🤔 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

📝 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 (.) – 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

🥗 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

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

🧐 Логическая задача

На реальном it-собеседовании любят в том числе проверять смекалку кандидатов. Давайте устроим быструю тренировку🦾

➡️ Некоторые аналитики знают язык программирования Python. Каждый аналитик вооружён критическим мышлением.

Определите верное высказывание:
1. Python знают только аналитики
2. Все знатоки Python не вооружены критическим мышлением
3. Аналитики, которые вооружены критическим мышлением, не знают Python
4. Все, кто знают Python, вооружены критическим мышлением
5. Некоторые знатоки Python вооружены критическим мышлением
6. Аналитики, которые знают Python, не вооружены критическим мышлением
7. Только аналитики вооружены критическим мышлением

Проверьте себя👇🏻

● @data_analyst_pro

🪧 Вакансия для аналитика в Томске

📍 Информационно-аналитический отдел, ТГУ (очно)
🗓 На период проекта «Содействие занятости»

Что нужно:
• хорошо знать Excel (сводные таблицы, функции, формулы)
• визуализировать отчётность (схемы, графики)
• применять статистические методы анализа данных
• разбираться в бизнес-процессах организации

Какие условия:
• работа пн-пт с 9 до 18 (с перерывом на обед)
• зарплата 45 тыс. (на руки)
• испытательный срок – три месяца

🔗 Подробности по ссылке

Контакт: [email protected]
Полина Игоревна Коробова – руководитель подразделения

📇 Если у вас на примете есть человек, которого может заинтересовать работа аналитиком, поделитесь с ним этой вакансией

● @data_analyst_pro

Всем добрый пятничный✌🏻
Новый выпуск рубрики «Уютная беседа с аналитиком» (оставим ссылки на 1 и 2 эпизоды).
Наш гость — Татьяна Дунаева, hr-аналитик и тьютор по дизайну исследования👩🏼‍💻
Приятного просмотра!

● @data_analyst_pro

🔜 Хакатон ML TalentMatch

Хакатон – это командное соревнование для IT-специалистов, участники которого в сжатые сроки решают технологическую задачу и разрабатывают прототип.

ML TalentMatch организует компания SENSE при поддержке Акселератора Возможностей. Направление кейсов – HR Tech.

Какой кейс можно выбрать:
• алгоритм для структурирования информации в резюме кандидатов
• алгоритм для сопоставления резюме и вакансии

Минимальные требования:
• собрать команду от 3 до 5 человек
• участником может быть любой гражданин РФ старше 18 лет
• подать заявку до 25 февраля (включительно)

🗓 28 февраля – 1 марта
📍 онлайн (если из Москвы – защита может быть очной)

Подробности на сайте

● @data_analyst_pro

​​​​🔜 Мусор на входе – мусор на выходе, или почему нельзя просто запихнуть данные в модель

С прошлого года в ТГУ открыт Сибирский центр изучения искусственного интеллекта. Мы позвали коллег рассказать о своих проектах, машинном обучении и работе с данными.

🗓 17 февраля (суббота) 13.30 МСК
📍 Вебинар на 1-1.5 часа

О чем поговорим:
• Анализ исторических газет
Как автоматизировать работу с текстом после OCR и избежать исправления ошибок
• Извлечение навыков из вакансий
Как научить модель обнаруживать навыки в текстах вакансий, как разметить данные, какие выбрать метрики
• Предсказание отчисления студента
«Задача-гроб» в данных: чем плох единственный срез данных по времени, если нужно понять, студент сдаст сессию или заработает долг
• Анализ программ ДПО
Как спрогнозировать процент прохождения курса, какие факторы учесть в модели, как аналитически посмотреть на ситуацию

Спикер – Александр Ковалёв, data scientist, сотрудник Сибирского центра изучения искусственного интеллекта

Регистрация👇🏻

● @data_analyst_pro

🔜 Напоминание

Через час (в 13:30 мск) начнётся вебинар о машинном обучении и работе с данными

> Мусор на входе – мусор на выходе, или почему нельзя просто запихнуть данные в модель

О каких проектах поговорим:
• анализ исторических газет
• предсказание отчисления студентов
• автоматизация обнаружения навыков в текстах вакансий

🆕 Запись и презентация↓

🎧 Начало трансляции

🆕 Запись и презентация: https://youtube.com/live/IMyQXd3aKok?feature=share

Начался прием заявок на ежегодную Школу прикладного анализа данных!

Школа реализуется Академией Дата-Дайвинг совместно с Томским государственным университетом и Президентской академией при поддержке Университетского консорциума исследователей больших данных.

Когда: 30 мая – 24 июня 2024 г.
Очный модуль: 30 мая – 1 июня
Онлайн-модуль: 2 – 24 июня.

Где: РАНХиГС, г. Москва.

Стоимость участия: до 40 000 руб.

В рамках Школы участники учатся внедрять технологии анализа больших массивов данных в реализацию собственных исследовательских и прикладных проектов, осваивая: сбор данных из открытых источников, текстовую аналитику, прикладной сетевой анализ, визуализацию результатов исследования. Эксперты Школы продемонстрируют отраслевые кейсы и расскажут, как внедрить полученные навыки в собственную проектную деятельность, а также помогут участникам реализовать первый учебный проект с применением технологий BigData.

Обучение осуществляется на основе Low-code инструментов, которые не требуют навыков программирования, поэтому Школа подойдет для людей не только с техническим образованием, но и представителям гуманитарных и естественно-научных специальностей.

Успейте подать заявку до 17 мая.
Подробности на сайте: https://data-diving.ru/data-school

🤖 Приглашение на техтолк

Выдался шанс заглянуть на встречу сообщества Tomsk Data Science и Тинькофф. Зовут всех, кому интересно направление AI.

В программе:
• AI в экосистеме Тинькофф (спойлер: список не будет коротким)
• горячие тренды в мире искусственного интеллекта
• кейсы от экспертов
• знакомство с единомышленниками

🗓 5 марта, 19.00 по томскому времени
📍 очно в Томске (БЦ «The Елань», ул. Советская, д. 78)

Спикер – Илья Туксов, руководитель группы разработки ML-проектов в Тинькофф

● @data_analyst_pro

Хотите стать волшебником или феей больших данных? 🔮

Научно-исследовательская лаборатория прикладного анализа больших данных ТГУ объявляет новый набор на бесплатную стажировку. Это редкая возможность получить уникальные компетенции и практический опыт в сборе и анализе больших данных.

Регистрация до 14 марта включительно.

Что нужно будет делать:
• Подбирать и собирать данные исходя из целей и задач исследования
• Извлекать из данных полезную информацию
• Анализировать данные разных типов
• Создавать и презентовать аналитические дашборды

Идеальный стажер:
• Уверенный пользователь Microsoft Office и аналитических инструментов (Python, low-code на выбор)
• Умеет обрабатывать большие объемы информации
• Умеет сводить цифры и факты, извлекать реальные закономерности
• Аналитический склад ума, внимательный, усидчивый, ответственный и организованный.

Лучшие стажеры получат приглашение о трудоустройстве.

Подробности

—————————

@tomskuniversity

​​И опять стажировка🛠

Тинькофф объявил набор на оплачиваемую стажировку по направлениям: аналитика, маркетинг, менеджмент, разработка, дизайн, QA.

Есть возможность поработать над реальными бизнес-задачами под руководством профессионального ментора:
• занятость от 20 часов в неделю
• удалённо либо в офисе
• тестовые задания (экзамены) будут в конце марта и в апреле
• сама стажировка начнётся ближе к лету

По итогу лучшие стажёры получат работу. Пробуйте – всё может получиться🦾

Подробности↓

​​​​🧑🏻‍🚀 ProductCamp 2024

Хотите погрузиться в продуктовое комьюнити российских и зарубежных компаний – от крупных до стартапов? Послушать топовых спикеров и влиться в тусовку продуктовых команд? Тогда все дороги ведут в ProductCamp🛸

🗓 19-21 апреля
📍 очно в Подмосковье, онлайн

ProductCamp – это не просто конференция, это 2 дня безудержного драйва и общения для CPO, CMO, CEO, продактов, маркетологов, аналитиков и других специалистов из продуктовых команд. На мероприятие невозможно купить билет, на него можно попасть только в качестве волонтёра.

Что ждёт:
🔥 активная работа в команде единомышленников для подготовки мероприятия
🔥 новые знакомства, знания и скилы
🔥 полезные доклады и воркшопы
🔥 качественный нетворкинг с участниками комьюнити
🔥 кейсы использования самых современных технологий
🔥 крутые тусовки

Набор волонтёров в команду организаторов уже начался. Если ещё не подали заявку, сейчас самое время😉

Будет захватывающе интересно и безумно продуктивно 💯

​​📊 Data Fusion 2024

Data Fusion – конференция по анализу данных и технологиям ИИ. Среди партнёров конференции коллеги Академии Дата-Дайвинг – Институт искусственного интеллекта МГУ.

🗓 17-18 апреля
📍 Москва, технологический кластер «Ломоносов»

17 апреля – учёные и эксперты ведущих компаний представят практические кейсы в области ИИ, а также на стыке ИИ и науки.

Темы первого дня:
• развитие больших генеративных моделей
• NLP
• рекомендательные системы
• компьютерное зрение
• MLOps и математическая оптимизация

18 апреля – представители государства и бизнеса обсудят роль данных в цифровой трансформации бизнеса и общества.

Темы второго дня:
• нестандартные кейсы применения генеративного ИИ
• разработка собственных больших генеративных моделей
• лучшие практики управления данными
• развитии беспилотного транспорта
• вопросы инфраструктуры и безопасности для ИИ

➡️ Подробности на сайте

● @data_analyst_pro

​​День открытых дверей совместной онлайн-магистратуры с Яндекс Практикумом

🗓 10 апреля, 18.00 мск
📍 онлайн

На встрече расскажем о современном формате магистратуры от Практикума и вуза. Здесь фундаментальные знания и практика усиливают друг друга, чтобы студенты росли в карьере. Наша цель – доступное высшее со всеми преимуществами классического образования.

Что будет на встрече:
– всё о формате прикладной онлайн-магистратуры
– разбор: что взяли от классического высшего, а что добавили от Яндекса
– встреча со студентами онлайн-программ
– выступления нанимающих экспертов Яндекса
– сопровождение: кто поддержит студентов во время учёбы
– поступление: вступительные, документы, оплата и образовательный кредит

Регистрация ⬇️

​​Онлайн-магистратура «Дата-аналитика для бизнеса»

Приглашаем на День открытых дверей🚪

🗓 18 апреля (чт), 18.00 мск
📍 онлайн

Представители Томского государственного университета и Яндекс Практикума расскажут:
– что необходимо для поступления
– как проходит обучение
– какие льготы получают студенты онлайн-программы

Доступ к трансляции после регистрации ⬇️