Annual Open Tech Conference - ISsoft Insights 2021. June 19. Learn more.
×Закрыть

Data Science за рюмкой кофе

Всем привет.
У меня богатый опыт работы с базами данных и сейчас я делаю первые шаги в роли Data Scientist’а. Недавно у меня появилась идея организовать что-то наподобии домашнего клуба для изучения Data Science. Это может быть полезным как для опытных специалистов в этой области (это была бы отличная возможность потренировать презентационные навыки, также я придерживаюсь мнения, что лучший способ разобраться в теме это попробовать кого-то научить) так и для тех, кто делать первые шаги в Data Science.
Встречи я предлагаю проводить в Киеве в формате Lean Coffee (leancoffee.org).
Минимальные требования: окончание одного из онлайн курсов по Data Science (есть на edx, coursera и еще много где), желательно, но не обязательно участие в соревнованиях типа Kaggle. Без этого, думаю, будет не очень интересно.

Если интересно, пожалуйста, пишите мне igor.lakoza@gmail.com.
Важные сообщения буду публиковать в канале Telegram: t.me/dsandcoffee
Замечания и предложения можно оставить в чате: t.me/...​at/HMx6eA904QI5NxjzHRMgwQ

👍НравитсяПонравилось0
В избранноеВ избранном0
LinkedIn
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

А чего не наоборот?
Типа «у меня богатый опыт работы в области Data Science, сейчас я делаю первые шаги в веб \ работа с базами данных \ т.д. Появилась идея организовать что-то наподобии домашнего клуба для изучения веб \ работа с базами данных \ т.д» ???

Чего всегда блин тулят «в», а не «из» ? ЗП меньше, думать больше, опыт нужен не 2-3+ как в вебе, а 5-10... Смысла не пойму...

Скорее всего из-за этого: habrahabr.ru/post/202460
Шучу конечно.
В моем случае это достаточно органическое развитие. Математическое образование, раньше работал с данными, теперь стараюсь найти в них какие-то закономерности, сделать прогнозы. Опять же интересные темы по поводу распознавания речи/изображений.
Откуда инфа о том, что «ЗП меньше»? Может, на Украине и да, но в Америках ЗП Data Scientist’ов больше чем, к примеру, у Джавистов. Скорее всего этот тренд и до нас доберется. А вообще и сейчас у нас есть хорошие ЗП.

Да будут наоборот падать шо капец. Потому что прут в отрасль и «готовы работать за еду», хотя уже имеют скилл клепать фронтэнд, например...Ведь для DS абсолютно без разницы какой инструмент Excel или, например, scala+spark, зависит от удобства и все. Но программист прошел курсеру, поковырял дата кэмп, яндекс Воронцова отщелкал и давай тулить в другую от программирования область. Соответственно и качество ДСов будет лететь в чертям потому что думаю что работодатель наймет ДСа бывшего синьер джанго дева, который решил «свапнутся», чем аналитика который щелкает на VBA в Экселе, и зарплаты лететь к нулям из за колличеста «свичеров» из IT...
djinni.co/q/6c075f0d
WTF ????

Ну так именно благодаря развитию инструментов появились толпы людей, которые думают, что «science» состоит просто в наборе рецептов и все сводится к поворачиванию ручки тумблера на фреймворчике. Зато в профиле на линкедине стоит гордое звание «Data Scientist».
Для начала надо хоть базовые меру/теорвер подтянуть.

Да будут наоборот падать шо капец.

Очень даже возможно. По ЗП, правда, не убедил, в любом направлении есть готовые работать за еду.

.Ведь для DS абсолютно без разницы какой инструмент Excel или, например, scala+spark, зависит от удобства и все.

 а вот тут позволь не согласится. Это скорее зависит от задачи. Врядли у тебя получится сделать что-то в Excel, если у тебя в выборке больше миллиона записей. И, наверное, нет смысла заводить Spark, если хочешь сделать какой-то простой прогноз временных рядов.

работодатель наймет ДСа бывшего синьер джанго дева

Тут тоже я не согласен так так деволоперство в ДС не самый ключевой навык, хотя без него тоже нельзя. Наверное, все же больше нужна математика и умение применять нужный пакет в нужное время. Думаю, студента воспитать легче, тем более у них сейчас более современные математические знания.

студента воспитать легче, тем более у них сейчас более современные математические знания.

да те же самые у них знания, с чего бы им меняться
в сентябре зашел на мехмат шевы — расписание в точности как в былые времена, и те же фамилии преподов

О_О, коллега :)
Может и так, но уж точно сейчас больше мест, где можно применять такие знания. Я, к примеру, не совсем понимал к чему Карташов нам рассказывал про распределения и иже с ними. Сейчас жалею, что не внимательно его слушал.

а вот тут позволь не согласится. Это скорее зависит от задачи. Врядли у тебя получится сделать что-то в Excel, если у тебя в выборке больше миллиона записей. И, наверное, нет смысла заводить Spark, если хочешь сделать какой-то простой прогноз
временных рядов.

имелось ввиду удобней решать задачу )) да и больше ляма это не много...

Я, к примеру, не совсем понимал к чему Карташов нам рассказывал про распределения и иже с ними.

Та Карташ норм вроде читал, зашел на кафедру, а там Шева уже профессор и доктор, а у меня матан практику вел и вроде был ассистентом или аспирантом или магистром хз...)))
Да и знания ж фундаментальные, к чему им менятся?

У Excel ограничение по количеству строк ~1 млн (сейчас это действительно не много), но тупить он начинает гараздо раньше.
А в знаниях сила только тогда, когда есть задача к которой можно их применить и опять же чем свежее они тем лучше. У меня только в ДС появились задачи, где можно напрямую применять знания мехмата и пришлось многое вспоминать. В этом преимущество студента. Понятное дело, что опыта у него нет, но и это может быть преимуществом в некоторых задачах.

У Excel ограничение по количеству строк ~1 млн (сейчас это действительно не много), но тупить он начинает гараздо раньше.

Биг дата — это частный случай дата саенс

Да и к тому же 1 млн это далеко не бигдата.

Весь прикол мехмата состоит в том, что объясняются фундаментальные вещи, но не даются примеры, где это реально можно применить
Помню, Мишура читала мне спецкурс, целиком из лекций, но на экзамен нужно было порешать задачи. WTF

Мишура читала мне спецкурс, целиком из лекций, но на экзамен нужно было порешать задачи. WTF

для решения задач на экзамен достаточно просто понять доказательства теорем

не даются примеры, где это реально можно применить

если про применение в народном хозяйстве, то это не к мехмату вопрос

Ну она же только начинает решать задачки...

Чего всегда блин тулят «в», а не «из» ? ЗП меньше, думать больше, опыт нужен не 2-3+ как в вебе, а 5-10... Смысла не пойму...

Поясняю: датасайнс — очень редкая птица. Поэтому с ним готовы торговаться. Если для жаба девелопера только офис и стеклянный потолок, датасайнса готовы брать на удалёнку и платить много. Другое дело, что в торговле по началу предлагают не лучшие условия. Если человек на них соглашается — он лох. Так написано в замечательной книге Гевина Кеннеди «Договориться можно обо всём».

Не понятно что за группа. Посты не просмотреть пока не присоединишься и описания нет.

Какой для этого нужен бэкграунд?

Я предполагая что аудитория должна состоять из людей, которые уже сами что-то делали, то есть не совсем нулевой уровень.

Предлагаю написать «минимальные требования», чтобы те кто полный 0 могли сами доучить нужные вещи. Я к примеру вообще не знаю что есть дата сайенс сейчас, но технический бэкграунд есть, мало ли.

www.facebook.com/groups/1081438678569043
Возможно заинтересует, ребята там даже за завтраками и ужинами встречаются :)

Спасибо. Я схожу, должно быть интересно. Правда немного не тот формат о котором я думал.

Сделай telegram канал, я бы присоединился

Сделаю. Lean Coffee предполагает живое общение. Telegram будет хорошим местом для коммуникации.

Привет, Влад. Я создал канал: t.me/dsandcoffee. Добавляйтесь :)

канал это хорошо, но общение возможно только в чатах, а не в канале :)

канал это хорошо, но общаться можно только в чатах, а не в канале :)

Спасибо большое :). Я раньше Телеграммом не пользовался и, наверное, ещё долго бы удивлялся почему мне никто не отвечает :)

Подписаться на комментарии