Может быть интересно, я послушаю.https://docs.google.com/forms/d/1PQAA43bXGtL81l_Zm6-mFB42Fl3nczr9baakuF8diq4/viewform?edit_requested=true

Если вы еще не слышали про Leetcode, то это один из лучших ресурсов по изучению программирования с помощью задачек и подготовке к собеседованиям в FANG компании или другие. С программированием как с иностранным языком, нужна ежедневная практика. Я вот решил свою первую задачку на этом ресурсе🥳

Google Cloud Professional ML Engineer материалы по подготовки со всеми ссылками https://deploy.live/blog/google-cloud-professional-machine-learning-engineer-certification-preparation-guide/

Ода инженерам данных🥳

Классная статья, где автор делится опытом собеседований и сервисами, которые использовал.

Много часов работать больше не круто! Да ещё и неоправданно. Я сам чувствую burnout🙄

Еще одна статья про моделирование хранилища данных с использование якорной модели на примере Авито.

Если кто не открывал ссылки на хабр

Классика инжиниринга данных https://medium.com/@maximebeauchemin/functional-data-engineering-a-modern-paradigm-for-batch-data-processing-2327ec32c42a

Недавно открыл для себя очень интересный сайт https://www.teamblind.com там люди обсуждают зарплаты, слухи, увольнения и собеседования, правда как я понял в Северной Америке.

В Linkedin написал пост про anchor modeling и отметил создателя, и он там написал, что авито это самый большой пример внедрения его модели 👍

https://www.linkedin.com/posts/dmitryanoshin_background-activity-6704915033211699200-DuyD

Амазон залез на новый рынок гаджетов для здоровья. Весной мне предлагали присоединиться в Lab126, работать над этим проектом, думаю там очень много ограничений связанных с хранением клиентской информации и конфиденциальности.
https://www.amazon.com/dp/B07QK955LS?ref_=ods_surl_dn

Salesforce и Tableau (теперь уже часть salesforce) сокращают людей🙄

Саша классно написал как он креативно out of the box решал тестовое задание. Очень хороший пример как нужно подходить к каждому работадателю. Так же это хорошо характеризует опыт кандидата с компанией во время собеседования. Я попозже расскажу про свой опыт с Microsoft и Facebook (work in progress). А еще Саша дал ссылочку на классный пост сделать <> делать

Выступил на Tableau User Group Виктории и Ванкувера и рассказал про Dashboard Canvas.

Получился хороший опыт с точки зрения, что нужно улучшить:
1) Не стоит делать рассказ на иностранном языке ночью и после очень плотного рабочего дня. Тупил и тормозил при рассказе.
Решение → Брать выходной на такие дни. Спасибо кэп!

2) Сам рассказ получился длинным и не мега задорным. Вроде есть реальный кейс, но в нём мало сторителлинга.
Решение → Резать тайминг + придумать историю заполнения кэнваса.

3) В онлайне очень сложно без обратной связи от аудитории.
Решение → Встроить интерактив и квизы. Кажется, что даже надоевшее всем «поставьте плюсик» на самом деле работает, надо только что-то более элегантное.

4) Зато вроде неплохо зашёл формат «теория + кейс одновременно» и «без презентации» —только доска в Миро и само Табло.
Решение → Так и оставить )

Если смотрели предыдущий рассказ, то это видео смотреть не стоит. Я только поменял структуру и рассказываю теперь кейс параллельно теории, контента нового нет.

Друзья, приветствую всех!
Давно вебинаров не было, лето, отпуска, все дела :)

Роман подготовил следующий вебинар - в среду 02.09.20 в 20:00.

О чем? Да про IELTs
Спикера вебинара: Darian Sandmartin (Даша).

Подписывайтесь на наш ютуб и ставьте уведомления, чтобы не пропустить
ссылка на трансляцию:
https://youtu.be/qV89JpCshaI


У Даши свой канал на ютубе по тематике IELTS с 90к+ подписчиками.

Также она основатель http://www.wsecommunity.com/ - это проект, объединяющий людей, которые учат английский и готовятся к IELTS.
Согласилась с вами родными поделиться своими знаниями.
Запись сохранять не буду, потому что кому действительно необходимо, те и так онлайн посмотрят :)
Структура вебинара:
1. Кейсы людей, которым нужен IELTS:
- отличница заканчивает школу и хочет учиться в Оксфорде
- программист работает по всему миру и хочет получить канадское гражданство
- студент-магистр хочет учиться по обмену и получить двойной диплом
- невеста переезжает на ПМЖ к мужу в Лондон
2. Им всем нужен IELTS - тест, который объективно оценивает уровень владения английским и открывает двери в англоязычный мир
3. Моя история (точки А и Б), куда меня привел IELTS
4. Система оценивания
- Academic / General
- шкала баллов
- количество баллов для целей миграции и учебы за рубежом
5. Страны, для которых понадобится IELTS и стоимость теста
6. Структура IELTS
- модули
- тайминг
- навыки, которые оцениваются
7. Как начать готовиться самому
- с какого уровня нужно начинать готовиться
- placement test - определение сильных и слабых сторон в лексике и грамматике
- mock IELTS test - определение сильных и слабых сторон в самом тесте
- постановка целей
- разработка плана по дням
- "сколько времени мне нужно на подготовку?"
8. Стандартный набор учебников
9. Сложности самоподготовки
- нужно разобраться с "фишками" экзамена - структурой эссе, тонкостями устного ответа, стратегий для решения тестов в секциях с чтением и аудированием
- сложно поддерживать темп
- нужно подтягивать грамматику
- некому проверить уровень речи
- не с кем тренировать разговорную речь
- некому проверить эссе и указать на ошибки
- нет людей вокруг, которые разделяют цель
10. Мои ресурсы для подготовки:
- телеграм-канал с учебниками
- speaking partners match
- пробные тесты по speaking & writing
- сообщество людей со схожими целями в телеграм-чате
- YouTube канал с массой пошаговых туториалов
- подкаст с примерами ответов на вопросы по говорению
- интенсивный курс по подготовке
Для тех, кто посмотрел вебинар про иммиграцию в Канаду, с текущим вебинаром будет полный комплект :)
Всем продуктивной недели :)

Сегодня увидел, что один из топовых инженеров Амазона - VP Amazon Robotics/Distinguished Engineer присоединился в роли CTO компании Scale AI, которую создал студент MIT 3 года назад в возрасте 21-22, в итоге он бросил MIT ( в лучших традициях фаундеров). Сейчас они закрыли раунд инвестиций C +100млн$. Насколько я понял, компания создала платформу, которая занимается разметкой данных (видео, аудио, текст). Чтобы создать крутой AI ему часто надо помочь тренироваться на реальных данных, для этого их надо размечать. То есть по сути, Scale AI это как call center на аутсорсу, но только они не на звонки отвечают, а размечают данные - The startup has nearly 30,000 contractors aiding in the labeling process. “The humans are pretty critical to what we’re doing because they’re there to make sure that all the data we provide is really high quality,”

Все мы знаем, насколько критично качество данных в аналитики, в принятии решений и ML/AI. Вот они решают конкретную задачу, повышают качество входных данных, а на выходе повышают качество AI моделей, например для автономных автомобилей.

Нашёл на Kaggle микрокурс по изучению Pandas, оформленный в виде ноутбуков. Включает в себя разбор всех базовых функций, так что для ознакомления с возможностями библиотеки отлично подходит

https://www.kaggle.com/learn/pandas