Практически в каждой вакансии бизнес-аналитика, в т.ч. стажера указано обязательное наличие технического образования
я верю тебе. В вакансиях обычно, много всякой ерунды написано.
Увы, но на свое резюме с отсутствующим техническим образованием откликов не получаю
Не воспринимай это на свой личный счет, как оценку твоих способностей, знаний и т.д. Отказ это вообще ни что, часть из них фильтры, часть эйчар, который ничего не понимает. Ты слишком в серьез воспринимаешь, все что там написано в вакансии, откликайся и где опыт требуется от года до трех, на собеседовании скажи, на фрилансе, работала и т.д. У нас сейчас нет такого рынка найма что бы воспринимать, всерьез то что написано в вакансии, либо напором и активностью, ты получишь свои шансы и потом их используешь, либо не получится.
Если нет опыта в резюме, нужны сотни откликов, что-бы это во что-то конвертировалось (в потенциальное собеседование). Основный твой шанс, это там где попросят сделать тестовое задание. И что бы его повысить просто больше активности, на месяцы вперед, и не важно сколько отказов.
ElenaNovak, Есть что-нибудь вроде 0.001 процента вакансий, где напрямую указаны топ вузы МФТИ например. Второй момент, диплом топ вуза существенно увеличит шансы и там где не указанно. Но это всего несколько вузов. Просто высшее техническое образование, не как не заинтересует работодателя.
dim5x, Я на вы не разговариваю, не устраивает не поддерживай беседу.
относительно в корне не правильно df.columns, то с ним работают например итерируются по нему то есть df.columns = [col.upper() for col in df.columns] или более сложные опреции, что по сути тоже самое, что прямое присвоение списка и там и там список. Но когда мне нужно перемеиновать определенные колонки, то используют rename кончено по скольку сама операция переименования это маппинг (было-> стало). Вторая история это избегают что либо менять во входящем фрейме. Его не трогают, а процессируют фкнкциями где у каждой функции на вход фрейм а на выход его трансформированная копия.
dim5x, df.rename(columns={'old',:'new'}), a df.columns это переопределение индекса (колонки тоже индекс) это в корне не правильно, как собственно в первом ответе не выбранном решением и указано.
dim5x, Это в корне не правильный подход перименовывовать колонки, посредством df.columns, на курсах дожны показывать как это делать правильно. Это элементарное заполнение индекса. Насчет index_col=0 я не обратил на это внимание.,что не отменяет какую строчку кода он не может выполнить. Он говорит ожидаемый размер колонок 3 я получил 4.
Алексей Уколов, Тут видишь ли, у нас фундаментальное расхождение, мое мнение что учеба английского на любых комедийных шоу это не правильно. Если мы вынесем за скобки изучение языка, смотреть не смотреть комедийные сериалы это личный выбор каждого.
1. Все те факторы которые свойственны естественной среде (юмор, фразеолагизмы, акцент, обороты речи и т.д), учатся когда ты в ней находишься.
2. Обучаться английскому нужно, на обучающихся материалах (материалы должны быть английском, но не обучать английскому). Например интересуешься программированием, смотри блогеров которые учат программированию на английском, математике смотри математику на английском и т.д.
Дело не в том что станешь лучше и в том и в другом. А в том что мозг быстрее будет строить связи научится отделять даже не понятное слова, научишься понимать общий посыл не поняв некоторое количество слов и т.д.
main point Обучающий контент >> Развлекательного. И я не рассматриваю "для жизни" только для изучения и развития навыков языка.
Алексей Уколов, Так то ты по своему прав тоже. Ок встречный вопрос. Ключевым фактором развития навыков языка, это "прокручивание в голове прослушанного контента" - может ты с этим не согласен? Что прокручивать в голове, о чем глубоко размышлять после условных "друзей"?
Тут конечно, я махнул лишнего классифицировав все "сериалы" в категорию "условные друзья". Такая ассоциация в моменте возникла.
Алексей Уколов,
Ну во первых, я указал что это мой личный совет. Во вторых мое мнение.
1. Есть очень простая база, для которой сериалы сложны.
2. Потом драйвером и мотивацией может служить интересующей контент.
аудио книги 100 процентов согласен, сам в том числе по ним учился, насчет сериалов тут конечно смотря что за сериал, может ты на каких-нибудь discovery сериалах учился, я имел ввиду условные "Друзья" попытку научится на подобных считаю худшей затеей.
pavlik 322, Зависит на сколько все взаимодействует. Если рука независима от передвижения то разделяй. В целом говоря о роботе, думаю здесь разделять не нужно. По сколько все компоненты зависимы между собой. И надо идти очень сложным путем, имея дело с разным типами и функциями активацими на выходе, устанавливать веса для этих функций и т.д.
Vitsliputsli,
1. При чем здесь ближайшие соседи и особенности создания эмбедингов.
2. Черными ящиками нейронные сети называют, потому что это не интерпретируемые модели. Например если моя модель простая линейная то моя формула y = ах+b б где выученные парметр a - имеет прекрасную бизнес интерпретацию понятную школьнику. А вот в случае с нейронынми сетями выученные знания модели это матрица весов, где например позицию w[2,1] не каким образом не связать с ответом нейроной сети, это просто один из коэффициентов трансформации входа в желаемый вывод, и не более того.
pavlik 322, Еще раз brew install git и активированное base никак не связанно и git будет установлен в систему а не в виртуальное окружение. При активированном виртуальном окружении если ты используешь conda или pip.
pavlik 322, Не пойму связи между гит, и виртуальным окружением. Гит это про версии файлов проекта, виртуальное окружение это изолированный python и набор библиотек.
Dato38it,
Каким образом нет никаких гарантий что совмещение строк прошло правильно.
1. Какое количество строк в первой таблице и во второй таблице?
2. Что это за таблицы. В плане что заданные там?
Dato38it, ладно проехали не услышал ты меня.
Когда мы осуществляем операции соедения двух таблиц, нам нужен принцип.
например таблица А имеет две колонки А1, А2 мы рассмтриваем строку 0 (первую)
Таблица Б имеет колоки Б3, Б4 что бы нам в результате иметь таблицу.
A1, A2, Б3, Б4 мы должны определить принцип какие строки подтягивать, если я раасматриваю таблицу А и ее первую строку, какую строку из таблицы Б мне подтянуть. Если принцип отсутвует вообщето это один и тот же набор данных их просто сливают в одну таблицу то есть конечное количество строк стоновится n1 + n2. при этом предварительно переименовав колонки что бы их имена совпали.
Если прицнип формирования есть то используют реляционные операции. Но нужно знать принцип, где инлескы равны, где колонка А1 = B1 или любая другая, где какое то условие истинно и т.д.
Dato38it, Ну если у тебя две таблицы, одинаковой формы. Нет никакого принципа. либо простая конкатенация, pd.concat([df1,df,2],axis=1), либо можешь свжойнить по индексу df1.join(df2), по умолчаниию будут все индексы из df1, если только пересекающееся индексы то how='inner'. Если нужгы предварительные фильтры то используешь loc. Если есть колонки с одинаковыми именами то задаешь параметр lsuffix, rsuffix, какой суффикс добавить к левой и правой.
Не воспринимай это на свой личный счет, как оценку твоих способностей, знаний и т.д. Отказ это вообще ни что, часть из них фильтры, часть эйчар, который ничего не понимает. Ты слишком в серьез воспринимаешь, все что там написано в вакансии, откликайся и где опыт требуется от года до трех, на собеседовании скажи, на фрилансе, работала и т.д. У нас сейчас нет такого рынка найма что бы воспринимать, всерьез то что написано в вакансии, либо напором и активностью, ты получишь свои шансы и потом их используешь, либо не получится.
Если нет опыта в резюме, нужны сотни откликов, что-бы это во что-то конвертировалось (в потенциальное собеседование). Основный твой шанс, это там где попросят сделать тестовое задание. И что бы его повысить просто больше активности, на месяцы вперед, и не важно сколько отказов.