Профессия Data Science: погружение и разбор рабочих задач на реальных кейсах
Мы на связи: Сайт https://practicum.yandex.ru ВКонтакте https://vk.com/yandex.practicum
▶︎
О курсах анализа данных в Яндекс Практикуме — их создатели
▶︎
Продуктовая аналитика: углубляемся в метрики и A/B-тесты
▶︎
Data Science для начинающих: рассказываем основы за 3 часа
▶︎
HOW TO LEARN DATA SCIENCE / Senior Data Scientist Maria Ivanina / ITBeard Shorts #4
▶︎
Вебинар «Аналитика данных или Data Science: какую профессию выбрать и почему?»
▶︎
Главная ошибка компаний при внедрении AI
▶︎
Как выигрывать любые Data Science соревнования. Павел Плесков.
▶︎
Как найти свое направление в IT и не ошибиться
▶︎
Что такое RAG в LLM и причём тут векторные базы данных
![Data Science: что это, что нужно знать и какие перспективы [Хекслет]](https://i.ytimg.com/vi/s10uT67Eg1A/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLDKQkVGNNR3RiUQq09EoAMIjwMdww)
▶︎
Data Science: что это, что нужно знать и какие перспективы [Хекслет]
▶︎
Анализ Данных на Python и Pandas
▶︎
ВВЕДЕНИЕ В PYSPARK И SPARKSQL / ОЛЕГ АГАПОВ
▶︎
Разбор реальной data science задачи
▶︎
Чем занимаются дизайнеры и как им помогает ИИ
▶︎
НАТИВ / Что такое Data Science? / Богдан Редчук
▶︎
Профессия Аналитик данных. Разбираем реальный кейс максимизация выручки судовладельца
▶︎
Каждый может стать аналитиком данных Выпускники курса расскажут, как
▶︎
Как устроена аналитика в Яндексе? – Кирилл Николаев
▶︎
#26 Junior Data Scientist | РЕАЛЬНОЕ СОБЕСЕДОВАНИЕ | Ответы
▶︎