💡 Путь развития карьеры в IT, чтобы оставаться востребованным

Чтобы оставаться успешным в IT-сфере быстро меняющихся технологий нужно постоянно учиться. Также ажно также проявлять природную любознательность. Два важных совета для развития карьеры:

— Совмещайте работу и учебу. Это вызов, с которым справится не каждый. Важно находить время для обучения, будь то ночные часы или перерывы на работе.

— Некоторые компании создают матрицу компетенций и выделяют рабочее время для обучения сотрудников. Пользуйтесь всеми возможностями, которые даёт работодатель, особенно если это бесплатно.

Изучайте дополнительные материалы для повышения компетенции:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

🆕 Анонс вебинара от Proglib.academy

Проведем вебинар 22го августа и разберемся «Как меняется математика в разных индустриях: от мобильных игр к фондовым рынкам». Ждите подробности уже на этой неделе.

А пока идет подготовка, расскажем про наш прошлый вебинар «Разбор за задач из интервью в российские и международные компании на позицию Data Science»

➡️ Подходит для тех:

Кто хочет узнать, каких задач им ждать на собеседовании в международную компанию и какие знания по математике им понадобятся.

➡️ На вебинаре:

1️⃣ Обсудим задачи из реальных интервью в российские и европейские компании

2️⃣ Решим задачи на матрицы и вероятности

3️⃣ Научимся быстро тестировать статистические гипотезы для А/Б тестов

4️⃣ Обсудим, какая математика лежит под капотом ML алгоритмов

5️⃣ Узнаем, что делать, если математика становится слишком сложной

🔗 Ссылка на вебинар

👨‍🎓 Обучение в ШАД: плюсы и минусы

Школа анализа данных — то место, где вы сможете максимально развить свои навыки в области Data Science. В этом посте мы рассмотрим основные плюсы и минусы обучения в ШАД, чтобы помочь вам принять осознанное решение.

✔️ Плюсы обучения в ШАД:

Качественные знания: Преподаватели в ШАД – это профессионалы, которые днём работают в ведущих вузах Москвы, а вечером с удовольствием делятся своим опытом в Яндекс Школе. Уровень их квалификации высок и проверен временем.

Удобный график: Вечерние занятия способствуют развитию навыков тайм-менеджмента: нужно успевать выполнять задания, готовиться к следующему дню и при этом оставлять время на полноценный отдых.

Фокус на математике, данных и программировании: В ШАДе акцент сделан на этих ключевых дисциплинах. Знание математики помогает анализировать данные, выявлять закономерности, а программирование позволяет автоматизировать эти процессы.

Интенсивность обучения: Слоган ШАДа: «Будет сложно, но интересно» полностью отражает подход к обучению. Студенты мотивированы сложными задачами и имеют доступ ко всем необходимым ресурсам и поддержке преподавателей.

❌ Минусы обучения в ШАД:

Вечерние занятия: Если у вас уже насыщенный график, добавление вечерних курсов может стать серьёзным вызовом. Программа действительно требует максимальной вовлечённости и концентрации.

Высокая нагрузка: Обучение требует постоянной работы мозга на полную мощность, что может привести к его перенапряжению. Поэтому важно заранее развить выносливость и научиться эффективно отдыхать.

Наши курсы, которые помогут подготовиться к обучению в ШАД:
🔵 Математика для Data Science
🔵 Базовые модели ML и приложения

📈 Стать аналитиком Big Data: пошаговое руководство 2024

Рассказываем в нашей статье, какие знания, онлайн-курсы, подкасты и книги помогут начать карьеру в сфере Big Data без специального образования.

Ознакомьтесь со статьей, а также забирайте наши курсы для Data Science:
🔵 Базовые модели ML и приложения
🔵 Математика для Data Science

🔗 Статья

📌 Простая истина от подписчика: самое важное — научиться решать задачи

Мы задаем вопросы разработчикам-подписчикам: как же стать программистом. Этот ответ самый глубокий и в нем есть что подчерпнуть.⚡️

➡️ Истина:

«Как это ни странно, но чтобы стать программистом, нужно программировать. Ладно, это всего лишь четверть требований. Код и обезьяна написать может. Остальные три четверти — умение решать задачи.

Так что если очень хочется стать программистом, то находим задачу или проблему в своем обиходе, которую можно решить какой-нибудь программой, садимся и делаем программу, по ходу дела изучая синтаксис выбранного языка, приемы, которые в нем применяют.

А когда программа готова и работает, задумываемся, что хотелось бы быть не просто программистом, а хорошим программистом. Откладываем написанный код подальше и учим теорию, делаем задачки, пока не поймете, как правильно использовать язык и строить архитектуру приложений на нем. После этого берем старый код, понимаем, что это страх и ужас, и переписывании его на нормальный.

Повторяем эти пункты с новыми проектами до тех пор, пока не поймете, что код сразу получается неплохим.

Разумеется, в процессе нужно изучать и использовать различные технологии.

Останется найти работу в качестве программиста, и готово».

🤔 Как меняется математика в разных индустриях: от мобильных игр к фондовым рынкам

🗓 22 августа в прямом эфире разберем как математика применяется в разных отраслях бизнеса. И какие математические навыки необходимы для успешной работы в каждой из них.

Приглашенный спикер: Павел Запольский – Senior Quantitative Researcher at Exness и Co-founder GrowLytics. Запустивший более 10 проектов по машинному обучению и анализу данных для ведущих компаний.

😮 На вебинаре узнаете:

🔵 Математика в бизнесе: Чем отличаются разные сферы друг от друга. Почему стоит понимать специфику сферы
🔵 ML и продуктовое IT: Чем различается математическая сложность от индустрии к индустрии. Какие к ним необходимы уровни подготовки
🔵 Баевская математика в GameDev. Баевская математика как альтернатива AB тестированию. Как математические методы применяются в разработке игр
🔵 Finance: Что такое количественные финансы и математическое моделирование. Обсудим текущие индустриальные тренды в отрасли
🔵 Backtest: Как знания математики делают ваши активы более надежными
🔵 На практике подробно разберем два математических кейса по GameDev и Backtest

➡️ Зарегистрироваться: https://proglib.io/w/6aaf9ff3

✏️ Шпаргалка для Data Science

Всё о Power BI:
▪️ Visualizing your first dataset
▪️ Data Visualizations in Power BI
▪️ Power Query Editor in Power BI
▪️ DAX Expressions

🔗 Шпаргалка