Data Science для карьериста
Все мы хотим построить успешную карьеру. Как найти ключ к долгосрочному успеху в Data Science? Для этого понадобятся не только технические ноу-хау, но и правильные «мягкие навыки». Лишь объединив оба этих компонента, можно стать востребованным специалистом.
Узнайте, как получить первую работу в Data Science и превратиться в ценного сотрудника высокого уровня! Четкие и простые инструкции научат вас составлять потрясающие резюме и легко проходить самые сложные интервью.
Data Science стремительно меняется, поэтому поддерживать стабильную работу проектов, адаптировать их к потребностям компании и работать со сложными стейкхолдерами не так уж и легко. Опытные дата-сайентисты делятся идеями, которые помогут реализовать ваши ожидания, справиться с неудачами и спланировать карьерный путь.
Узнайте, как получить первую работу в Data Science и превратиться в ценного сотрудника высокого уровня! Четкие и простые инструкции научат вас составлять потрясающие резюме и легко проходить самые сложные интервью.
Data Science стремительно меняется, поэтому поддерживать стабильную работу проектов, адаптировать их к потребностям компании и работать со сложными стейкхолдерами не так уж и легко. Опытные дата-сайентисты делятся идеями, которые помогут реализовать ваши ожидания, справиться с неудачами и спланировать карьерный путь.
Пікірлер1
👍Ұсынамын
💡Танымдық
🎯Пайдалы
Я решила менять профессию, переходя из психологии в IT. После google изучения направлений, отобрала несколько для изучения через книги. Конкретно этой книге я очень благодарна, потому что мне стало намного более понятно что из себя представляет DS, смогу ли я в нее. То есть, действительно на все основные вопросы книга ответила и даже немного дала базу работы с некоторыми инструментами. :)
Дәйексөздер49
которые можно показать людям, чтобы они поняли, с какими задачами вы можете справляться.
Сильное портфолио состоит из двух основных частей: репозиториев GitHub (Git-репозитории) и блога.
Сильное портфолио состоит из двух основных частей: репозиториев GitHub (Git-репозитории) и блога.
Например, вместо того чтобы отсекать определенный процент выбросов, выполните логарифмическое преобразование или возьмите медианное значение вместо среднего.
Чтобы оценить ситуацию, можно задать вопросы вроде: «Есть ли у вас команда по созданию инфраструктуры данных?», «Как давно она создана?», «На что похож стек данных?», «Есть ли у вас команда дата-инженеров?», «Как они взаимодействуют с дата-сайентистами?», «Есть ли у вас процесс инструментального анализа логов, построения таблиц данных и помещения их в хранилище при создании нового продукта?»
