Обложка: работа дата-сайентиста

5 неожиданных мест работы дата-сайентиста: от йоги до борьбы с deepfakes

Специалисты в data science становятся всё более востребованными. Основатель Zenia Yoga рассказал, где ждут на работу дата-сайентистов.

Скрапинг сайта с помощью Python: гайд для новичков

Пишем простой скрапер на Python для сайта с объявлениями о недвижимости. Получаем готовый очищенный готовый к экспорту датасет.

Обложка: Скрапинг сайта с помощью Python: гайд для новичков

Подборка полезных инструментов для повседневной работы от специалиста по Data Science

Специалист по Data Science поделился списком проверенных инструментов и сервисов, которые помогают ему решать разные задачи.

Обложка: Подборка полезных инструментов для повседневной работы от специалиста по Data Science

Какое направление Big Data выбрать и какие перспективы у новичков: объясняет эксперт

Простое объяснение того, чем занимаются дата-аналитики, дата-инженеры и дата-сайентисты, а также анализ карьерных перспектив в Big Data.

Обложка: Какое направление Big Data выбрать и какие перспективы у новичков: объясняет эксперт

Основные инструменты дата-сайентиста

Подборка инструментов для работы специалиста по Data Science: от самых простых и повседневных до более специфических и редких

Обложка: Основные инструменты дата-сайентиста

Топ-10 Python библиотек для Data Science

Рассказываем, на какие популярные Python библиотеки для Data Science стоит обратить внимание начинающему дата-сайентисту.

Обложка: Топ-10 Python библиотек для Data Science

Набор инструментов, чтобы сделать аналитику на R максимально комфортной

Инструменты, которые наверняка пригодятся, если вы будете заниматься Data Science и аналитикой на языке R. 

Обложка: Набор инструментов, чтобы сделать аналитику на R максимально комфортной

10 вопросов на позицию специалиста по Data Science

По 5 вопросов с собеседований из двух обязательных для Data Scientist областей знаний — теории вероятности и машинного обучения

Обложка: 10 вопросов на позицию специалиста по Data Science

Математика для Data Science: 3 полезных закона

Data Science и математика тесно связаны. Рассказываем про три математических закона, на примере песен из Spotify.

Обложка: Математика для Data Science: 3 полезных закона

Где общаются разработчики: русскоязычные чаты программистов

Сделали подборку чатов программистов в Slack, Telegram и Gitter.

Обложка: Где общаются разработчики: русскоязычные чаты программистов

Базовые знания Data Science: что и где нужно изучить новичку

Область Data Science сейчас популярна и есть везде. Разбираемся, что нужно знать для минимального входа в эту сферу.

Обложка: Базовые знания Data Science: что и где нужно изучить новичку

Business Science vs Data Science: чем отличаются два направления науки о данных?

Когда речь идёт о данных и их пользе для бизнеса, многие вспоминают про Data Science. Однако это не всегда именно то, что нужно бизнесу.

Обложка: Business Science vs Data Science: чем отличаются два направления науки о данных?

Data Science для начинающих: 12 проектов на Python за 3 часа

Если только начинаете путь в Data Science, попробуйте сделать эти проекты для начинающих. Они научат вас собирать и визуализировать данные.

Обложка: Data Science для начинающих: 12 проектов на Python за 3 часа

Что работодатели ждут от начинающих специалистов по Data Science

Разбираемся, какие скиллы нужно прокачивать и как выделиться среди других соискателей на позицию специалиста по Data Science.

Обложка: Что работодатели ждут от начинающих специалистов по Data Science

5 шпаргалок по Python для разных сфер применения

Мы собрали несколько полезных шпаргалок по Python: больше не придётся тратить время на поиск базовой информации.

Обложка: 5 шпаргалок по Python для разных сфер применения
Обложка: Выбраться из матрицы: как пройти отбор на Python-разработчика в Data Science

Выбраться из матрицы: как пройти отбор на Python-разработчика в Data Science

Рассказ о том, почему джунам будет трудно в команде Data Science, к чему стоит готовиться мидлам и какие задачи стоит ожидать.

Почему дата-аналитики должны перестать работать «дворниками»

Дата-аналитики приносят пользу, когда извлекают из данных полезные инсайты. Но зачастую им не до этого, ведь данные ещё нужно очистить.

Обложка: Почему дата-аналитики должны перестать работать «дворниками»

Аналитик Big Data — чем занимается, и что нужно знать, чтобы им стать?

Совместно с GeekBrains рассказываем, что нужно знать, чтобы стать аналитиком Big Data — даже если у вас нету опыта работы.

Обложка: Аналитик Big Data — чем занимается, и что нужно знать, чтобы им стать?

Python vs. R: что выбрать для Data Science начинающему специалисту?

Python и R —два самых популярных языка для Data Science. Какой из них выбрать? Разбираемся в плюсах, минусах и инструментах обоих языков.

Обложка: Python vs. R: что выбрать для Data Science начинающему специалисту?

Собеседование по Data Science: что нужно знать и где это изучить

Leon Chlon, специалист из Facebook, рассказывает, какие знания и подход нужны, чтобы успешно пройти собеседование по Data Science.

Обложка: Собеседование по Data Science: что нужно знать и где это изучить

Отбор признаков в машинном обучении

Как происходит процесс отбора подмножества значимых признаков для использования в построении модели в машинном обучении.

Обложка: Отбор признаков в машинном обучении

Программирование на Python с нуля: дорожная карта разработчика

Как научиться программировать на Python с нуля? Мы составили дорожную карту для быстрого, эффективного и структурированного изучения Python.

Обложка: Программирование на Python с нуля: дорожная карта разработчика

Создайте и разверните своё первое веб-приложение для машинного обучения

Создаём с помощью PyCaret приложение для прогнозирования затрат на госпитализацию пациентов на основе разных показателей.

Обложка: Создайте и разверните своё первое веб-приложение для машинного обучения

Специалисты по data science тратят большую часть рабочего времени не на разработку продуктов

Дата-сайентисты часто сталкиваются с некачественными данными. В статье рассмотрены причины этого, а также возможные способы решения.

Обложка: Специалисты по data science тратят большую часть рабочего времени не на разработку продуктов

Как за 75 долларов собрать датасет из 50 тысяч изображений: опыт стартапа Neatsy

Разбор кейса сбора большого датасета через краудсорсинг с поэтапным описанием.

Обложка: Как за 75 долларов собрать датасет из 50 тысяч изображений: опыт стартапа Neatsy

Data Science с нуля: подробный гайд для начинающих

Можно ли освоить Data Science с нуля самостоятельно? Спойлер: да. Мы составили гайд с полезной информацией и материалами для самостоятельного изучения.

Обложка: Data Science с нуля: подробный гайд для начинающих

Задачи по Data Science от Tproger и GeekBrains

Один из главных прикладных навыков data science — умение работать с библиотеками вроде Pandas и NumPy. Собрали для вас несколько задач по этим библиотекам.

Обложка: Задачи по Data Science от Tproger и GeekBrains

7 советов для новичков в Data Science

Как сосредоточить усилия на практических навыках, не зацикливаться на абстрактных теориях и подготовиться к работе Data Scientist’ом.

Обложка: 7 советов для новичков в Data Science

Типичный рабочий день специалиста по Data Science

Рассказ практикующего специалиста о том, что ему приходится делать чаще всего по долгу службы data scientist’ом.

Обложка: Типичный рабочий день специалиста по Data Science

Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений

Рассказываем, в чём преимущества Python перед низкоуровневыми языками и чем он полезен в Data Science.

Обложка: Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений

Ожидания vs. Реальность: чем отличается изучение Data Science и настоящая работа

Обычные энтузиасты Data Science редко сталкиваются с нюнасами реальных рабочих проектов. О них и расскажет человек, год проработавший в этой должности.

Обложка: Ожидания vs. Реальность: чем отличается изучение Data Science и настоящая работа

Практика Data Science: где искать датасеты и что с ними делать — отвечают эксперты

Начинающие специалисты в Data Science порой не знают, где искать датасеты и что с ними делать. Узнали у экспертов, что они могут посоветовать.

Обложка: Практика Data Science: где искать датасеты и что с ними делать — отвечают эксперты