Ну, те, кто проверяют проекты, будут проверять от и до. То есть если учащийся к установленному перечню добавил ещё десяток задач и использовал инструменты, о которых вообще никто никогда не упоминал на курсе, то это всё равно будет проверено от начала и до конца. И очень малый процент этим пользуется. Большинство останавливаются на заранее написанном перечне задач и наборе инструментов. Отсюда и шаблонность.

Ребята, посоветуете, где быстро познакомиться с pandas? Хотя бы самое основное, чтобы понятно и не слишком долго. 🌸

Вводный курс Яндекс.Практикума "Анализ данных". Бесплатно, часов на 10 хватит.

На kaggle есть бесплатные мини-курсы

Если что, телефон оставлять не надо. А после прохождения вводной части вам не будут названивать менеджеры с вопросами о том, хотите или очень хотите учиться дальше

Спасибо большое!

Да, это правда хороший старт по Pandas. Плюс можно на Git посмотреть разные проекты с упражнениями и на Kaggle, как выше предложили

Чтобы сейчас так не делать, я решил делать сразу два ДЗ - одно, как требует курс Гикбрейнс, а второй - беру себе альтернативный кейс) вот сейчас в IDEF решил расписать бизнес процесс оформления договора страхования) конечно для этой нотации не самая лучшая нотация, но получу от преподавателя обратную связь, и смогу дальше применять знания, или на собеседовании в своей компании покажу, что уже анализирую AS IS бизнес процессы)

Хорошо ещё на работе установить Юпитер ноутбук и в нем работать. Хорошо прокачиваешься. После пандаса на ексель смотреть не хочется)

Видимо, после любых курсов ещё самому знания добирать придётся)

Можете уточнить про теорию. Допустим я знаю, что в регрессионном анализе используется метод МНК (OLS), т.е. решается задача оптимизации определенной функции и что при большом кол-ве признаков этот метод не работает из-за невозможности рассчитать обратную матрицу при вычислении коэффициента, вместо этого в таких случаях используется градиентный спуск, который работает так-то и так-то... - этого достаточно? Или прямо необходимо формулу расписать всех этих действий?

Хороший вопрос. На мой взгляд, формулу знать не нужно. Нужно хорошо именно механизм знать и понимать как разные методы и задачи между собой взаимосвязанны, примерно как вы описали, можно без такого количество деталей.

Такое откладывается в голове, когда попробовал порешать разные задачи, или по-разному порешать одну задачу. Формулы забудутся скорее всего, а система в голове останется.

В качестве развития вашего примера:
Человек должен понимать как выглядят задачи, в которых он столкнулся бы с необходимостью делать фитинг. Дальше он понимает, что фитинг - это когда ты выбрал какую-то модель, а потом пытаешься подобрать ее параметры так, чтобы она наилучшим образом описывала экспериментальные данные. И это достигается через другую математическую задачу - введем функцию расстояний между точками эксперимента и соответствующими этим точкам значениям из модели (они на самом деле окажуются функциями от параметров модели, которые мы хотим найти фитингом), и начнем проводить оптимизацию. Исходный вектор параметров это argmin. Какие алгоритмы оптимизации при этом можно использовать? Как они в целом работают? Окей, получили argmin, а как понять какова ошибка определения этих параметров? А как понять подошла ли нам сама структура модели? И так далее. Эти конструкции позволяют в голове держать всю систему целиком и понимать как ты бы ее разбирал на части, чтобы от и до решить какую-то задачу про данные.

Лучше не после, а во время. После курсов вам ещё и придется искать, где это применить. И в идеале чтобы это кто-то проверил. А во время курса и будет где применить, и вас ещё и проверят.

Хорошая мысль, спасибо!

Хороший еще критерий, понять освоили вы тему или нет, когда вы над этим думаете и пробуете задавать себе такие вопросы по возникшей задаче, как я описал про анализ качества фита, то в голове должны возникать четкие образы и конкретные идеи как вы стали бы это делать. Можно подсмотреть формулу потом, но понимать, что концептуальных знаний у вас достаточно, чтобы без посторонней помощи решить эти задачи с помощью бумаги и ручки, или кода на компьютере.

Интересная вакансия "Аналитик рынка" — https://hh.ru/vacancy/41972178?from=share_android
Отправлено с помощью мобильного приложения hh https://hh.ru/mobile?from=share_android

📈 Ищу аналитиков в команду 💥 Есть перспективы карьерного и профессионально роста, возможно оплачиваемое обучение и оплачиваемая стажировка. Необходимы люди со знанием SQL, желающие развиваться в одной из крупнейших IT компаний в РФ. Пишите в личку! 💣

#vacancy #вакансия #офис #office #senior #middle #moscow #москва #полныйдень #systemanalyst #системныйаналитик #бизнесаналитик #аналитик #python #django


Middle+ / Senior Системный Аналитик
в Топ10 русский финтех проект 📈

👉🏻 О компании:
Yango.proYango.pro (📍Москва) — успешный русский инвестиционный проект по вкладам в облигации, который уже 6+ лет на рынке, уже в Топ10 на Московской бирже!
А сейчас на самом интересном этапе этапе пересмотра архитектурных решений и технологического апгрейда 🔝

👉🏻 О планах:
Yango стремится войти в Топ5 лучших инвестиционных брокеров России ➕ запустить новый продукт для своих пользователей, который обеспечит важное конкурентное преимущество на рынке.

🤩 Тебе на Выбор сразу 4 продуктовых направления ⤵️

1️⃣ backend ядро + API
2️⃣ новые мобильные приложения
3️⃣ веб-клиент + система персональных инвестиционных рекомендаций для пользователей
4️⃣ система бэк-офиса для размещения облигаций

💪🏻 Тебе предстоит:

Взять на себя ответственность на своем продуктовом направлении за проработанность задач, которые разработчики берут в спринт.

📌 А конкретно:

— Сбор, разработка, описание требований.
— Создание технических заданий (user story, описание алгоритмов, блок-схем, наброски интерфейсов) для разработчиков в разрезе поставленных задач. И системы поставки задач, как таковой :)
— Проверка и приёмка выполненных задач.
— Презентация выполненной работы внутренним заказчикам, создание пользовательских инструкций или FAQ в Wiki.
— Растить команду аналитики и, очень вероятно, самому стать драйвером этой команды. 😁

🎁 Взамен для тебя:

✔️ много свободы решений, внедрения изменений, настройки процессов;
✔️ прозрачные бизнесовые метрики — результат Вашей работы здесь очевиден, заметен, нужен и важен;
✔️ офис: (Москва, 5 мин пешком от м. Нахимовский проспект) с мягким началом дня;
✔️ по деньгам: до 300 000 рублей gross в случае выдающегося опыта и достигнутых результатов :)

Детальное описание можешь почитать здесь ⤵️
Senior System Analyst в Yango

📩 Пиши мне + присылай CV на
yaroslava@anchous-drive.com
@gloriavovk

Знакомые все компании