https://t.me/neuro2learn/329

https://www.joinclubhouse.com/event/xX7ObvR4

Утренний Clubhouse Daily 20.02.2021
Все клабы по московскому времени.

12:35 - 🎙PRO ФРАНЧАЙЗИНГ: что учесть при создании франшиз

13:00 - Будущее ивентов и медиа. Что нас ждёт?

13:00 - HR🚀 Бренд работодателя: EVP -> EB 👩🏼‍💻🧑🏻‍💻🏢

13:00 - Предпринимательство в спорте: точки роста, ниши, фейлы

13:00 - Санкции: все, что вы хотели знать, но боялись

15:00 - ⚡️EVENT ROOM⚡️ Продажи, Тендеры, Спонсоры.

16:00 - Sistema Talks: Как приручить единорога?

17:00 - Маркетинг полезного действия

17:00 - Обсуждаем пиар для стартапов и Оксану Самойлову

17:00 - Yandex Toloka Talk: собираем и обсуждаем большие данные

17:00 - Ресторанный бизнес: изменила ли нас пандемия?

18:00 - Мы без ума: как Росатом развивает искусственный интеллект

19:00 - SoftSkills для разработчиков

19:00 - Инвестиции в долголетие: проекты Longevity

20:00 - Первые шаги в Data Science / Вопросы от бизнеса

21:00 - .tech Войти в АйТи. С чего начать

Отправьте расписание к себе в избранное или пользуйтесь закрепом.

Присылайте анонсы и приглашайте слушателей задавать вопросы в комментариях группы.

ГЛАВНОЕ ОТЛИЧИЕ BIG DATA от DATA SCIENCE

Как бы очевидно это не звучало, я обязана с этого начать.

‼️Объемы данных, которые стало необходимо хранить, обрабатывать, анализировать.

❗️Именно объёмы - volumes (англ.) в первую очередь, привели к появлению целого направления Big data, которое включает в себя подходы, методы и инструменты для работы с огромными размерами данных.

😰Классический DS и его подходы просто стали неспособны справляться с такими потоками данных. Например, реляционные базы данных или всем знакомый Excel - просто зависнет на очень долго, при попытке загрузить в него более 1 миллиона строк данных.

📚Поэтому, если обучаться анализу BigData, то вам необходимо освоить ряд инструментов типа: Hadoop, Spark, язык программирования Scala и тд.

📈Если говорить о востребованности, то она растёт с каждым днём, как и растут объёмы данных, генерируемые человечеством.

🤗В идеальном мире, когда все научаться собирать и хранить данные, больших данных будет большинство.

🚨Но также есть ряд сложностей и проблем связанных с работой с такими данными, по которым ещё только ищутся и разрабатываются решения.

❓А вы как думаете, есть будущее за большими данными - Big Data?

https://habr.com/ru/company/yandex/blog/498856/

ПЕРЕНАСЫЩЕНИЕ РЫНКА ПРОГРАММИСТАМИ часть 2

Почему это мало вероятно?

1. 👩🏼‍💻Программист - это достаточно сложная профессия. Это также подтверждает тот факт, что людей с техническим образование в «два раза» меньше, чем с гуманитарным.
2. 👩🏼‍💻Программисты - это люди с очень пытливым умом, любят осваивать новые направления и области знаний. Более 50% специалистов в DS ( data scientist, ML engineer, Data engineer и тд.) это программисты в прошлом.
3. 🌎Это международная профессия, как и DS, и наши ребята на хорошем счету на мировом рынке. Также очень ВЫГОДНЫ, например, для компаний в США.

Продолжите список...
4??
5??

ПЕРЕНАСЫЩЕНИЕ РЫНКА ПРОГРАММИСТАМИ

Начнём с рассмотрения всей сферы IT(айти), которая стремительно растёт, развивается и внедряется в каждую сферу нашей жизни. Многие уже просто не представляют свою life без технологических решений.

❗️Это наше настоящее и точно будущее!

Поэтому освоить профессию именно в этой сфере считается очень перспективным - работа точно будет.

Неудивительно, что при этом возникает мысль о перенасыщении рынка айтишникамии/ программистами.

Но рынок труда айти стремительно растёт и даже не думает переходить на этап стагнации!

⁉️Чем же это обусловлено?
⁉️Что позволяет поддерживать такие позиции?

📈А все очень просто - рынок постоянно эволюционирует, видоизменяется, как бы перешагивая этап насыщения и тем более спада.

🤦‍♀️Кто в айти, точно поймут!!!

Эта сфера требует от тебя постоянного развития, ты должен успевать осваивать новые языки, технологии и инструменты.
Как правило, через три года ты уже занимаешься совсем не тем, что делал в начале.
Опыт программиста чаще оценивается не количеством лет, а количеством «вещей», которые ты успел попробовать/ изучить/ поработать/ проблем решить.
В итоге, ты становишься специалистом с уникальными навыками, где конкуренции не так уж много.

Это только мое видение.
И будет ещё пост продолжение.

Ну а пока интересно ваше мнение!

Согласны?
Что думаете?

https://youtu.be/I5T8XBArcZ4

Ключевой навык в Data science

Программирование - основной навык, который требуется в сфере анализа данных!
Тем эта сфера и сложна, что программирование достаточно серьёзный скил.
Кто-то говорит, что нужно иметь определённый склад ума, кто-то, что потратить n-количество часов чтобы освоить данный навык.

Я склоняюсь ко второму варианту и думаю, что на то он и навык, что его необходимо тренировать, постоянно.

По себе знаю, что чем больше пишешь код, тем быстрее и лучше получается следующая строчка 👩🏼‍💻

Поэтому go решать задачи по программированию, например, те, что публикуются на Leetcode, HackerRank и подобных сайтах. Вы можете решать их не за то нормативное время, что подразумевается, а, допустим, в два-три раза медленнее. Но вы должны чувствовать, что вам нравится и хочется погружаться в это глубже.
Тогда вам будет также занимательно решать задачки в DS.

А у вас как с программированием?

https://academy.yandex.ru/posts/youtubedatasciene

https://t.me/ya_jobs/235

Забирайте запись вебинара "Первые шаги в сферу Data Science"по ссылке: https://l.instagram.com/?u=https%3A%2F%2Fmonecle.com%2Fbuy%2F42440&e=ATPYGkEKOUfgH6DoxTkOdfPmmSYXoxNmDXYbpm-TLJbtq8mXeEunlz6FrAfjuq4z8glt4yXIlZhislZ0tjkrjd8&s=1

Но все же я решила дать запись вебинара, так как были те, кто не смог прийти и интересовались записью.

Судя по отзывам вебинар прошел хорошо, хотя еще есть над чем работать: техническая сторона, моя речь((

До вебинара осталось чуть больше 30 мин.
Кто ещё не зарегистрировался, жду!!!
Будет Мега полезно!

https://monecle.com/buy/42307

ЧТО БУДЕТ НА ВЕБИНАРЕ?

Этот вебинар предназначен для новичков, людей которые либо только начали изучать, либо только думают/ слышали о Data Science и хотят узнать подробнее!

После вебинара вы получите ответы на вопросы:
1. Что такое DS, где применимо?
2. Какие специальности есть в этой сфере, в чем отличия?
3. Что необходимо знать/ уметь в каждой из них?
4. Как понять ваше или нет, как примерить профессию на себя?
5. Где можно обучаться, где брать информацию, ответы, поддержку?
6. Как обучаться самостоятельно и в какой последовательности.
7. Что спрашивают на собеседовании на junior позицию?

Также у вас будет возможность задавать свои вопросы и получать развёрнутые ответы!!!

После у вас сформируется полное понимание этой сферы, ее перспектив и какие шансы у вас освоить одну из профессий в этом направлении.



Ссылка регистрации на вебинар:

https://monecle.com/buy/42307