Loginom Day 2023
Узнайте, как крупные российские компании применяют low-code для анализа больших данных и машинного обучения🤖
Форум с экспертами low-code аналитики:
• реальные кейсы
• экспертиза
• диалог со спикерами
В программе:
• как повысить эффективность государственного управления с помощью low-code
• как силами аналитиков построить систему поддержки принятия решений крупного банка
• как retail-компании повысить лояльность клиентов
🗓 2 ноября, 13.00 мск
📍 очно в Москве (ВДНХ), онлайн
Участие бесплатное. Регистрация и программа👇🏻
Узнайте, как крупные российские компании применяют low-code для анализа больших данных и машинного обучения🤖
Форум с экспертами low-code аналитики:
• реальные кейсы
• экспертиза
• диалог со спикерами
В программе:
• как повысить эффективность государственного управления с помощью low-code
• как силами аналитиков построить систему поддержки принятия решений крупного банка
• как retail-компании повысить лояльность клиентов
🗓 2 ноября, 13.00 мск
📍 очно в Москве (ВДНХ), онлайн
Участие бесплатное. Регистрация и программа👇🏻
👍6🔥1
Научно-исследовательская лаборатория прикладного анализа больших данных Томского государственного университета проводит открытый семинар «Особенности коллаборации российских социологов на основе библиографических данных eLibrary».
Спикер - заведующая Международной лабораторией прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ Дарья Мальцева.
На семинаре будут представлены результаты исследовательского проекта «Паттерны коллаборации в российском социологическом сообществе: структура научных школ и возможные точки роста» сотрудников ANR-Lab.
Когда: 2 ноября 2023 г. в 12:30 (по Мск)
Формат: онлайн
Для участия в семинаре необходима предварительная регистрация.
30 ноября - 2 декабря Дарья посетит Томский государственный университет и выступит в качестве эксперта на Школе прикладного анализа данных, организуемой Академией Дата-Дайвинг и Томским государственным университетом при поддержке Университетского консорциума исследователей больших данных.
Спикер - заведующая Международной лабораторией прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ Дарья Мальцева.
На семинаре будут представлены результаты исследовательского проекта «Паттерны коллаборации в российском социологическом сообществе: структура научных школ и возможные точки роста» сотрудников ANR-Lab.
Когда: 2 ноября 2023 г. в 12:30 (по Мск)
Формат: онлайн
Для участия в семинаре необходима предварительная регистрация.
30 ноября - 2 декабря Дарья посетит Томский государственный университет и выступит в качестве эксперта на Школе прикладного анализа данных, организуемой Академией Дата-Дайвинг и Томским государственным университетом при поддержке Университетского консорциума исследователей больших данных.
🔥8👍5❤2
Уважаемые коллеги!
Семинар «Особенности коллаборации российских социологов на основе библиографических данных eLibrary» переносится на 15 ноября в 12:30 (по Мск) в связи с болезнью спикера.
Если вы хотели поучаствовать в семинаре, но не успели зарегистрироваться, вы можете сделать это по ссылке.
Напоминаем, что на семинаре будут представлены результаты исследовательского проекта «Паттерны коллаборации в российском социологическом сообществе: структура научных школ и возможные точки роста» сотрудников ANR-Lab.
Спикер - Дарья Мальцева, заведующая Международной лабораторией прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ .
Формат участия - онлайн.
Семинар «Особенности коллаборации российских социологов на основе библиографических данных eLibrary» переносится на 15 ноября в 12:30 (по Мск) в связи с болезнью спикера.
Если вы хотели поучаствовать в семинаре, но не успели зарегистрироваться, вы можете сделать это по ссылке.
Напоминаем, что на семинаре будут представлены результаты исследовательского проекта «Паттерны коллаборации в российском социологическом сообществе: структура научных школ и возможные точки роста» сотрудников ANR-Lab.
Спикер - Дарья Мальцева, заведующая Международной лабораторией прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ .
Формат участия - онлайн.
👍5❤2
Академия Дата-Дайвинг проводит Школу прикладного анализа данных для Забайкальского государственного университета
26-28 октября команда Академии Дата-Дайвинг провела очный модуль Школы прикладного анализа данных для Забайкальского государственного университета.
Участниками Школы стали студенты и преподаватели социологического, энергетического, историко-филологического и других факультетов вуза.
Ольга Васильевна Еремеева, проректор по развитию ЗабГУ высказала мнение по поводу очного модуля Школы: “Школа прикладного анализа данных - очень серьезный и замечательный проект. И хорошо, что наши коллеги присутствуют в этой самой повестке. Уверена в том, что компетенции, которые мы прокачиваем в эти три дня, коллегам понадобятся и пригодятся для дальнейшей работы.
Впереди у университета и у коллег, которые принимают участие в Школе, сейчас стоит задача сделать анализ, использовать уже другие технологии (мы, в частности, говорим про “цифру”), те программы и опыт, который они получили на Школе прикладного анализа данных. Это позволит получить результат совсем другой, нежели когда мы использовали те самые традиционные методы.
Сейчас наш университет в стадии трансформации, как и, наверное, все участники проекта “Приоритет 2030”, поэтому мы перенесем и применим полученные знания во время практической работы. И в ноябре мы выйдем на результат, который поможет нам оценить наши дефициты, зоны, над которыми надо работать и развивать и которые помогут нам в обосновании принятия управленческих решений.”
В данный момент обучение продолжается в рамках онлайн-модуля. После прохождения теоретической части участники на протяжении трёх недель самостоятельно будут продолжать работу над групповыми проектами в сопровождении экспертов Школы. Кроме того, слушатели получили доступ к дополнительным материалам школы (отраслевым кейсам).
26-28 октября команда Академии Дата-Дайвинг провела очный модуль Школы прикладного анализа данных для Забайкальского государственного университета.
Участниками Школы стали студенты и преподаватели социологического, энергетического, историко-филологического и других факультетов вуза.
Ольга Васильевна Еремеева, проректор по развитию ЗабГУ высказала мнение по поводу очного модуля Школы: “Школа прикладного анализа данных - очень серьезный и замечательный проект. И хорошо, что наши коллеги присутствуют в этой самой повестке. Уверена в том, что компетенции, которые мы прокачиваем в эти три дня, коллегам понадобятся и пригодятся для дальнейшей работы.
Впереди у университета и у коллег, которые принимают участие в Школе, сейчас стоит задача сделать анализ, использовать уже другие технологии (мы, в частности, говорим про “цифру”), те программы и опыт, который они получили на Школе прикладного анализа данных. Это позволит получить результат совсем другой, нежели когда мы использовали те самые традиционные методы.
Сейчас наш университет в стадии трансформации, как и, наверное, все участники проекта “Приоритет 2030”, поэтому мы перенесем и применим полученные знания во время практической работы. И в ноябре мы выйдем на результат, который поможет нам оценить наши дефициты, зоны, над которыми надо работать и развивать и которые помогут нам в обосновании принятия управленческих решений.”
В данный момент обучение продолжается в рамках онлайн-модуля. После прохождения теоретической части участники на протяжении трёх недель самостоятельно будут продолжать работу над групповыми проектами в сопровождении экспертов Школы. Кроме того, слушатели получили доступ к дополнительным материалам школы (отраслевым кейсам).
🔥9👍4
Всем привет!🤗
Собрали для вас полезности от нашего прекрасного преподавателя по Excel - Екатерины Савиной🔥
Для начала официальные источники с сайта Microsoft (прекрасно работает с VPN😌)
Официальная страничка Excel
Справка и обучение по Excel
Обучающие видео по Excel
Таблица сравнения возможностей различных версий Excel
Технические характеристики и ограничения Excel
Ссылка на тех документацию с описанием сочетаний клавиш (горячие клавиши)
Учебник. Импорт данных в Excel и создание модели данных
Возможности бизнес-аналитики в Excel и Office 365
А здесь подборка чатов и полезностей с других сайтов
Excel Chat (чат, где можно задать и обсудить вопросы)
Excel Everyday (канал, в котором выкладывают небольшие полезные видеоподсказки)
Простые, но эффективные приёмы для ускоренной работы в Excel
Лучшие 25 приемов Power Query
7 функций Excel, которые помогут управлять финансами
Как в Excel закрепить область при прокрутке
4 техники анализа данных в Microsoft Excel
● @data_analyst_pro
Собрали для вас полезности от нашего прекрасного преподавателя по Excel - Екатерины Савиной🔥
Для начала официальные источники с сайта Microsoft (прекрасно работает с VPN😌)
Официальная страничка Excel
Справка и обучение по Excel
Обучающие видео по Excel
Таблица сравнения возможностей различных версий Excel
Технические характеристики и ограничения Excel
Ссылка на тех документацию с описанием сочетаний клавиш (горячие клавиши)
Учебник. Импорт данных в Excel и создание модели данных
Возможности бизнес-аналитики в Excel и Office 365
А здесь подборка чатов и полезностей с других сайтов
Excel Chat (чат, где можно задать и обсудить вопросы)
Excel Everyday (канал, в котором выкладывают небольшие полезные видеоподсказки)
Простые, но эффективные приёмы для ускоренной работы в Excel
Лучшие 25 приемов Power Query
7 функций Excel, которые помогут управлять финансами
Как в Excel закрепить область при прокрутке
4 техники анализа данных в Microsoft Excel
● @data_analyst_pro
❤🔥20🔥17👍12❤4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Всем привет✌🏻
А мы продолжаем рубрику «Уютная беседа с аналитиком».
Наш гость — Светлана Трофимова, тьютор по дизайну исследования и статистическому анализу данных.👩🏻💻
Приятного просмотра!
● @data_analyst_pro
А мы продолжаем рубрику «Уютная беседа с аналитиком».
Наш гость — Светлана Трофимова, тьютор по дизайну исследования и статистическому анализу данных.👩🏻💻
Приятного просмотра!
● @data_analyst_pro
🔥18👍11🥰2
🎧 Подкаст от наших коллег
Когда погружаешься в новую сферу, полезно окружить себя новыми интересами. Предлагаем один из таких вариантов – подкаст Data breakfast. Если что-то слышали про международное сообщество Open Data Science, то это прекрасный шанс познакомиться с участниками поближе.
Очно в Санкт-Петербурге ребята регулярно собираются, чтобы обсудить все, что связано с данными, искусственным интеллектом и даже больше. А подкаст – это записи тех самых бесед за завтраком.
От себя рекомендуем первый выпуск, в котором можно узнать про найм в сфере машинного обучения, пополнить копилку историй про собеседования и просто без купюр послушать, как все происходит в it-сфере. После первого эпизода уже и не заметите, как затянет✌🏻
● @data_analyst_pro
Когда погружаешься в новую сферу, полезно окружить себя новыми интересами. Предлагаем один из таких вариантов – подкаст Data breakfast. Если что-то слышали про международное сообщество Open Data Science, то это прекрасный шанс познакомиться с участниками поближе.
Очно в Санкт-Петербурге ребята регулярно собираются, чтобы обсудить все, что связано с данными, искусственным интеллектом и даже больше. А подкаст – это записи тех самых бесед за завтраком.
От себя рекомендуем первый выпуск, в котором можно узнать про найм в сфере машинного обучения, пополнить копилку историй про собеседования и просто без купюр послушать, как все происходит в it-сфере. После первого эпизода уже и не заметите, как затянет✌🏻
● @data_analyst_pro
Яндекс Музыка
Завтрак про найм в Data Science
👌7❤3🔥3
🤖🧠 Поговорим про искусственный интеллект?
Приглашаем на открытую лекцию «Дилеммы развития искусственного интеллекта: чем заниматься – создавать возможности или устранять угрозы?»🧑🏻🏫
Спикер: Константин Воронцов – профессор кафедры интеллектуальных систем ФУПМ МФТИ, профессор Российской академии наук
Когда: 1 декабря, 14.30 (московское время)
Где: 2 корпус ТГУ, ауд. 302 (для студентов и преподавателей ТГУ)
🔗 Онлайн-трансляция: https://youtube.com/live/jixqRndY6_s?feature=share
Лекция проводится в рамках Школы прикладного анализа данных, которая проходит с 30 ноября по 2 декабря на площадке НИ ТГУ
Приглашаем на открытую лекцию «Дилеммы развития искусственного интеллекта: чем заниматься – создавать возможности или устранять угрозы?»🧑🏻🏫
Спикер: Константин Воронцов – профессор кафедры интеллектуальных систем ФУПМ МФТИ, профессор Российской академии наук
Когда: 1 декабря, 14.30 (московское время)
Где: 2 корпус ТГУ, ауд. 302 (для студентов и преподавателей ТГУ)
🔗 Онлайн-трансляция: https://youtube.com/live/jixqRndY6_s?feature=share
Лекция проводится в рамках Школы прикладного анализа данных, которая проходит с 30 ноября по 2 декабря на площадке НИ ТГУ
👍13🔥6❤🔥1
🔜 Напоминание
Через 10 минут начинается лекция Константина Воронцова
> Дилеммы развития искусственного интеллекта: чем заниматься – создавать возможности или устранять угрозы?
Очно: 2 корпус ТГУ, ауд. 302 (для студентов/сотрудников ТГУ)
Онлайн: трансляция YouTube
🆕 По ссылке ниже доступна запись трансляции
Через 10 минут начинается лекция Константина Воронцова
> Дилеммы развития искусственного интеллекта: чем заниматься – создавать возможности или устранять угрозы?
Очно: 2 корпус ТГУ, ауд. 302 (для студентов/сотрудников ТГУ)
Онлайн: трансляция YouTube
🆕 По ссылке ниже доступна запись трансляции
30 ноября - 2 декабря на площадке Томского государственного университета прошел очный модуль ежегодной Школы прикладного анализа данных, реализуемая Академией Дата-Дайвинг и Томским государственным университетом при поддержке Университетского консорциума исследователей больших данных.
В образовательном мероприятии приняли участие 57 слушателей из 13 университетов и организаций:
- ТГУ
- НовГУ им. Ярослава Мудрого
- НГУАДИ
- ЯрГУ им. П.Г.Демидова
- Самарский университет
- СурГУ
- ОмГТУ
- РАНХиГС
- ЮГУ
- ТПУ
- ПГНИУ
- Законодательная Дума Томской области
- ФАУ “РосКапСтрой”
В этом году в программе Школы было 3 образовательных трека:
1. Образование и общество;
2. Рынок труда;
3. Управление наукой.
Участники Школы прикладного анализа данных 3 дня учились принципам цифровой аналитики, осваивали инструменты анализа текстовой информации и сетевого анализа в рамках своих научных интересов, визуализировали тестовые наборы данных, а также работали над групповыми проектами в смешанных командах.
В Школе приняли участие приглашенные эксперты: Константин Воронцов, д.ф.-м.н.,руководитель лаборатории "МОСА" Института ИИ МГУ, профессор РАН, МГУ и МФТИ.
Дарья Мальцева, заведующая Международной лабораторией прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ.
Результатом трехдневного обучения стали дорожные карты 9 групповых проектов, а также технические задания на выгрузку данных. После того, как команды получат готовые датасеты, они приступят к их обработке и интерпретации в сопровождении экспертов и модераторов. А уже 25 декабря состоится итоговая защита проектов, где команды представят результаты своей проектной деятельности приглашенным экспертам, а также получат зачеты в рамках программы повышения квалификации.
Школы прикладного анализа данных реализуются при поддержке Мегапьютер Интеллидженс - компании, создавшей русскоязычную аналитическую платформу PolyAnalyst. PolyAnalyst является ключевым инструментом Школы в рамках курса, посвященного анализу данных, текстовой аналитике и созданию интерактивных дашбордов.
В образовательном мероприятии приняли участие 57 слушателей из 13 университетов и организаций:
- ТГУ
- НовГУ им. Ярослава Мудрого
- НГУАДИ
- ЯрГУ им. П.Г.Демидова
- Самарский университет
- СурГУ
- ОмГТУ
- РАНХиГС
- ЮГУ
- ТПУ
- ПГНИУ
- Законодательная Дума Томской области
- ФАУ “РосКапСтрой”
В этом году в программе Школы было 3 образовательных трека:
1. Образование и общество;
2. Рынок труда;
3. Управление наукой.
Участники Школы прикладного анализа данных 3 дня учились принципам цифровой аналитики, осваивали инструменты анализа текстовой информации и сетевого анализа в рамках своих научных интересов, визуализировали тестовые наборы данных, а также работали над групповыми проектами в смешанных командах.
В Школе приняли участие приглашенные эксперты: Константин Воронцов, д.ф.-м.н.,руководитель лаборатории "МОСА" Института ИИ МГУ, профессор РАН, МГУ и МФТИ.
Дарья Мальцева, заведующая Международной лабораторией прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ.
Результатом трехдневного обучения стали дорожные карты 9 групповых проектов, а также технические задания на выгрузку данных. После того, как команды получат готовые датасеты, они приступят к их обработке и интерпретации в сопровождении экспертов и модераторов. А уже 25 декабря состоится итоговая защита проектов, где команды представят результаты своей проектной деятельности приглашенным экспертам, а также получат зачеты в рамках программы повышения квалификации.
Школы прикладного анализа данных реализуются при поддержке Мегапьютер Интеллидженс - компании, создавшей русскоязычную аналитическую платформу PolyAnalyst. PolyAnalyst является ключевым инструментом Школы в рамках курса, посвященного анализу данных, текстовой аналитике и созданию интерактивных дашбордов.
🔥16👍7
Всем привет!🌸
Рекомендуем к прочтению новую статью на Хабр😉
👉Визуализация: лучшие практики
В статье рассматриваются варианты визуализации результатов работы и их применение в различных областях, включая ИБ. Конкретных примеров визуализации там немного, но рекомендуем заострить внимание на разнообразии и полезности представленных решений. Вдруг и вам пригодится😜
Приятного прочтения!
Рекомендуем к прочтению новую статью на Хабр😉
👉Визуализация: лучшие практики
В статье рассматриваются варианты визуализации результатов работы и их применение в различных областях, включая ИБ. Конкретных примеров визуализации там немного, но рекомендуем заострить внимание на разнообразии и полезности представленных решений. Вдруг и вам пригодится😜
Приятного прочтения!
👍14😱2
Дорогие друзья!
Наша команда академии Дата-Дайвинг поздравляет всех с Новым годом. За этот год вместе с нами больше тысячи студентов погрузились в мир данных.
И мы хотим сказать вам спасибо за то усердие, с которым вы вгрызались в методологии анализа данных. За то, как храбро боролись с питоном и продирались сквозь дебри статистического анализа. За то, как делали свои дашборды понятными, а sql-запросы быстрыми и оптимизированными.
Желаем новых проектов, отличных задач для анализа и много-много качественных данных. А самое главное – призываем вас не переставать учиться новому. Мы, в свою очередь, обещаем и дальше помогать в этом нелегком деле.
С нетерпением ждем начала года, чтобы продолжать :) До новых встреч, друзья, в новом 2024 году!
Наша команда академии Дата-Дайвинг поздравляет всех с Новым годом. За этот год вместе с нами больше тысячи студентов погрузились в мир данных.
И мы хотим сказать вам спасибо за то усердие, с которым вы вгрызались в методологии анализа данных. За то, как храбро боролись с питоном и продирались сквозь дебри статистического анализа. За то, как делали свои дашборды понятными, а sql-запросы быстрыми и оптимизированными.
Желаем новых проектов, отличных задач для анализа и много-много качественных данных. А самое главное – призываем вас не переставать учиться новому. Мы, в свою очередь, обещаем и дальше помогать в этом нелегком деле.
С нетерпением ждем начала года, чтобы продолжать :) До новых встреч, друзья, в новом 2024 году!
❤40🎄16🎉9☃8👍4👌1
🤔 Давайте решим задачу
Мы тренировались писать SQL-запросы и код на Python. А сегодня предлагаем вспомнить язык регулярных выражений.
Для начала несколько полезных ссылок:
• короткий курс с примерами, чтобы изучить регулярные выражения (можно пройти за вечер)
• понятная статья о том, как устроен язык (стоит заглянуть ради иллюстраций)
• удобный сервис для проверки выражений (подсветка и объяснение на полях здорово помогают разобраться)
➡️ Перейдём к делу: в нашем тексте есть теги, ограниченные угловыми скобками <>. Требуется написать регулярное выражение для поиска этих тегов.
<person name=”Эдуард”>Эдик</person> пришел <span number = ‘3’>учиться</span> на <bold><a href="https://skills.tsu.ru/catalog/povyshenie-kvalifikatsii/sql-dlya-analiza-dannykh/">курс по базам данных</a></bold>, а <person>Слава</person> – нет.
Оставляйте решение в комментариях👇🏻
А мы в понедельник опубликуем свои варианты. Хороших выходных!
● @data_analyst_pro
Мы тренировались писать SQL-запросы и код на Python. А сегодня предлагаем вспомнить язык регулярных выражений.
Для начала несколько полезных ссылок:
• короткий курс с примерами, чтобы изучить регулярные выражения (можно пройти за вечер)
• понятная статья о том, как устроен язык (стоит заглянуть ради иллюстраций)
• удобный сервис для проверки выражений (подсветка и объяснение на полях здорово помогают разобраться)
➡️ Перейдём к делу: в нашем тексте есть теги, ограниченные угловыми скобками <>. Требуется написать регулярное выражение для поиска этих тегов.
<person name=”Эдуард”>Эдик</person> пришел <span number = ‘3’>учиться</span> на <bold><a href="https://skills.tsu.ru/catalog/povyshenie-kvalifikatsii/sql-dlya-analiza-dannykh/">курс по базам данных</a></bold>, а <person>Слава</person> – нет.
Оставляйте решение в комментариях👇🏻
● @data_analyst_pro
❤11
📝 Решение задачи
Разберем задачу про поиск тегов при помощи регулярных выражений. Тег ограничен угловыми скобками <>, внутри которых может быть любой символ, но не сами угловые скобки.
1️⃣
На языке регулярных выражений:
точка (
звёздочка (
вопросительный знак (
ℹ️ По умолчанию любой квантификатор (
✍🏻 Проверьте самостоятельно: скопируйте в конструктор наш пример из задания и протестируйте выражение
ℹ️ Выражение
2️⃣
При помощи каретки (
Ставьте ❤️, если понравилась рубрика, и 🔥, если хотите продолжения
● @data_analyst_pro
Разберем задачу про поиск тегов при помощи регулярных выражений. Тег ограничен угловыми скобками <>, внутри которых может быть любой символ, но не сами угловые скобки.
1️⃣
<.*?>
На языке регулярных выражений:
точка (
.
) – любой символ;звёздочка (
*
) – квантификатор, указывающий, что предыдущий символ повторяется от 0 до бесконечности раз;вопросительный знак (
?
) – в этом случае делает наш квантификатор «ленивым», чтобы захватывалась минимальная совпадающая подстрока.ℹ️ По умолчанию любой квантификатор (
*
или .
) является «жадным», то есть в строке он будет искать самое длинное совпадение с регулярным выражением. ✍🏻 Проверьте самостоятельно: скопируйте в конструктор наш пример из задания и протестируйте выражение
<.*>
ℹ️ Выражение
<.+?>
тоже может подойти. Напишите в комментариях разницу между этими вариантами👇🏻 2️⃣
<[^<>]*>
При помощи каретки (
^
) можно задать инвертированный класс: запись [^<>]
означает «любой символ, кроме < и >».Ставьте ❤️, если понравилась рубрика, и 🔥, если хотите продолжения
● @data_analyst_pro
Telegram
Data-Diving // Pro Data
🤔 Давайте решим задачу
Мы тренировались писать SQL-запросы и код на Python. А сегодня предлагаем вспомнить язык регулярных выражений.
Для начала несколько полезных ссылок:
• короткий курс с примерами, чтобы изучить регулярные выражения (можно пройти за…
Мы тренировались писать SQL-запросы и код на Python. А сегодня предлагаем вспомнить язык регулярных выражений.
Для начала несколько полезных ссылок:
• короткий курс с примерами, чтобы изучить регулярные выражения (можно пройти за…
❤10🔥6
🥗 Приглашение на дата-обед
Tomsk Data Science – сообщество энтузиастов, увлеченных наукой о данных. Ребята регулярно проводят встречи и обсуждают самое интересное из мира IT.
В это воскресенье в гости заглянет HR из Тинькофф👩🏻💻 Запланирован разбор проблем во время трудоустройства в data science, а также множество полезных советов.
🗓 28 января, 14.00 по томскому времени
📍 очно в Томске (Точка кипения, пр-кт Ленина, д. 26)
🗺 Участники Open Data Science встречаются в разных городах и даже в других странах, посмотреть можно здесь
● @data_analyst_pro
Tomsk Data Science – сообщество энтузиастов, увлеченных наукой о данных. Ребята регулярно проводят встречи и обсуждают самое интересное из мира IT.
В это воскресенье в гости заглянет HR из Тинькофф👩🏻💻 Запланирован разбор проблем во время трудоустройства в data science, а также множество полезных советов.
🗓 28 января, 14.00 по томскому времени
📍 очно в Томске (Точка кипения, пр-кт Ленина, д. 26)
🗺 Участники Open Data Science встречаются в разных городах и даже в других странах, посмотреть можно здесь
● @data_analyst_pro
👍8
Во вторник (23 января) эксперты Академии Дата-Дайвинг приняли участие в стратегической сессии по вопросам организации и проведения Чемпионата высоких технологий.
Чемпионат проводится второй год в рамках национального проекта «Образование» и Всероссийского чемпионатного движения по профессиональному мастерству. Его цель – создание условий и системы мотивации для повышения значимости и престижа рабочих профессий.
В этом году Академия Дата-Дайвинг стала индустриальным партнером компетенции «Специалист по анализу данных (BI-аналитик)», которую курирует Политехнический колледж ФГБОУ ВО «Новгородского государственного университета им. Ярослава Мудрого». Наши эксперты участвуют в разработке конкурсного задания, а также войдут в экспертную комиссию.
Финал чемпионата пройдёт очно в Великом Новгороде. Нам особенно приятно сообщить, что у победителей будет возможность пройти оплачиваемую стажировку в Академии Дата-Дайвинг. Положение и правила проведения на сайте.
В качестве бонуса прикладываем в комментариях слайд с компетенциями BI-аналитика. Этот анализ проводился с помощью открытого инструмента мониторинга рынка труда РосНавык. Можно потренироваться самостоятельно и собрать компетенции нужной вам профессии🧑🏻💻
● @data_analyst_pro
Чемпионат проводится второй год в рамках национального проекта «Образование» и Всероссийского чемпионатного движения по профессиональному мастерству. Его цель – создание условий и системы мотивации для повышения значимости и престижа рабочих профессий.
В этом году Академия Дата-Дайвинг стала индустриальным партнером компетенции «Специалист по анализу данных (BI-аналитик)», которую курирует Политехнический колледж ФГБОУ ВО «Новгородского государственного университета им. Ярослава Мудрого». Наши эксперты участвуют в разработке конкурсного задания, а также войдут в экспертную комиссию.
Финал чемпионата пройдёт очно в Великом Новгороде. Нам особенно приятно сообщить, что у победителей будет возможность пройти оплачиваемую стажировку в Академии Дата-Дайвинг. Положение и правила проведения на сайте.
В качестве бонуса прикладываем в комментариях слайд с компетенциями BI-аналитика. Этот анализ проводился с помощью открытого инструмента мониторинга рынка труда РосНавык. Можно потренироваться самостоятельно и собрать компетенции нужной вам профессии🧑🏻💻
● @data_analyst_pro
ВКонтакте
Чемпионат высоких технологий | Профессионалы
Официальное сообщество Чемпионата высоких технологий. Чемпионат высоких технологий — это соревнования по компетенциям, перечень которых сформирован на основании наиболее динамично развивающихся и перспективных направлений, востребованных в условиях высо…
🔥4🥰2❤1