Александр Гончар — сооснователь и Chief AI Officer консалтинговой компании Neurons Lab. Его команда разрабатывает решения в области искусственного интеллекта, в основном для финтех- и медицинских компаний. Александр выступает на технических конференциях по всей Европе, преподает на кафедре Data Science в Веронском университете и ведет популярный блог на Medium. Также он автор нескольких статей и AI & ML дайджестов на DOU.
Михаил Константинов, Senior Deep Learning Research Engineer в SQUAD, отвечает на вопросы, с чего начать обучение нейронных сетей. В статье вы найдете ссылки на книги, курсы и многое другое.
Статья написана для тех, кто хочет попробовать себя в Data Science и машинном обучении, но не знает, с чего начать и какие знания для этого нужны. Ольга Мажара, преподавательница «Искусственного интеллекта» в КПИ им. Игоря Сикорского и Senior Java Developer в Intellias, составила короткий гайд.
В статье мы будем говорить и о том, как вести себя компании, если она ищет аналитика, и о том, что делать кандидату, чтобы развиваться в профессии. Оксана Носенко, Senior Data Analyst, расскажет, что сейчас ищут работодатели, публикуя вакансию Data-аналитика или BI-специалиста; какие ошибки не стоит совершать при поиске кандидата;
что надо знать и на что обращать внимание в первую очередь, чтобы быть востребованным аналитиком.
28-летний Александр Кутовой начинал карьеру как маркетинг-аналитик в киевском офисе Microsoft. В 2016-м он переехал в Вильнюс на позицию бизнес-аналитика в Google. Спустя полтора года вернулся в Стокгольм, чтобы развиваться в сфере аналитики данных, и вот уже три года работает в финтех-гиганте Klarna. Александр рассказал про свой путь в Data Science, учебу в Стокгольмском университете и поступлении на MBA в Уортонскую бизнес-школу.
Інтерв’ю
· Data Science,
Google,
MBA,
Microsoft,
інтерв’ю,
кар’єра,
Литва,
освіта,
релокація,
Скандинавія,
Швеція
Сергей Шельпук — сооснователь и СЕО стартапа DeepTrait. Раньше Сергей строил с нуля и возглавлял Data Science отделы в компаниях SoftServe и Eleks, а также преподавал AI и Machine Learning на факультете прикладных наук в УКУ. Расспросили его подробнее о карьере и развитии в Data Science.
В новой статье серии «Карьера в IT» поговорим об одной из специализаций Data Science — Natural Language Processing. NLP Specialist занимается обработкой естественного языка: это могут быть задачи по распознаванию речи, машинному переводу, определению эмоциональной окраски текста и так далее.
Представляємо фінальну статтю циклу про зарплати. У попередніх ми розглядали розробників і тестувальників. У цій статті подивимося на менеджерів, ейчарів, дизайнерів, маркетинг і сейлз спеціалістів, девопсів, сисадмінів та інших ІТ-фахівців. Серед респондентів зарплатного опитування їх було 3745 осіб.
Статті
· Business Analysis,
Data Science,
DevOps,
HR,
product manager,
project management,
sysadmin,
аналітика,
дизайн,
зарплати,
ринок,
розробка
Українка із маленького містечка Вознесенськ у Миколаївській області увійшла у список найвпливовіших жінок у Data Science у щорічному рейтингу журналу CDO Chief Data Officer Magazine. Це Галина Волошина, і вона очолює відділ Data & Analytics у компанії Coca-Cola у Сингапурі. Перед тим як 2018 року переїхати у Сингапур, Галина 14 років працювала у компанії Procter & Gamble, в офісах компанії в Москві, Будапешті та Гуанчжоу. Жінка розповіла DOU про навчання, роботу та поділилась думками про майбутнє науки про дані.
Програмістка Тамара Коляда була серед 50 учасників зі всього світу, які потрапили до програми стажування NASA Datanauts у 2018 році, що допомагає охочим опанувати фах Data Science. Сьогодні Тамара керує програмою від Facebook — спільнотою Developer Circle у Києві, яка допомагає розробникам вчитись і ділитись досвідом. В інтерв’ю DOU дівчина розповіла про програму стажування Datanauts, свої враження від NASA та чому волонтерство заслуговує на більшу увагу розробників.
В выпуске: ML-модель для распознавания развития заболевания сетчатки, использование ML на производствах, мониторинг ML-моделей в продакшене.
Ми проаналізували 50 Data Science вакансій від найбільш відомих і престижних компаній: по 25 в Україні та Каліфорнії. І дізналися, які вимоги висувають компанії до цих спеціалістів. Стаття буде корисною насамперед тим, хто починає свій шлях у Data Science та хоче мати орієнтир, які технології є затребуваними на ринку праці.
Data Science — це міждисциплінарна галузь. Перед світом загалом і бізнесом зокрема стоїть багато складних багатофакторних завдань. Подекуди такі проблеми неможливо вирішити підходами в межах однієї галузі, тому в сучасному світі ми бачимо тенденцію до міждисциплінарності. Ця стаття окреслює програму самоосвіти, достатню для того, щоб розпочати кар’єру в Data Science.
В выпуске: курсы на выбор — для базового или полного погружения в машинное обучение, статья о том, как устроен дебагер в Jupyter, обзор популярных архитектур сегментации изображений, научные статьи.
Андрій Хмельницький працює в оцінці майна, а у вільний час займається машинним навчанням. У циклі статей він розповідає, як реалізував власний проєкт зі зручної класифікації земельних ділянок, і робить огляд бібліотек на Python, які використав для цієї мети. У цій частині детально розглянемо бібліотеку TensorFlow, нейронні мережі, реалізацію моделі word2vec.
Андрій Хмельницький працює в оцінці майна, а у вільний час займається машинним навчанням. У циклі статей він розповідає, як реалізував власний проєкт зі зручної класифікації земельних ділянок, і робить огляд бібліотек на Python, які використав для цієї мети. У цій частині детально розглянемо бібліотеку scikit-learn.
Андрій Хмельницький працює в оцінці майна, а у вільний час займається машинним навчанням. У цій статті він розповідає, як реалізував власний проєкт зі зручної класифікації земельних ділянок, і робить огляд бібліотек на Python, які використав для цієї мети. У першій частині детально розглянемо бібліотеку NLTK.
Александр Гончар, CTO в Neurons Lab LTD, делится идеями, как машинное обучение может помочь в проблемах эконометрики и финансовой математики, а также показывает, в каких случаях оно не справляется с задачей.
Представляємо заключну статтю циклу про зарплати. Подивимося на менеджерів, ейчарів, дизайнерів, маркетинг і сейлз спеціалістів, тімлідів, девопсів, сисадмінів та інших ІТ-фахівців. Серед респондентів зарплатного опитування їх було 3545 осіб.
Статті
· Business Analysis,
Data Science,
DevOps,
HR,
product manager,
project management,
sysadmin,
аналітика,
дизайн,
зарплати,
ринок,
розробка
В выпуске: прогнозы на 2020 год от экспертов, обзор NLP за 2019 год, Machine Learning for Health, актуальные конфренции.
Коментарі