Стоит ли идти в Data science?
Telegram: https://t.me/ershovds
Какие особенности есть в работе в сфере Data science.
Чем она отличается от работы программиста (software engineer).
Как обстоят дела на рынке труда.
Мои видео про data science
https://youtube.com/playlist?list=PLmgnXCWXejMRnWnZbEpqW_cg2KJaV7va0
Тайм коды:
0:00 Введение
0:23 Индустрия развивается
1:11 Анализ данных
1:49 Исследовательская работа
2:36 Баланс между research и software engineering
3:17 Ситуация на рынке труда
4:42 Data science не везде нужен
5:38 Математика и ML алгоритмы
6:27 Soft skills
#ershovds
Видео Стоит ли идти в Data science? канала Alexander Ershov
Какие особенности есть в работе в сфере Data science.
Чем она отличается от работы программиста (software engineer).
Как обстоят дела на рынке труда.
Мои видео про data science
https://youtube.com/playlist?list=PLmgnXCWXejMRnWnZbEpqW_cg2KJaV7va0
Тайм коды:
0:00 Введение
0:23 Индустрия развивается
1:11 Анализ данных
1:49 Исследовательская работа
2:36 Баланс между research и software engineering
3:17 Ситуация на рынке труда
4:42 Data science не везде нужен
5:38 Математика и ML алгоритмы
6:27 Soft skills
#ershovds
Видео Стоит ли идти в Data science? канала Alexander Ershov
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Разбор популярных вопросов на собеседованиях по data science
Как стать data scientist - мой путь
Карьера в data science - профессии
Data Science, черные ящики – и почему вам сильно повезло
Data Science: Kaggle GRANDMASTER за полгода? | Павел Плесков, Data Nerds
Структуры данных для прохождения собеседования по алгоритмам
6 самых популярных алгоритмов на собеседованиях
009 Big Data и аналитика с помощью Power BI. Антон Ватов
Валерий Бабушкин - о работе в Facebook и трендах Data Science
Как задеплоить ML модель? - через Fast API и Docker
Как попасть на собеседование по data science?
Машинное обучение и нейросети / Интервью с техническим директором Яндекс.Дзен
Почему вы никогда не найдете Дата Саентиста – Валерий Бабушкин
001. Из чего состоит data science и где это нужно в рекомендательных системах - Евгений Соколов
Что понимаешь про карьеру в Data Science после десяти лет работы – Виктор Кантор
Лучшее место для практики в data science - Kaggle: Что это и зачем он вам.
Big data, дополненная реальность и компьютерное зрение / Интервью с Data Scientist
089. Мастер класс Решение задач классификации при помощи CatBoost – Никита Дмитриев
Как искусственный интеллект и нейросети меняют жизнь? // Data Science – будущее уже здесь 6+
Платные курсы по data science: Стоит ли покупать?