению пришли..
10 способов повысить вашу карьеру в науке о данных
Что может быть лучше, чем выполнение ваших рабочих (или личных) проектов? Но это не единственный способ улучшить свою карьеру. Есть много не очень простых способов добиться успеха в этой области. Я хочу описать 10 из них. Если вы знаете больше — не стесняйтесь оставлять комментарии!
Вам не обязательно использовать их все, просто выберите то, что вам ближе. Кто-то не любит писать, у кого-то нет желания или возможности участвовать в хакатонах. Не корите себя — если вы уже делаете..
Ваш ответ на эти 5 вопросов выделит области, в которые стоит инвестировать в качестве начинающего специалиста по данным
Понимание того, куда инвестировать свое время, — это первый шаг к тому, чтобы стать лучшим специалистом по данным.
С тех пор, как в 2021 году началась Великая отставка , люди стремились к карьере, которую они считают более полезной, гибкой и сложной. Одной из профессий, привлекающих такое внимание, является наука о данных.
Тем не менее, наука о данных имеет особенность быть уникально сложной карьерой для перехода. Из-за большого количества усилий, необходимых для изучения навыков,..
Преимущества FAANG для ролей в науке о данных и машинном обучении
🔥 Я получил несколько сообщений о преимуществах присоединения к FAANG и аналогичным компаниям и стартапам в контексте ролей Data Science, Machine Learning и AI.
👇 Вот мой вариант, в произвольном порядке:
1. 𝐁𝐫𝐚𝐧𝐝. FAANG+ — это не только ведущие технологические компании, но и крупнейшие компании по рыночной капитализации: отличный бренд, который можно добавить в ваш профиль, лучшие вознаграждения и льготы.
2. 𝐒𝐜𝐨𝐩𝐞. Масштабы приложений AI/ML в этих компаниях огромны, поскольку у..
То, от чего нельзя убежать, если вы хотите работать с ML
Изучение SQL является одним из них!
Машинное обучение — это не язык программирования, вы можете делать это с помощью Python, R, Julia и даже Excel, у которого есть несколько отличных расширений, которые могут помочь вам в этом.
Однако, если вы действительно хотите профессионально работать с данными в целом, SQL (язык структурированных запросов) является обязательным требованием. Он понадобится вам для извлечения данных из баз данных, таких как BigQuery, MySQL, Microsoft Server,..
