Хищница
Автор: Silgiriya Mantsugosi
Автор: Silgiriya Mantsugosi
Автор: Silgiriya Mantsugosi
Штош, победители определены, призы розданы, не все девочки были рады результатами, но что поделать, возможно повезёт где-то ещё)
Первое место - довольно ожидаемо)
Второе тоже вполне ожидаемо)
Не всегда она была любительницей публики, но свою частичку славы успела урвать)
Не думала, что её обойдёт какая-то чешуйчатая вешалка
Немного шокирована, но она здесь новенькая, в следующий раз повезёт
Немного расстроена результатами
Застеснялась и перенервничала. Увы, даже утешительного приза не досталось. Что тут скажешь - ранимая душа.
Спасибо всем участвующим за такое стихийное голосование, было интересно наблюдать)
Ох, работы проделано много, достойное завершение/начало недели) Идея создать пост с результатами родилась совершенно случайно) Надеюсь вам понравился такой формат
Как всегда, всех обнял приподнял)
Их есть у нас! Красивая карта, целых три уровня и много жителей, которых надо осчастливить быстрым интернетом. Для этого придется немножко подумать, но оно того стоит: ведь тем, кто дойдет до конца, выдадим красивую награду в профиль!
Автор: Koul (Twitter)
Автор: Shido-Tara
Источник: VK
Специалисты по Data Science анализируют большие объемы данных и используют машинное обучение, чтобы строить прогнозы. Перечислили навыки и знания, без которых не обойтись в этой профессии.
В основе профессии лежит аналитика и программирование, поэтому без точных наук не обойтись. Чтобы освоить Data Science, надо знать:
линейную алгебру;
математическую статистику;
теорию вероятностей;
математический анализ;
методы оптимизации.
Но чтобы начать учиться, хватит базовых знаний — наш бесплатный курс по основам математики поможет вспомнить все важное.
Язык хорошо подходит для работы с большими объемами данных, поэтому дата-сайентисты изучают в первую очередь его. Познакомиться с Python можно на бесплатном курсе по Python-разработке.
Помогает структурировать и анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности, формулировать гипотезы и делать выводы.
Аналитическое мышление можно прокачать:
решать задачи на логику;
играть в шахматы;
тренировать память;
анализировать ситуации из повседневной жизни;
мыслить критически и отстаивать свою точку зрения.
Она наглядно и просто отражает результаты масштабных анализов, с которыми работают дата-сайентисты. А еще помогает увидеть общую структуру и особенности данных, выявить аномалии и зависимости.
Важно уметь доносить свои идеи просто и понятно, поэтому начинающему дата-сайентисту точно пригодится этот навык. Делать красивый и эффективный визуал учим на бесплатном курсе по созданию презентаций.
Хорошо, если вы знаете эти три:
SQL для работы с базами данных;
Excel для создания таблиц;
Tableau для визуализации данных.
Умение пользоваться основными инструментами упростит вам обучение Data Science, а в дальнейшем облегчит интеграцию в новые команды и проекты.
Что еще почитать по теме:
Чтобы убедиться в выборе, пройдите бесплатный курс «Какую профессию выбрать в анализе данных» от Яндекс Практикума. Расскажем о направлениях в анализе, а вы найдете интересную для вас IT-специальность.
Реклама ООО «Яндекс», ИНН: 7736207543