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.
Специалист по Data Science поделился списком проверенных инструментов и сервисов, которые помогают ему решать разные задачи.
Простое объяснение того, чем занимаются дата-аналитики, дата-инженеры и дата-сайентисты, а также анализ карьерных перспектив в Big Data.
Основные инструменты дата-сайентиста
Подборка инструментов для работы специалиста по Data Science: от самых простых и повседневных до более специфических и редких
Топ-10 Python библиотек для Data Science
Рассказываем, на какие популярные Python библиотеки для Data Science стоит обратить внимание начинающему дата-сайентисту.
Набор инструментов, чтобы сделать аналитику на R максимально комфортной
Инструменты, которые наверняка пригодятся, если вы будете заниматься Data Science и аналитикой на языке R.
По 5 вопросов с собеседований из двух обязательных для Data Scientist областей знаний — теории вероятности и машинного обучения
Математика для Data Science: 3 полезных закона
Data Science и математика тесно связаны. Рассказываем про три математических закона, на примере песен из Spotify.
Где общаются разработчики: русскоязычные чаты программистов
Сделали подборку чатов программистов в Slack, Telegram и Gitter.
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.
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.
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.
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.
5 шпаргалок по Python для разных сфер применения
Мы собрали несколько полезных шпаргалок по Python: больше не придётся тратить время на поиск базовой информации.
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.
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.
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.
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.
Отбор признаков в машинном обучении
Как происходит процесс отбора подмножества значимых признаков для использования в построении модели 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.
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.
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.
Как за 75 долларов собрать датасет из 50 тысяч изображений: опыт стартапа Neatsy
Разбор кейса сбора большого датасета через краудсорсинг с поэтапным описанием.
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.
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.
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.
Типичный рабочий день специалиста по Data Science
Рассказ практикующего специалиста о том, что ему приходится делать чаще всего по долгу службы data scientist’ом.
Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений
Рассказываем, в чём преимущества Python перед низкоуровневыми языками и чем он полезен в Data Science.
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.
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.
12
