Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
#Круги добра
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр Лото - традиционная настольная игра родом из детства. Онлайн игры с другими игроками, разнообразные режимы игры, общение с другими игроками и рейтинги

Наше лото

Настольные, Симуляторы

Играть

Топ прошлой недели

  • SpongeGod SpongeGod 1 пост
  • Uncleyogurt007 Uncleyogurt007 9 постов
  • ZaTaS ZaTaS 3 поста
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
0 просмотренных постов скрыто
dataMisha
2 года назад

Реальный путь в data science⁠⁠


Эта статья про мой путь до первой работы в DS (data science). Путь был не маленьким и был пройден за 2,5 года. Кого-то эта цифра отпугнет, если бы я знал это в начале, то меня бы тоже отпугнула, кто-то назовет меня неспособным дурачком (и отчасти будет прав), а для кого-то (я надеюсь) эта статья поможет сократить время обучения и пройти этот путь быстрее.


Знакомство и первые шаги

Эта история начинается осенью 2019 года. Юный первокурсник Миша (это я) в очередной раз услышал про какой-то data science. Немного погуглив, я узнал про курс от всем известного поисковика, на котором можно узнать об этой области подробнее.

Пройдя пробный кусок, мне понравилось эта так называемое data science и было решено продолжать изучать эту тему, но самостоятельно, платить за это я был не готов.

Для начала я изучил, что вообще должен знать DS и сравнил это с тем, что имелось у меня в голове на тот момент. Поняв, что в голове ничего не имеется (кроме pascal в школе и 4 по математике в универе), я решил, что начать стоит с python.

Нашел несколько курсов по нему и принялся за дело. Проходил я эти курсы в течении полугода, и хоть прогресс, конечно, был, но не сказать, чтобы очень большой, сейчас я понимаю, что этого времени хватило бы, чтобы изучить базу по python достаточно хорошо, но мой подход при изучении этого курса, как и при изучении последующих, был мягко сказать неправильным: Поучась неделю, я забрасывал курс на 2, и так на протяжении всего обучения питону.

Худо бедно я познавал данный язык в течении полугода, а потом весна 2020 года, и всеми любимый локдаун. В универ ходить больше не надо, времени стало чуть больше и решил, что пора кончать с этим питоном и переходить уже к самому DS.

Приступаю к DS


15 апреля 2020 я открыл курс “Введение в Data Science и машинное обучение” и начал получать свои первые знания в этой области. Курс мне понравился, не могу сказать, что он давался мне очень легко, но особых проблем не возникало, если не считать kaggle, на тот момент это казалось очень непонятной штукой.

Следующим моим курс, стал курс от крупнейшего DS сообщества в России. Очень крутой курс, но проходил я его, конечно, не особо углубляясь. Также проходил курсы по статистике, sql и другим важным вещам для DS.


Первые неудачные попытки

Так прошло еще полгода. Я, думая, что уже знаю достаточно, начинаю искать первую работу. Откликался на различные вакансии и меня пригласили на собеседование в Мегафон, им требовался стажер. Я готовился и уже начал немного радоваться, что скоро попаду стажировка, но собеседование было успешно завалено. Я мало на что сумел ответить, но зато смог понять свой истинный уровень.

В течении следующего полугода я опять проходил различные курсы, а также повторял старые, но изучая их более тщательно. Настала весна, близилось лето, в которое я твердо решил начать работать.

В апреле я начал активно откликаться на вакансии, но безуспешно. Никто не захочет брать человека без опыта, у которого даже толком показать нечего, у меня не было гита, на соревнованиях на kaggle я тоже не участвовал, не хватало усилий сделать что-то более-менее объемное и очень зря. Наличие гита, с хорошим кодом, конечно, или наличие каких-то результатов на kaggle является весьма важными вещами при устройстве на работу, особенно на первую.


Первый шанс

Уже наступило лето, а работу я так и не мог найти. Я уже начал откликаться на вакансии не связанные с it, хотелось найти хоть какую-то работу, но даже тут у меня ничего не получалось.

Конечно, в этот момент мысли “может это не мое?”, но в конце июня меня пригласили пройти собеседование на стажировку в Мегафон (да-да опять он).

К собеседованию на этот раз я подготовился лучше, да и знаний было побольше. В итоге меня приняли на стажировку.

“У меня наконец-то получилось, теперь я уже полноценный работник и сто процентов останусь в компании после стажировки” думал я на тот момент.

Первую половину стажировки мы (нас было 5 человек) изучали различные вещи связанный с работой DS. Подробно разбирались с ML, git, oracle db и подобными штуками. Во второй половине нас стали распределять по проектам. Я попал на проект связанный с рекомендацией одного из тарифа. Решал Пытался решить я эту задачу в течении полутора месяцев. Какой-то результат я получить смог, но не очень хороший. Далее было итоговое собеседование по итогам стажировки, которое я успешно завалил, единственный из всех стажеров. Потом я уже понимал, что нужно было лучше готовиться к нему, но было уже поздно. Но в тот момент мне было грустно лишь потому, что прощаюсь с коллегами. Я думал так как теперь у меня есть опыт, то в меня теперь начнут звать на собеседования, которые я успешно буду проходить и устроюсь на работу уже очень скоро. Как же ошибался...


Победа

Хоть теперь меня и стали звать на собесы, пройти их успешно не удавалось, а чаще всего общение с компанией заканчивалось на разговоре с hr, во многом из-за того, что я хотел работать 20-30 часов в неделю (так еще учился), а компании это не устраивало.

Я понял, что, если я хочу устроиться на работу мне необходимо быть готовым к полноценным 40 часам в неделю.

После многочисленных отказов, мне удалось опять попасть на стажировку, на этот раз в компанию Норбит.

Стажировка в этой компании оказалась организована достаточно круто. Каждый день у нас были тренинги, которые проводили сотрудники компании, были дз по этим тренингам, задания по программированию на python, помимо этого нам также было необходимо выполнить индивидуальные проекты, которые мы могли придумать сами, в моём случае это был телеграмм бот по введению и прогнозированию списка покупок. Далее некоторых из нас, в том числе меня, начали привлекать к настоящим задачам. Я попал на проект по системе прогнозирования оттока сотрудников.

К моменту окончанию стажировки, я не сказать, чтобы сильно верил в успех, т.к. был неудачный опыт в Мегафоне и нас было достаточно много, а скольких из нас оставят было не понятно.

Ну и как вы понимаете меня все-таки взял. Я был очень рад этому. Путь длинною 2,5 года наконец-то был пройден, но далее предстоит еще более длительный и увлекательный путь.


Если вы и дальше хотите узнавать о моей карьере то подписывайтесь на мой телеграм - https://t.me/datamisha

Реальный путь в data science Data, Data Science, Обучение, Профессия, IT, Поиск работы, Карьера, Python, Программирование, Опыт, Программист, Удаленная работа, Собеседование, Длиннопост
Показать полностью 1
[моё] Data Data Science Обучение Профессия IT Поиск работы Карьера Python Программирование Опыт Программист Удаленная работа Собеседование Длиннопост
2
wdata
2 года назад

COVID-19 Количество выявленных случаев в США. Топ-10 штатов⁠⁠

[моё] YouTube Коронавирус Инфографика Data Исследования Видео
0
3
wdata
2 года назад

COVID-19 Топ 10 стран по числу подтвержденных случаев⁠⁠

Данные с 20 января 2020 г по 19 октября 2022

[моё] Data Коронавирус Видео YouTube Инфографика
0
6
DELETED
3 года назад

Количество фильмов, выпущенных, или планируемых к выпуску по годам за все время(по данным на май 2022)⁠⁠

Количество фильмов, выпущенных, или планируемых к выпуску по годам за все время(по данным на май 2022) Data, Данные, Фильмы, IMDb

Даже пандемический спад оказался не таким уж серьезным.

Data Данные Фильмы IMDb
5
2
DELETED
3 года назад

Наиболее используемые браузеры с 2009 по 2022 по странам⁠⁠

Data Интернет Браузер Google Chrome Opera Firefox Google Видео YouTube
9
0
DELETED
3 года назад

Экспорт контента в Drupal 8⁠⁠

Экспортировать контент будем через представление в CSV файл.


Устанавливаем модуль Views data export:

composer require drupal/views_data_export ; drush en views_data_export -y

Создаем представление для экспорта:

/admin/structure/views/add

Пишем название, машинное имя и выбираем что экспортировать:

Содержимое или Термины таксономии.


Пропускаем создание страницы/блока и жмем кнопку Сохранить и редактировать.


Нажимаем кнопку добавить и выбираем «Экспорт данных»

Экспорт контента в Drupal 8 Разработка, Программирование, IT, Программист, Drupal, Backend, Экспорт, Контент, Софт, Views, Web, Web-программирование, Data

Теперь необходимо:

- В настройках формата указать расширение файла — советую использовать CSV;

- Добавить поля — одно поле соответствует одному столбцу. Где метка поля — заголовок столбца;

- Настроить критерии фильтрации/сортировки — тип материала, словарь таксономии и так далее;

- Указать путь — URL по которому будет скачиваться файл;

- Доступ — поменять «Право доступа» на «Роль → Администратор» чтобы только вы могли выгружать данные;

- Поменять количество элементов для отображения на «Отображать все элементы»;

- Поменять машинное имя блока представления.


Для экспорта поля с изображением используйте средство форматирования «URL к изображению». После, скачайте изображения вручную через FTP.

Экспорт контента в Drupal 8 Разработка, Программирование, IT, Программист, Drupal, Backend, Экспорт, Контент, Софт, Views, Web, Web-программирование, Data

Мой пример: Экспорт статей блога.

Вот и все. Остается только перейти по указанному вами пути и скачать файл.

В моем примере я в адресной строке введу следующее:

mysite.com/export_articles
Показать полностью 2
[моё] Разработка Программирование IT Программист Drupal Backend Экспорт Контент Софт Views Web Web-программирование Data
2
4
are1ove
4 года назад
Искусственный интеллект

Данные для датасета⁠⁠

Всем привет! Я студент, работаю ML инженером в компании уже 1.5 года. На данный момент меня направили заниматься проектом по распознаванию лиц. И тут я заинтересовался: а как можно собрать специфичный датасет, который не найти в открытом доступе? Я слышал, что если кому то недостаточно данных, то можно обратиться в специальные компании, которые сами сделают подходящий размеченный датасет. Также я нашел такой инструмент как Яндекс Толока, но кажется она не совсем тривиальная в сборе данных. Кто сталкивался с такой проблемой? Что вы делаете, когда не хватает бесплатных датасетов? И часто ли у вас происходят такие трудности, или Яндекс толока и бесплатных решений хватает?

[моё] Data Science Машинное обучение Искусственный интеллект Data Нейронные сети Python C++ Текст
10
2513
logotipper
logotipper
4 года назад

Очень хороший брендинг на грани⁠⁠

Всем доброго четверга!)


Сегодня Международный день защиты персональных данных, и выпуск Брендинга на Грани тематический:

Очень хороший брендинг на грани Бренды, Логотип, Юмор, Дизайн, Каламбур, Нейминг, Айдентика, Защита, Персональные данные, Data, База данных, Гифка, Длиннопост
Очень хороший брендинг на грани Бренды, Логотип, Юмор, Дизайн, Каламбур, Нейминг, Айдентика, Защита, Персональные данные, Data, База данных, Гифка, Длиннопост
Очень хороший брендинг на грани Бренды, Логотип, Юмор, Дизайн, Каламбур, Нейминг, Айдентика, Защита, Персональные данные, Data, База данных, Гифка, Длиннопост
Очень хороший брендинг на грани Бренды, Логотип, Юмор, Дизайн, Каламбур, Нейминг, Айдентика, Защита, Персональные данные, Data, База данных, Гифка, Длиннопост
Очень хороший брендинг на грани Бренды, Логотип, Юмор, Дизайн, Каламбур, Нейминг, Айдентика, Защита, Персональные данные, Data, База данных, Гифка, Длиннопост


Сбрендил для вас,

Антон Логотиппер

Мои группы Вконтакте и Инстаграме

P.S. За идею для названия спасибо трём пикабушникам: @Kolyaseg, @padonok13, @Tanmaar

А тут можете подробнее ознакомиться с засветившимися в этом выпуске

облачным хранилищем и клубом водного спорта 😉

Показать полностью 5
[моё] Бренды Логотип Юмор Дизайн Каламбур Нейминг Айдентика Защита Персональные данные Data База данных Гифка Длиннопост
85
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии