В любой сфере деятельности, как правило, выделяют два типа карьеры: вертикальная и горизонтальная. Вертикальная означает, что человек все меньше делает что-либо руками, а занимается организационными задачами. Горизонтальная означает, что человек растет как специалист, разбираясь во все большем количестве вещей и/или как можно глубже. В этом посте мы пообщались с различными экспертами о тех или иных ролях и позициях, чтобы показать весь ландшафт карьеры сфере Data Science. Читать дальше →
Привет! 26 мая в Кампусе Нетологии (Москва) проведем митап «Карьера в Data Science для начинающих». С докладами выступят специалисты из 1С-Битрикс, Skyeng и наши коллеги из Нетологии. Поговорим о том, как построить карьеру в сфере Data Science, какие навыки нужны начинающему специалисту и сколько ему платят, где искать вакансии, как обучаться и расти. Начало — в 14:00, вход бесплатный по предварительной регистрации. Также проведем трансляцию для тех, кто не сможет присутствовать лично. Читать дальше →
Линейная алгебра в Data Science и Machine Learning является основополагающей. Новички, начинающие свой путь обучения в области Data Science, а также признанные практики должны развить хорошее понимание основных понятий линейной алгебры.Специально к новому старту курса математика и Machine Learning для Data Science делимся переводом статьи Бенджамина Оби Тайо — физика, кандидата наук и преподавателя Data Science — о том, что нужно знать, чтобы лучше понимать Data Science и Machine Learning. Читать далее
Карьера и успех — понятия, которые ассоциируются с хождением по головам и гонкой за высокой должностью. Мы хотим сделать вызов этой трактовке. Не-карьера! Мы предлагаем вложить в эти слова новый смысл: посмотреть на карьеру как на путь развития, открытий, совершенствования себя и мира вокруг. И успех в такой карьере будет измеряться не деньгами и статусом, … Continue reading Очеретный Андрей Сергеевич, Журавлева Наталья Сергеевна Не-карьера. Что нужно знать в начале пути?