Forwarded from AvitoTech
Олег Харатов из команды DWH выступит 21 июля на IT’s Tinkoff Data Meetup, чтобы поделиться знанием, как найти данные о данных. Приглашаем зарегистрироваться!
Тем временем в открытом доступе появился доклад Жени Николаева, коллеги Олега, который презентовался на Smart Data 2021. В нём — о продуктовом подходе к разработке платформы хранилища данных.
Кстати, мы даже статью такую писали. Помните?
#dwh_avitotech #видео_avitotech #avitoteam
Тем временем в открытом доступе появился доклад Жени Николаева, коллеги Олега, который презентовался на Smart Data 2021. В нём — о продуктовом подходе к разработке платформы хранилища данных.
Кстати, мы даже статью такую писали. Помните?
#dwh_avitotech #видео_avitotech #avitoteam
Тинькофф Митапы
Митап IT’s Tinkoff Data Meetup
Управляем данными
Forwarded from IT Meeting - митапы и конференции по разработке
Приглашаем на тест-драйв Yandex DataLens по следам «BI круг Громова»
🗓 21 июля в 15:00 (Мск) эксперты «Ёлва», BI Consult и Yandex проведут тест-драйв Yandex DataLens в рамках road-show российских BI-решений.
На вебинаре познакомим с компонентами и архитектурой DataLens и детально разберем решение реального кейса:
▫️ Загрузка данных в Yandex Cloud с помощью Object Storage
▫️ Импорт данных в витрину ClickHouse и подключение DataLens к ClickHouse как к источнику данных
▫️ Создание набора данных (датасета)
▫️ Построение визуализаций и дашбордов в сервисе DataLens
Регистрация 👈
🗓 21 июля в 15:00 (Мск) эксперты «Ёлва», BI Consult и Yandex проведут тест-драйв Yandex DataLens в рамках road-show российских BI-решений.
На вебинаре познакомим с компонентами и архитектурой DataLens и детально разберем решение реального кейса:
▫️ Загрузка данных в Yandex Cloud с помощью Object Storage
▫️ Импорт данных в витрину ClickHouse и подключение DataLens к ClickHouse как к источнику данных
▫️ Создание набора данных (датасета)
▫️ Построение визуализаций и дашбордов в сервисе DataLens
Регистрация 👈
КАК ПОВЫСИТЬ ЗАРПЛАТУ 2Х?
💸💸Самый простой и очевидный способ это найти хорошую вакансию, подготовиться и заполучить ее.
Но если вы долго работаете на одном месте, у вас хороший коллектив и вообще отличная командная работа - вы не хотите никуда уходить🙄
В таком случае вы можете расчитывать на повышение зп на 20-30% в год/пол года (зависит от компании) или ожидать премию за хорошую работу, если постараетесь.
Но есть некая «несправедливость» на рынке труда 🙃:
- зарплатные вилки новых позиций могут быть выше, чем ваши текущие🙀
Это объясняется конкуренцией на рынке вакансий - компании вынуждены предлагать релевантные цифры, но это совсем не значит повышение зп всем уже имеющимся сотрудникам соответственно🤨
💵 Поэтому если вы хотите получать зп соответствующую рынку, вам необходимо часто менять место работы.
⁉️Так делают многие и в этом есть как + так и -, можете подумать о них в комментариях.
🤓Так же есть ещё один рискованный способ поднять свою зп - принести новый оффер своему начальнику, т.е. заполучить вакансию с интересными вам цифрами и сказать об этом на текущем месте.
‼️Если вы являетесь ценным сотрудником, вам могут предложить контр оффер и обсудить новые условия
⚠️Ну или пожелать вам хорошей работы на новом месте, к этому тоже нужно быть готовым.
⁉️Были ли у вас такие случаи?
💸💸Самый простой и очевидный способ это найти хорошую вакансию, подготовиться и заполучить ее.
Но если вы долго работаете на одном месте, у вас хороший коллектив и вообще отличная командная работа - вы не хотите никуда уходить🙄
В таком случае вы можете расчитывать на повышение зп на 20-30% в год/пол года (зависит от компании) или ожидать премию за хорошую работу, если постараетесь.
Но есть некая «несправедливость» на рынке труда 🙃:
- зарплатные вилки новых позиций могут быть выше, чем ваши текущие🙀
Это объясняется конкуренцией на рынке вакансий - компании вынуждены предлагать релевантные цифры, но это совсем не значит повышение зп всем уже имеющимся сотрудникам соответственно🤨
💵 Поэтому если вы хотите получать зп соответствующую рынку, вам необходимо часто менять место работы.
⁉️Так делают многие и в этом есть как + так и -, можете подумать о них в комментариях.
🤓Так же есть ещё один рискованный способ поднять свою зп - принести новый оффер своему начальнику, т.е. заполучить вакансию с интересными вам цифрами и сказать об этом на текущем месте.
‼️Если вы являетесь ценным сотрудником, вам могут предложить контр оффер и обсудить новые условия
⚠️Ну или пожелать вам хорошей работы на новом месте, к этому тоже нужно быть готовым.
⁉️Были ли у вас такие случаи?
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Кто хочет узнать всю информацию о курсе одним из первых, оставляете заявку:
https://forms.yandex.ru/cloud/62dbb3e0fe6772ff501936d6/
https://forms.yandex.ru/cloud/62dbb3e0fe6772ff501936d6/
В ЧЕМ РАЗНИЦА???
Business Intelligence VS Data Science
👨💻В работе с данными есть множество направлений, которые тесно пересекаются между собой и даже часто выполняют одни и те же задачи для бизнеса.
С другой стороны, всех специалистов разделяют по специальностям, так как компетенции у каждого преобладают свои. Давайте разберемся в чем разница между Business Intelligence и Data Science.
❗️Понятие Business Intelligence связано с технологиями, практиками и анализом информации для бизнеса. Сами BI системы позволяют делать продукты, которые используют данные в качестве основы для анализа текущей, прошедшей или предсказания будущей ситуации для бизнеса и бизнес-показателей. Это позволяет предоставлять ценную информацию для конечных пользователей и людей, принимающих бизнес-решения.
📌Ключевыми задачами в BI являются:
👩🎓Соответственно, ключевыми компетенциями специалистов по BI будут:
❗️Data Science же, в какой то мере, идет дальше, помимо стандартного анализа данных, расчета метрик и получения информации, из данных извлекают знания с помощью алгоритмов машинного обучения (ML).
📌Ключевыми задачами в DS являются:
👩🎓Ключевые компетенции специалистов по DS:
⁉️Каким направлением вам хотелось бы заниматься?
Совместный пост с https://t.me/data_study
Business Intelligence VS Data Science
👨💻В работе с данными есть множество направлений, которые тесно пересекаются между собой и даже часто выполняют одни и те же задачи для бизнеса.
С другой стороны, всех специалистов разделяют по специальностям, так как компетенции у каждого преобладают свои. Давайте разберемся в чем разница между Business Intelligence и Data Science.
❗️Понятие Business Intelligence связано с технологиями, практиками и анализом информации для бизнеса. Сами BI системы позволяют делать продукты, которые используют данные в качестве основы для анализа текущей, прошедшей или предсказания будущей ситуации для бизнеса и бизнес-показателей. Это позволяет предоставлять ценную информацию для конечных пользователей и людей, принимающих бизнес-решения.
📌Ключевыми задачами в BI являются:
• создание аналитических хранилищ данных внутри компании • разработка и настройка интерактивной отчетности компании на основе данных • построение систем принятия решений на основе анализа данных👩🎓Соответственно, ключевыми компетенциями специалистов по BI будут:
• знание и понимание бизнес-домена • понимание методик бизнес-анализа • работа с аналитическими хранилищами данных • описание и разработка аналитических систем и ETL/ELT процессов • работа с данными (извлечение, проверка на качество, описание модели, очистка) • работа с бизнес-метриками • работа с BI инструментами❗️Data Science же, в какой то мере, идет дальше, помимо стандартного анализа данных, расчета метрик и получения информации, из данных извлекают знания с помощью алгоритмов машинного обучения (ML).
📌Ключевыми задачами в DS являются:
• предобработка данных и построение на их основе признаков для обучения модели • построение ML моделей, их оптимизация и тестирование • внедрение модели в систему принятия решений 👩🎓Ключевые компетенции специалистов по DS:
• знание и понимание бизнес-домена • работа с хранилищами для извлечения данных • работа с данными (предобработка, построение признакового пространства) • знание математики, статистики, ML и построение моделей на их основе • работа с ML и бизнес-метриками • навык программирования и знания ПО для разработки: Pycharm, Git и тд;⁉️Каким направлением вам хотелось бы заниматься?
Совместный пост с https://t.me/data_study
Telegram
Аналитика данных / Data Study
Сайт: https://datastudy.ru/
По всем вопросам: @daniildzheparov
Канал для всех кто увлекается аналитикой данных, data science, бизнес-анализом. Делюсь hard и soft навыками аналитиков, развиваю свои курсы и обучаю желающих получить ценные знания
По всем вопросам: @daniildzheparov
Канал для всех кто увлекается аналитикой данных, data science, бизнес-анализом. Делюсь hard и soft навыками аналитиков, развиваю свои курсы и обучаю желающих получить ценные знания
Всех приветствую на курсе “Программирование на Python”
Если вы дано хотели в сверху IT или конкретно в Data Science, но не знали с чего начать 😔
То ваше время пришло!
❗️Самый главный навык любого АйТи специалиста, это навык программирования.
А обрести его легче всего на языке программирования Python 🐍
Этот язык является одним из самых востребованных и распространённых, а в Data Science он вошёл быстрыми уверенными шагами и занял лидирующую позицию.
Представляю вашему внимаю курс по основам программирования на Python, который мы разработали в соавторстве с Евгением :
https://stepik.org/a/100567
Евгений Левянт
Аспирант Прикладной математики и информатики. Senior Data Scientist в компании ИТ Магнит. Python разработчик. Ментор Junior Data Scientist более 3 лет. Опыт преподавания математики более 5 лет.
Виктория Тюфякова
Магистр Прикладной математики и информатики. Middle Data Scientist в компании ИТ Магнит. Преподаватель/ ментор студентов более 2 лет. Спикер профессиональных конференций PyConf. Автор экспертного блога о Data Science в instagram//telegram: @vic.dscience
На данном курсе вы ознакомитесь с типами и структурами данных, изучите основы программирования: условные операторы, циклы, функциональное программирование, а так же ООП. Научитесь работать в профессиональном IDE Pycharm и использовать Debug.
❗️Длительность курса 4 недели.
❗️Старт 22.10
❗️❗️успейте на самые первые низкие цены❗️❗️
Если вы дано хотели в сверху IT или конкретно в Data Science, но не знали с чего начать 😔
То ваше время пришло!
❗️Самый главный навык любого АйТи специалиста, это навык программирования.
А обрести его легче всего на языке программирования Python 🐍
Этот язык является одним из самых востребованных и распространённых, а в Data Science он вошёл быстрыми уверенными шагами и занял лидирующую позицию.
Представляю вашему внимаю курс по основам программирования на Python, который мы разработали в соавторстве с Евгением :
https://stepik.org/a/100567
Евгений Левянт
Аспирант Прикладной математики и информатики. Senior Data Scientist в компании ИТ Магнит. Python разработчик. Ментор Junior Data Scientist более 3 лет. Опыт преподавания математики более 5 лет.
Виктория Тюфякова
Магистр Прикладной математики и информатики. Middle Data Scientist в компании ИТ Магнит. Преподаватель/ ментор студентов более 2 лет. Спикер профессиональных конференций PyConf. Автор экспертного блога о Data Science в instagram//telegram: @vic.dscience
На данном курсе вы ознакомитесь с типами и структурами данных, изучите основы программирования: условные операторы, циклы, функциональное программирование, а так же ООП. Научитесь работать в профессиональном IDE Pycharm и использовать Debug.
❗️Длительность курса 4 недели.
❗️Старт 22.10
❗️❗️успейте на самые первые низкие цены❗️❗️
Stepik: online education
Введение в Data Science: часть 1 - программирование на Python
Данный курс является первым из серии в специализации "Введение в Data Science".
Он полностью посвящен теме изучения фундаментальных основ языка программирования Python, одного из самых распространенных и востребованных языков, особенно, в сфере анализа данных.
Он полностью посвящен теме изучения фундаментальных основ языка программирования Python, одного из самых распространенных и востребованных языков, особенно, в сфере анализа данных.
Данный курс является первым из серии в специализации "Введение в Data Science". Он полностью посвящен теме изучения фундаментальных основ языка программирования Python, одного из самых распространенных и востребованных языков, особенно, в сфере анализа данных.
🌎TOP-25 DS-events all over the world:
• Feb 9-11 • WAICF - World Artificial Intelligence Cannes Festival • Cannes, France https://worldaicannes.com/
• Feb 15-16 • Deep Learning Summit• San Francisco, USA https://ai-west-dl.re-work.co/
• Mar 30 • MLconf • New York City, USA https://mlconf.com/event/mlconf-new-york-city/
• Apr 26-27 • Computer Vision Summit • San Jose, USA https://computervisionsummit.com/location/cvsanjose
• Apr 27-29 • SIAM International Conference on Data Mining (SDM23) • Minneapolis, USA https://www.siam.org/conferences/cm/conference/sdm23
• May 01-05 • ICLR - International Conference on Learning Representations • online https://iclr.cc/
• May 17-19 • World Data Summit• Amsterdam, The Netherlands https://worlddatasummit.com/
• May 25-26 • The Data Science Conference • Chicago, USA https://www.thedatascienceconference.com/
• Jun 14-15 • The AI Summit London • London, UK https://london.theaisummit.com/
• Jun 18-22 • Machine Learning Week • Las Vegas, USA https://www.predictiveanalyticsworld.com/machinelearningweek/
• Jun 19-22 The Event For Machine Learning Technologies & Innovations • Munich, Germany https://mlconference.ai/munich/
• Jul 13-14 • DELTA - International Conference on Deep Learning Theory and Applications • Rome, Italy https://delta.scitevents.org/
• Jul 23-29 • ICML - International Conference on Machine Learning • Honolulu, Hawai’i https://icml.cc/
• Aug 06-10 • KDD - Knowledge Discovery and Data Mining • Long Beach, USA https://kdd.org/kdd2023/
• Sep 18-22 • RecSys – ACM Conference on Recommender Systems • Singapore, Singapore https://recsys.acm.org/recsys23/
• Oct 11-12 • Enterprise AI Summit • Berlin, Germany https://berlin-enterprise-ai.re-work.co/
• Oct 16-20 • AI Everything 2023 Summit • Dubai, UAE https://ai-everything.com/home
• Oct 18-19 • AI in Healthcare Summit • Boston, USA https://boston-ai-healthcare.re-work.co/
• Oct 23-25 • Marketing Analytics & Data Science (MADS) Conference • Denver, USA https://informaconnect.com/marketing-analytics-data-science/
• Oct 24-25 • Data2030 Summit 2023 • Stockholm, Sweden https://data2030summit.com/
• Nov 01-02 • Deep Learning Summit • Montreal, Canada https://montreal-dl.re-work.co/
• Dec 06-07 • The AI Summit New York • New York, USA https://newyork.theaisummit.com/
• Nov • Data Science Conference • Belgrade, Serbia •https://datasciconference.com/
• Dec • NeurIPS • https://nips.cc/
• Dec • Data Science Summit • Warsaw, Poland • https://dssconf.pl/
• Feb 9-11 • WAICF - World Artificial Intelligence Cannes Festival • Cannes, France https://worldaicannes.com/
• Feb 15-16 • Deep Learning Summit• San Francisco, USA https://ai-west-dl.re-work.co/
• Mar 30 • MLconf • New York City, USA https://mlconf.com/event/mlconf-new-york-city/
• Apr 26-27 • Computer Vision Summit • San Jose, USA https://computervisionsummit.com/location/cvsanjose
• Apr 27-29 • SIAM International Conference on Data Mining (SDM23) • Minneapolis, USA https://www.siam.org/conferences/cm/conference/sdm23
• May 01-05 • ICLR - International Conference on Learning Representations • online https://iclr.cc/
• May 17-19 • World Data Summit• Amsterdam, The Netherlands https://worlddatasummit.com/
• May 25-26 • The Data Science Conference • Chicago, USA https://www.thedatascienceconference.com/
• Jun 14-15 • The AI Summit London • London, UK https://london.theaisummit.com/
• Jun 18-22 • Machine Learning Week • Las Vegas, USA https://www.predictiveanalyticsworld.com/machinelearningweek/
• Jun 19-22 The Event For Machine Learning Technologies & Innovations • Munich, Germany https://mlconference.ai/munich/
• Jul 13-14 • DELTA - International Conference on Deep Learning Theory and Applications • Rome, Italy https://delta.scitevents.org/
• Jul 23-29 • ICML - International Conference on Machine Learning • Honolulu, Hawai’i https://icml.cc/
• Aug 06-10 • KDD - Knowledge Discovery and Data Mining • Long Beach, USA https://kdd.org/kdd2023/
• Sep 18-22 • RecSys – ACM Conference on Recommender Systems • Singapore, Singapore https://recsys.acm.org/recsys23/
• Oct 11-12 • Enterprise AI Summit • Berlin, Germany https://berlin-enterprise-ai.re-work.co/
• Oct 16-20 • AI Everything 2023 Summit • Dubai, UAE https://ai-everything.com/home
• Oct 18-19 • AI in Healthcare Summit • Boston, USA https://boston-ai-healthcare.re-work.co/
• Oct 23-25 • Marketing Analytics & Data Science (MADS) Conference • Denver, USA https://informaconnect.com/marketing-analytics-data-science/
• Oct 24-25 • Data2030 Summit 2023 • Stockholm, Sweden https://data2030summit.com/
• Nov 01-02 • Deep Learning Summit • Montreal, Canada https://montreal-dl.re-work.co/
• Dec 06-07 • The AI Summit New York • New York, USA https://newyork.theaisummit.com/
• Nov • Data Science Conference • Belgrade, Serbia •https://datasciconference.com/
• Dec • NeurIPS • https://nips.cc/
• Dec • Data Science Summit • Warsaw, Poland • https://dssconf.pl/
Worldaicannes
#1 AI Event for Business & Society | 8 - 10 February 2024 in Cannes
WAICF is the #1 event dedicated to business & society happening on 8-10 February 2024 at Cannes and Online. Join the world’s brightest minds in AI to discover the forefront of AI