Tele2

7 полезных ссылок для тех, кто хочет попробовать свои силы в Big Data

Многим кажется, что работа в сфере Big Data – это как выход в открытый космос: масштабно, высокотехнологично, но очень сложно и недоступно для простых смертных. Разрушает этот миф Александр Качурин, руководитель службы исследования больших данных Tele2. Он собрал ссылки на полезные ресурсы, которые помогут начать путь к профессии Big Data.

Специалисты по большим данным – уникальные люди. Целыми днями пишут код, строят модели, валидируют полученные результаты. И при этом могут сильно влиять на масштабные бизнес-процессы, помогают компаниям понять, почему они теряют деньги и клиентов и что с этим делать. Самое интересное, что овладеть этой специальностью при правильном выборе ресурсов может любой человек, который любит программирование и обладает аналитическим мышлением. Расскажу, что можно изучить самостоятельно, чтобы попробовать себя в направлении Big Data. Дерзайте!

Шаг 1. Укрепите математическую базу.

Курс «Введение в математический анализ» предназначен для студентов младших курсов технических специальностей и представляет собой краткое введение в математический анализ. За 4 модуля слушатели познакомятся с базовыми понятиями: последовательностями, пределами, непрерывностью, производными и интегралами. Слушателям необходимо хорошо владеть школьной программой по математике, желательно в объёме физико-математических классов.

Шаг 2. Узнайте больше о статистике.

В рамках трехнедельного курса «Основы статистики», который подготовлен на базе программы института биоинформатики, рассматриваются подходы к описанию получаемых в исследованиях данных, основные методы и принципы статистического анализа, интерпретация и визуализация получаемых результатов. Слушатели познакомятся с такими методами, как дисперсионный, регрессионный и кластерный анализ.

Шаг 3. Погрузитесь в мир дискретной математики.

Обзорный курс «Ликбез по дискретной математике», который предназначен для школьников и студентов начальных курсов IT-специальностей. За два месяца, на которые рассчитан курс, слушатели ознакомятся с некоторыми разделами дискретной математики. Это линейная алгебра, комбинаторика, теория графов и дискретная вероятность. Курс является очень вводным, базовым. Слушателям достаточно уверенно владеть школьным курсом математики.

Шаг 4. Познакомьтесь с машинным обучением.

Можно выбрать один из нескольких вариантов.

  • «Открытый курс машинного обучения» от OpenDataScience, который займет около 3 месяцев, примерно 4-10 часов в неделю. Авторы стремились разработать курс с идеальным балансом между теорией и практикой.
  • «Классический» курс «Машинное обучение» от Andrew Ng. Слушатели узнают о наиболее эффективных методах машинного обучения, а также научатся применять их на практике. Кроме того, авторы обещают рассказать о некоторых лучших практиках Кремниевой долины в области инноваций, касающихся машинного обучения и искусственного интеллекта.
  • Курс «Специализация «Машинное обучение и анализ данных» от МФТИ и Яндекса покажет слушателям, как проходит полный цикл анализа, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества. В рамках специализации можно освоить основные темы, необходимые в работе с большим массивом данных. В финале потребуется выполнить проект собственной системы, решающей любую актуальную для бизнеса задачу. Результатом будет наглядная работающая модель, которую можно использовать в повседневной работе.
  • Курс «Введение в машинное обучение» Константина Воронцова, одного из ведущих российских учёных в области машинного обучения и прикладной статистики. В рамках курса слушатели изучат основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения, узнают об основных методах и их особенностях, научатся оценивать качество моделей и решать, подходит ли модель для решения конкретной задачи. Чтобы успешно завершить курс, нужно набрать проходную сумму баллов за тесты и практические задания, а также выполнить финальный проект, посвящённый решению прикладной задачи анализа данных.

И в финале я хотел бы дать слово нашим сотрудникам. Ведь лучше них самих о работе в Big Data не расскажет никто.

Когда я только начинал свой путь в Tele2, я понимал, что легко не будет, но точно будет интересно. Почти сразу мне передали сложный проект, связанный с контентом, и это позволило мне, с одной стороны, показать, что я умею, а с другой стороны – помочь команде перейти важный рубеж. В моей работе очень важно понимать, для чего ты это делаешь. И я очень благодарен, когда заказчики дают обратную связь и показывают, как наша аналитика помогла достичь бизнес-результатов. Например, когда она позволила улучшить выручку по какой-то услуге, сократить затраты или повысить качество ее продвижения. Ты видишь, что вкладываешься в общий результат, и это невероятно мотивирует.

Владимир Семенюк
Менеджер по бизнес-анализу. В Big Data Tele2 работает 1,5 года

Каждый день работы в Big Data – это вызов. Но приняв его, ты ощущаешь себя победителем, потому что знаешь – это нужное для бизнеса дело. Выполняя заказы для подразделений Tele2, я ощущаю свою ответственность перед компанией. Поэтому к каждой задаче я и моя команда относимся с большим уважением и трепетом, стараемся выдерживать сроки, сделать как можно больше и лучше

Кирилл Елистратов
Старший менеджер по анализу больших данных. В Tele2 работает 4 года, в Big Data – 1 год

Тех, кто настроен начать карьеру в направлении Big Data, в Tele2 готовы пригласить на стажировку. Достаточно быть студентом технической или математической специальности и знать основы программирования. Остальному научим на деле. А более опытных специалистов ждут в команде Data Scientists Tele2.

{ "author_name": "Tele2", "author_type": "editor", "tags": [], "comments": 0, "likes": 4, "favorites": 13, "is_advertisement": false, "subsite_label": "tele2", "id": 294759, "is_wide": true, "is_ugc": false, "date": "Fri, 17 Sep 2021 13:24:10 +0300", "is_special": false }
0
0 комментариев
Популярные
По порядку
Читать все 0 комментариев
Geforce Now. Очереди более 30 минут, лаги и тормоза на платном тарифе
Госдеп США рекомендовал россиянам подавать документы на американскую иммиграционную визу в Варшаве Статьи редакции

Неиммиграционные визы посольство США в Москве рекомендовало оформлять в других странах.

Детство на антибиотиках: как медицинский догматизм чуть меня не угробил, но, в итоге, подарил дело моей жизни

Часто, когда говорят или пишут о великих, упоминают, что еще в детстве они столкнулись с какой-то проблемой, решили спасти от нее весь мир и так стали тем, кем стали. С великими себя не сравниваю, но для меня такие биографии – свидетельство того, что если человеку нужно, он добьется всего, что захочет. У меня тоже есть подобная история за…

Строит магазины без окон, чтобы люди теряли счёт времени и думали о покупках: как IKEA заставляет тратить больше Статьи редакции

Ежегодные продажи компании достигают $50 млрд, большая часть которых приходится на незапланированные покупки посетителей, рассказал журналист The Hustle Трунг Фан.

Покупательница магазина Campaignasia
Как не попасть в карьерную ловушку тимлида: личный опыт

Кажется, что тимлиду просто некуда расти: дальше надо либо идти в менеджмент, либо наоборот, становиться узконаправленным разработчиком. По просьбе «Лаборатории Касперского» Евгений Мацюк, который прошел в компании неординарный путь, рассказал о своих карьерных развилках во время и после тимлидства, а также поделился опытом горизонтального роста.

ПСБ запустил личный кабинет для предпринимателей. Там можно следить онлайн за каждым своим терминалом

Сервис предоставляется бесплатно.

«За гранью ума»: сооснователь YC Пол Грэм о том, почему одного интеллекта недостаточно, чтобы создать что-то новое Статьи редакции

Человеку с детства навязывают, что главное в жизни — быть умным, вот только умные люди далеко не всегда добиваются больших успехов. Об этом программист рассуждает в своём новом эссе.

Пол Грэм Medium
7 причин начать пользоваться Bright Data Proxy Manager:
Как re-store обманул меня с предзаказом Apple Watch 7

Иногда, желание приобрести новинку в подарок чуть выше здравого смысла, вот и я 8 октября совершил предзаказ на Apple Watch 7 в re-store.

Cloud CDN: что это такое, как устроено и кому нужно. Разбираем на примере бургеров

Cloud CDN — это сеть быстрой доставки статического контента в формате услуги облачного провайдера. Объяснить, как работает технология, проще всего на примере — сравнить Cloud CDN с популярным продуктом, который выглядит плюс-минус одинаково вне зависимости от того, заказали вы его в Москве, Питере или Нью-Йорке. Знакомьтесь: классический бургер.…

Минэк и корпорация МСП предложили освободить малый бизнес от штрафов за первое нарушение КоАП Статьи редакции

Поправки должна рассмотреть правительственная комиссия, а в случае одобрения их внесут в Госдуму, рассказал источник.

null