<aside> 💡 Все записи кликабельны и ведут на соответствующий пост
</aside>
Оглавление
🆕 Для новичков (чтобы понять, что такое DA/DS)
💼 Подготовка к собеседованию, составление резюме и поиск работы
<aside> 📌 📹 - видео
📚 - книга / брошюра
📦 - многостраничный ресурс
🧑🏫 - курс / тренажер / задачи
📜 - статья
💬 - пост от автора
📢 - сообщество / канал
🤖 - бот
[eng] - ресурс на английском
</aside>
Интервью с экспертами индустрии:
📹 Интервью с Иваном Кобзевым, аналитиком из Яндекса
📹 Интервью с Андреем Лукьяненко, лицом из MTS AI и грандмастером Kaggle
📹 Интервью с Валерием Бабушкиным
📹 Интервью с Анатолием Карповым
📹 Интервью с Николаем Валиотти, создателем блога LEFT JOIN и Valiotti Analytics
📹 Интервью с Александром Дьяконовым, математиком и профессором ВМК МГУ
Алгоритмы ML простым языком:
📹 Функционалы потерь и метрики регрессии
Ресурсы:
📚 Книга "Data Science для карьеристов"
🧑🏫 Подборка бесплатных курсов Яндекс Практикума
📜 Машинное обучение простыми словами - статья по ключевым идеям машинного обучения
📜 Навыки и требования к аналитикам данных на разных уровнях в Яндексе
💬 Как стать аналитиком? Серия постов
📹 Почему вы никогда не найдете Дата Саентиста – Валерий Бабушкин
Сообщества:
📢 Open Data Science (ODS) - что такое и зачем нужно
Kaggle:
📜 Знакомство с Kaggle: изучаем науку о данных на практике
💬 Плюсы и минусы участия в соревнованиях Kaggle
📹 5 secrets to becoming a Kaggle grandmaster — Pavel Pleskov
Soft Skills:
📜 Самая большая подборка по прокачке soft skills. Хватит на всю жизнь
📜 Синдром самозванца и что с ним делать
CV (резюме) и cover letter:
📚 [eng] Harvard. Как составить резюме и cover letter
📹 [eng] Как написать CV так, чтобы его заметили
🤖 CV Coach - бот для написания CV
Поиск работы:
📹 Как подготовиться в первым собесам в DS и найти вакансии - Роман Васильев
📜 Почему hh - такая себе затея для поиска работы в DS?
📜 LinkedIn - что это и как его использовать?
📜 DS'ы бывают разные. Почему нужно подробно узнавать про позицию, на которую вы идете
📜 Анализ вакансий и зарплат в Data Science (2021)
📢 Канал с вакансиями DS, аналитики и ML
📦 Методичка по поиску работы в ML/DS и IT в целом
💬 Куда идти работать – в большую корпорацию или в компанию поменьше?
💬 Что ботать, чтобы пройти на стажировку аналитиком в Яндекс?
💬 Подборка материалов по релокации
💬 Карьерные консультации: что это и для чего оно может быть нужно?
🤖 Random Coffee: боты для нетворкинга в Data Science
Подготовка к собеседованию:
💬 Что делать, если собеседование через неделю?
💬 Что спрашивать у интервьюеров, прежде чем принимать оффер?
💬 Логические задачи на собеседовании
📜 Почему быть крутым специалистом и хорошо проходить собеседования - не одно и то же
Вопросы по теории:
💬 Что могут спросить на собеседовании на Data Scientist’a
📜 50+ ответов на вопросы с собеседований по Python для дата-сайентистов и инженеров
📜 40 вопросов по статистике с собеседований на должность Data Scientist
📜 [eng] Вопросы с DS собеседований
📜 Перевод статьи с вопросами по А/В тестам, статистике и терверу с собеседований
📜 [eng] Вопросы с собеседований Data Science
💬 ТОП-10 вопросов из собеседований по NLP
📹 TOP-50 Вопросов на собеседовании
Тестовые задания и тех секции:
📜 Шпаргалка для технического собеседования
📹 Как проходить секции по машинному обучению в Яндексе
🧑🏫 Сервис по типу LeetCode для подготовки к собеседованию ML/DS
Мок-интервью и открытые собеседования: