Книга «Data Science для карьериста» поможет вам войти в сферу Data Science и стать профессионалом. В ней рассказывается том, кто такие дата-сайентисты, как получить необходимые навыки и какие шаги нужно предпринять, чтобы устроиться на работу. После трудоустройства эта книга поможет вам понять, как развиваться в своей должности и стать в итоге частью сообщества Data Science, а также дорасти до уровня старшего специалиста. Наука о данных стремительно меняется, поэтому поддерживать стабильную работу проектов, адаптировать их к потребностям компании и работать со сложными стейкхолдерами не так уж и легко. Прочитав ее, вы станете уверенно смотреть на предстоящий карьерный путь.
Наконец, в приложении мы собрали для вас более 30 вопросов, которые можно услышать во время интервью, а также предложили примеры хороших ответов. Мы пояснили, какие навыки оцениваются при каждом вопросе и как на них лучше отвечать.
Если вы загуглите «как стать специалистом Data Science», перед вами, скорее всего, появится обширный список, содержащий навыки от статистического моделирования до программирования на Python, а также информация об эффективном общении и проведении презентаций. В одной вакансии может описываться роль, схожая с ролью специалиста по статистике, в то время как другой работодатель ищет кого-то с дипломом магистра информатики. Интернет вам предложит различные варианты приобретения нужных навыков — от возвращения в университет на магистерскую программу до прохождения учебного курса или практики анализа данных на текущем месте работы. В совокупности все эти способы могут показаться непреодолимыми, особенно для тех, кто еще до конца даже не определился с решением стать дата-сайентистом. Для вас есть хорошая новость: не существует ни одного специалиста по Data Science, который обладал бы всеми этими навыками.
Для кого эта книга: Эта книга предназначена для людей, которые еще не начали работать в Data Science, но в перспективе рассматривают такую возможность, а также для тех, кто только начал трудиться в этой сфере. Начинающие специалисты получат навыки, которые необходимы, чтобы стать дата-сайентистами, а джуниоры узнают, как повысить свою экспертность. Многие темы в книге вроде прохождения интервью и обсуждения оффера — это полезные ресурсы, к которым стоит возвращаться на любом этапе карьерного пути.
Основы Python для Data Science — Python — язык программирования №1 для машинного обучения и Data Science. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и машинного обучен ...
Книга рассчитана на специалистов в области Data Science, обладающих некоторым опытом работы с языком программирования R и имеющих предварительное понятие о математической статистике. В ней в удобной и легкодоступной форме представлены ключевые понятия из статистики, которые относятся к науке о данных, а также объяснено, какие понятия важны и полезн ...
Data Science (наука о данных) - одна из самых востребованных специализаций нашего времени. Исследование данных позволяет преобразить любую традиционную или инновационную бизнес-модель. Эта книга базируется на вводном курсе по Data Science из Колумбийского университета и начинающему специалисту-аналитику она совершенно необходима.
Unleash the power of Python for your data analysis projects with For Dummies!Python is the preferred programming language for data scientists and combines the best features of Matlab, Mathematica, and R into libraries specific to data analysis and visualization.
Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц. Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта. Материал будет немедленно удален. Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях. Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.
Название: 
Распечатать
