DataSciencePRO

Изучай)

а вот и первые полезные штучки с курса) Как писать хороший код в DS

Оказался я тут в отпуске))) а отпуск просто так проходить не должен, нужна какая-то суета. Думал-думал, чем же заняться, вспомнил свою давнюю мечту о соревновательном Data Science. Когда то, давным-давно, я как-то попадал на Kaggle, но уже толком и не помню зачем, а вот мечты выиграть хоть какое-то соревнование так и остались! И решил я значит апгрейдить скиллы в соревнованиях. Нашел на @datafeeling пост про то, что люди апгрейдят эти скиллы через свой курс на stepik'е, записался и начинаю учиться и одновременно искать косяки в курсе) из плюсов для себя вижу: 🏋️‍♀️ сильное комьюнити 💻 железо в помощь 🛠 лайфхаки которые приходят в голову за пару лет всяких соревнований 🍩 если пройти квест и найти создателя всего этого курса, можно выпросить дополнительную скидку)

про гит)

DataSciencePRO pinned «Коллеги, я с хорошим новостями! Собираем команду на новый, очень интересный проект. Требуются мидлы и сеньоры: - Tech lead - Аналитик БА/СА - ML-инженер - Fullstack - QA вопросы и предложения приветствуются»

Коллеги, я с хорошим новостями! Собираем команду на новый, очень интересный проект. Требуются мидлы и сеньоры: - Tech lead - Аналитик БА/СА - ML-инженер - Fullstack - QA вопросы и предложения приветствуются

#вакансия#remote#удаленка#fulltime#backend#python#senior#pyspark Компания: Rubbles Вакансия: Middle / Senior Data Scientist Формат работы: remote из любой точки мира / Офис МСК Занятость: полная Зарплатная вилка: 250 000 - 400 000 rub NET 📌 О компании: Компания Rubbles (SBDA Group) занимается анализом данных и машинным обучением. Решаем много задач из разных индустрий: системы таргетирования персональных коммуникаций в банках, ритейле и телекоме, системы предсказания спроса на товары в ритейле, поисковые системы по товарам в онлайн-магазинах, системы предсказания поломок оборудования для промышленности и многое другое. Сейчас в поиске Дата Сайнтиста на проект для крупного ритейла. 📌 Основные задачи: • Моделирование и обработка данных на Python для извлечения бизнес-ценности из данных; • Обучение ML моделей • Проработка гипотез. При этом учитываем: Гало/Каннибализация, Сезонность продаж, Эластичность по характеристикам; • Деплой моделей в продуктивное окружение и мониторинг качества • Анализ данных, выявление зависимостей и потенциала для развития моделей • Построение воспроизводимых и переиспользуемых решений для работы с данными и моделями; • Работа по улучшению метрик качества. 📌 Основные требования: • Опыт работы на позиции DS от 2-х лет; • Опыт работы с pySpark, SQL, стек Hadoop от 1 года; • Опыт использования ml библиотек на Python (бустинг, нейронные сети); • Опыт автоматизации пайплайнов работы с данными (Airflow); • Большим плюсом будет знание Docker и Kubernetes ; • Опыт работы на позиции, связанной с промышленной разработкой как плюс; • Понимание методов машинного обучения с точки зрения математики и умение адаптировать их под конкретные задачи; • Опыт проработки задачи от бизнес-постановки до математической формулировки и реализации в коде. 📌 Наше предложение: • Возможность работы удаленно, за пределами РФ; • Участие в быстром росте компании, работающей на перспективном AI рынке; • Поддержка кандидата в профессиональном и карьерном росте; • Совместная работа с опытными разработчиками, аналитиками данных, менеджерами, продуктологами; • ДМС по всей России со стоматологией (РФ). cv можно направить сюда @morevaliddevelopers