GlobaLWarming

Датасаенс-джуном с нуля тяжело и долго будет, в твоем случае лучше идти через ветку дата-инженера. Для дс сейчас нужно и в классический мл уметь, и в нейронки, иметь проекты, опыт хакатонов каких-нибудь, либо стажировок. А джун дата-инженегру достаточно иметь представление об мл, уметь в секуль и базы данных, питон и с гитом быть знакомым. Знание хадупов, спарков, особенностей нейронок как плюс. Ну и для собесов дефолт алгоритмы и структуры данных вместе с ооп, базовыми знаниями по операционным системам, сетям и вебу просто должны быть. Что-то надо лучше знать, что-то более поверхностно. Теоретически месяца за 3 можно минимум освоить, но вероятно в голове будет неструктурированная каша, которая устаканивается лишь со временем. А, еще есть бизнес-аналитика, с табло, кликхаусами и бигквери работать, не особо интересно имхо, но порог вхождения ниже. Все необходимое доступно в интернете бесплатно, так что дальше вопрос лишь собственных возможностей и мотивации. Из годных платных по датасаенсу вроде как яндекс.практикум. Там 8 месяцев, дорого, но вроде того стоит. Ну и учиться придется постоянно. Я чуть больше года назад стартанул, но курсы нон-стоп проходить приходится, а я и не против ссылки python https://stepik.org/course/67/ https://stepik.org/course/512/syllabus ml https://mlcourse.ai/ sql http://www.sql-ex.ru/index.php?Lang web https://stepik.org/course/154/ решать алгоритмические задачки на сайтах типа https://leetcode.com/ ни разу в жизни не видел позиции джуна датаинженера ей богу, даже приблизительно не могу себе представить нахуй такой человек нужен инженер инфраструктуру разворачивает и говно из тетрадок в прод запускает, шатанием табличек можно как раз на датасайнтиста/датааналитика прорваться если достаточное количество баззвордов по теме сверху выучить, а датаинженеры это поголовно перекатчики из разработки с опытом Ты путаешь мл-инженера с дата-инженером, а в остальном прав. Первый действительно разворачивает в прод, а второй это как раз типа аналитика: получает задание достать и предобработать данные для саентистов, ну и вообще заниматься например разметкой, чистить, етц. Для картинок иногда критически важно их глазами просмотреть, тексты тоже необходимо предобрабатывать. Для табличек тоже есть своя специфика. Датаинженеров набирают крупные конторы типа х5, сбера и те, кто у кого просто много данных. Сужу по вакансиям с хх и одс. python https://stepik.org/course/67/ https://stepik.org/course/512/syllabus ml https://mlcourse.ai/ sql http://www.sql-ex.ru/index.php?Lang web https://stepik.org/course/154/ решать алгоритмические задачки на сайтах типа https://leetcode.com/ Спасибо за совет. Курсы по python эти я тоже находил, в принципе и думаю на них перейти после видеокурсов для закрепления. Еще pythontutor начал прорешивать, но пока в самом начале. А вот остальное уже интереснее. Учиться постоянно это ок, другой вопрос с минимальным порогом, чем ниже тем лучше, так как хотелось бы найти себе работу хоть за копейку через тех же месяца 3-4, чтоб хотя-бы за квартиру чем платить было. А что по тестировщикам, мне чел знакомый сказал что там с питоном можно норм пробиться и порог не высокий(сам на джаве что-то в сбербанке пилит)? У меня предпочтений нет, хочу начать язык применять и рабочие знания получать как можно быстрее, там если что и переквалифицироваться можно по ходу. На самом деле критически важно сразу выбрать локально-глобальную цель и от нее отталкиваться. Если тебя интересуют деньги, то иди во фронтенд\фулстек разработку , там зарплатная медиана выше, чем в датасаенсе, например. Если все же ты решил связаться с дс, то надо будет попутно с изучением питона, вспоминать\изучать необходимую базу по матанам всевозможным, а потом еще и на датасетах применять полученные знания. В общем я к тому, то без заранее определенной цели ты будешь распыляться на ненужное, и в итоге будешь знать везде по чуть-чуть, и без специализации в чем-то одном. Для джуна лучше уметь\знать всего несколько вещей, но твердо. А кругозор как плюс. С голым питоном сейчас пробиться шансы очень низкие. В СПб 100+ джунов на вакансию абстрактного питон-джуна, например. Ну и надо понимать, что в контексте того же дасасаенса, питон -- это инструмент по решению задач. В первую очередь нужно понимать проблему и знать способы решения, а язык лишь позволяет это сделать быстро и с некоторым качеством. Так что минимальный порог вхождения на рынок с некоторым преимуществом перед общей массой это: 2-3 проекта на гитхубе, 5-10 пройденных онлайн-курсов и четкое понимание своего желаемого пути развития на текущий момент. Повторяю, этот набор, как мне кажется, даст преимущество. А врываться с ноги с резюмехой можно хоть не зная нихуя: уверен, что если софт-скилы прокачаны, то можно будучи нулевым попасть. Пушто у джуна обычно ответственности мало и первое время он будет заебывать вопросами, поэтому решение скорее будет приниматься исходя из невербальных признаков, то есть с тобой банально должно быть приятно общаться и ты быстро соображаешь, а остальное приложится.

Датасаенс-джуном с нуля тяжело и долго будет, в твоем случае лучше идти через ветку дата-инженера. Для дс сейчас нужно и в классический мл уметь, и в нейронки, иметь проекты, опыт хакатонов каких-нибудь, либо стажировок. А джун дата-инженегру достаточно иметь представление об мл, уметь в секуль и базы данных, питон и с гитом быть знакомым. Знание хадупов, спарков, особенностей нейронок как плюс. Ну и для собесов дефолт алгоритмы и структуры данных вместе с ооп, базовыми знаниями по операционным системам, сетям и вебу просто должны быть. Что-то надо лучше знать, что-то более поверхностно. Теоретически месяца за 3 можно минимум освоить, но вероятно в голове будет неструктурированная каша, которая устаканивается лишь со временем. А, еще есть бизнес-аналитика, с табло, кликхаусами и бигквери работать, не особо интересно имхо, но порог вхождения ниже. Все необходимое доступно в интернете бесплатно, так что дальше вопрос лишь собственных возможностей и мотивации. Из годных платных по датасаенсу вроде как яндекс.практикум. Там 8 месяцев, дорого, но вроде того стоит. Ну и учиться придется постоянно. Я чуть больше года назад стартанул, но курсы нон-стоп проходить приходится, а я и не против ссылки python https://stepik.org/course/67/ https://stepik.org/course/512/syllabus ml https://mlcourse.ai/ sql http://www.sql-ex.ru/index.php?Lang web https://stepik.org/course/154/ решать алгоритмические задачки на сайтах типа https://leetcode.com/

Конвертировал mobilenet и кастомную сетку для pose-estimation через coreml для айос, писал быдло-обертку на свифте Yolo относится к single-shot детекторам, поэтому свои 30 фпс ты должен иметь

Список уважаемых людей

Хорошая книга, интересная

Что это

Как раз сегодня собирал диодный мост, вот совпадение

ЕСЛИ ПОСЛЕ ПРОСМОТРА ЭТОГО ВИДЕО, ВЫ ПОМОЛИЛИСЬ ИЛИ У ВАС ВОЗНИКЛИ ВОПРОСЫ – НАПИШИТЕ НАМ

тут согл

https://www.youtube.com/watch?v=n9cZYVBhL3Y всех с новым годом во-первых

https://www.youtube.com/watch?v=b00bRYZSRew

Ку!