Sizar, Яндексовкий курс на Courser'a начинал, но он меня очень сильно разочаровал, ес чес, по сравнению с другими курсами, кот. я делал, и именно качество предоставления материала, т.е.сложилось ощущение что курс был сделан больше не для подачи знаний, а для увеличения свой значимости преподавателями: куча ненужной, непрактичной информации, да еще и со слабыми примерами.
Насчет 22-25 летних я не обеспокоен, т.к. у меня порядка 10 лет опыта работы в финансовой сфере, а у них "0" . Плюс, в Data Science ихмо важнее креативить нежели чем задротские знания, поэтому тут тоже можно посоревноваться.
С английским проблем нет.
В Сбербанке смотрел список полномочий на позиции, но чего то они расстраивают. Такое ощущение, что человек кот. писал требования на должность либо в полном ступоре, либо не умеет вообще думать, либо ищет человека на одну единственную задачу в полном рздрае, что как то несерьезно выглядит имхо исходя из ограниченного количества качественных кандидатов и общего спроса на такие позиции.
Но за мысли и наводки, все равно большое, еще раз, спасибо!
про kaggle знаю. но реалистично: до того пока я там начну что то делать интересное пройдет как мин. месяц 6. есть другие/свои интересные идеи где/как/и кому делать DS, но нужна Дата, кот. имхо пока тяжеловато собрать...
про веб девелопмент: я сделал более-менее сложный сайт/социальную сеть на D]ango с группами, логинами, постами, б/д SQL со всякими админ. функциями, так что поэтому в эту сторону смотрю, хотя и не хочется
тестировщиком не вариант. но за остальное всё, БОЛЬШОЕ СПАСИБО!
Но я чес говоря не согласен, что всё так безнадежно, т.к., во-первых, уже упомянул что ходил на лекцию Data Science For Small Business недавно, так вот там профессорша 20 лет математику в Вышке преподавала, но она просто космос. Да, она работал, на гос.органы, пытаясь, делать для них прогнозы итд, в медицинской сфере тоже, еще где то, но в практичном плане, зная бизнесовый народ, она просто ноль(!), вот от слова совсем. Бизнесовый народ интересуют 2 вещи: доходы и расходы! Все(!) И если ты им можешь обьяснить на пальцах четко, как да что, то они тебя купят/перекупят/и потом еще 5 раз оборот пустят. А академический народ и программисты они не привыкли к такому ни стилю, ни обладают такими навыками хаслинга, да и не живут в этом мире совсем.
Как еще один пример. Мой сожитель имеет магистратуру, работает сейчас в медицинском стартапе в сфере ИИ (т.е. по сути он им написал его, да еще с нуля), но в бизнесе он тоже ни бум-бум (также от слова совсем). Т.е. они не понимают ни бизнес процессы, ни динамику, ни даже многие не знают как зарабатываются деньги, не говоря уже о дебетах и кредитах. Сидит целыми днями дома - кодит, ходит в бассейн и вся жизнь как день сурка)))
Вообще, имхо именно такие толмачи как мы, кот. могут между этими 2 мирами общаться будут (и, наверно, сейчас в самой цене). Имхо, у меня просто проектов больших таких еще нет, чтобы по контактам своим их кидать и где-то нужно месяцев 6-8 чтобы добить, наверное,... ну, и скилл свой тоже на это дело навострить, не до конца прокаченный. Проблема же самая большая просто что в HR'ах в таких компаниях сидят зомби. Им написали что делать они и делают, да и то, то одного по блату наймут, то другого знакомого. Так что кто ищет, тот всегда найдет! Надо значит подкопы тогда копать раз так не получается зайти.
PS По поводу Java не жалею, кстати. Есть знакомый, кот. закончил топ вуз в прошлом году, биологию (ну, или что то с этим связанное), устроился сейчас Джавистом и плюется. т.к. работает monkey-кодером как он себя называет. Вроде с 2019 уже собрался обратно учиться, грит пойду лучше иследованиями заниматься, чем в этой корпоративном болоте сидеть.
PPS Т.е. у меня сожаление только одно, наставника не было хорошего, так бы можно было в 3 раза быстрее все выучить
и это по поводы математики, на Courser'е есть курсы по DS с математикой, но она там 1) слишком сложная 2) все равно не практичная для бизнеса ==> обрати внимание на курс Jose Portilla по DS на Udemy, там очень все четко и интересно и много навыков для реальной деятельности
Валентин, ИМХО, Data Science как то же программирование, всё лишь ограниченно Вашей фантазией: начиная, допустим, как оптимизировать уборку снега на улицах до динамического прайсинга на продукцию/услуги, до маркетинговых и прочих исследований, до анализа кода РНК итд итд итп
со своей же колокольни, т.к. у меня бухгалтерско-аудиторский-бизнесовый опыт: по сути весь бизнес это 2 проблемы: где и как генерировать прибыль и как снижать, либо правильно распоряжаться издержками/затратами/ресурсами
там где есть хоть какая либо дата => можно пытаться создавать модели, прогнозы, пытаться что то сгенерировать практичное исходя из вашей фантазии/нужд/целей
вообще в свете тoго нынешнего IT и AI развития что мы сейчас имеем, имхо лет через 20, практически вся операционная деятельность компаний будет заменена роботами и автоматизированна, а средний аналитико-административный уровень (т.е. закупки, маркетинг, HR, логистика, аналитические и прочие департаменты) на 70-80% станут Data Science. Останутся/ется только принимающие решения наверху чуваки (верхний эшелон) и несущие ответственность, а остальные .... я даже не знаю что будут делать чес говоря
Имхо ваш вопрос в стиле: "Здравствуйте, меня зовут Петя, мне 6 лет, на след. год пойду в первый класс! У меня такой к вам вопрос: "Как собрать ядерную бомбу?"
по паттернам я читал "Learning Python Design Patterns" by Chetan Giridhar
(не скажу, что прям все супер-пупер, но очень лаконичная книга для начинающего и без слишком большого количества воды, как любят некоторые в CS)
касательно алгоритмов, конкретной книги посоветовать не могу, я учил по лекциям Тимофея Хирьянова из МФТИ на youtube'e. Там можно начинать с самых первых его лекций по информатике, но сейчас даже целенаправленный курс по алгоритмам есть и упражнения тоже. Потом просто уже гуглил по самым используемым, если что то непонятно было.
ИМХО, если Вы у вас есть работающие нормально свои программы на таком уровне, и еще стабильно, то джуниором Вас без проблем возьмут. За качество кода в таком случае, я бы сильно не беспокоился на данном этапе, т.к. во-первых,у каждой компании свои стиль и требования, вo-вторых, за пределами академических заведений и всяких мега-ИТ монстров, требования самые основные, чтоб работало, в первую очередь, а не красота кода.
Нужно знать Python хорошо, в первую очередь, и решать задачки, а не теорию учить для DS. Библиотеки: Numpy, Pandas, Matplotblib, Scikilearn, Seaborn итд. в особенности.
Если уж хочется hardcore математики, то тогда сразу читать книгу от создателей этой науки ISLR by Gareth James (доступна бесплатно на сайте унивеститета в pdf).
Мне очень понравились лекции Jose Portilla на udemy.com. Вроде там еще есть лекции гражданина Еременко неплохие по теме, но я у него брал только курс по Tableau.
"Learn Data Analysis with Python" by Henley, Wolf: сейчас начал, но это только задачки и то что работодатели требуют для трудоусторйства по сути, а не пространственную теорию.
Насчет 22-25 летних я не обеспокоен, т.к. у меня порядка 10 лет опыта работы в финансовой сфере, а у них "0" . Плюс, в Data Science ихмо важнее креативить нежели чем задротские знания, поэтому тут тоже можно посоревноваться.
С английским проблем нет.
В Сбербанке смотрел список полномочий на позиции, но чего то они расстраивают. Такое ощущение, что человек кот. писал требования на должность либо в полном ступоре, либо не умеет вообще думать, либо ищет человека на одну единственную задачу в полном рздрае, что как то несерьезно выглядит имхо исходя из ограниченного количества качественных кандидатов и общего спроса на такие позиции.
Но за мысли и наводки, все равно большое, еще раз, спасибо!