Привет! Сегодня опишу, где брать данные и пример для практики и пополнения портфолио.
Во время поиска работы важно показать на живом примере свои навыки. Также стоит их закреплять, развивать и пробовать новое.
Если ты определился, в какой именно области хочешь работать и применять свои знания или тебе предстоит собеседование, то стоит обратиться к отраслевым журналам, аналитическим обзорам. Там ты почерпнёшь главные особенности данной области, её объемы, географию, основных игроков, специальную терминологию (не поленись разыскать значение незнакомых слов). Создай для себя небольшой конспект - лучше запомнишь. Также можно составить чек-лист или сравнительную таблицу с графикой, ведь от этого двойная польза: и практика, и портфолио!
К примеру, недавно смотрел материалы по фармацевтике. Нашёл сайт с ежемесячными аналитическими отчётами. Узнал, что около 65-70% по стоимости продаются импортные лекарственные средства, а в натуральном выражении (в штуках) около 60% отечественные препараты.
Также узнал про ATC-группы (анатомо-терапевтическо-химическая классификация), на которые подразделяются лекарственные средства. Например, в феврале и марте на первом месте в стоимостном выражении первое место заняли группы A "Пищеварительный тракт и обмен веществ".
Топ-3 лекарственных препаратов в марте 2020г. в стоимостном объеме: Мирамистин, Арбидол и Ингавирин - 3 892,80 млн.руб, а это всего 3% от продаж за март!
В натуральном выражении около 83% продаётся дженериковых ЛП. Что такое дженерики? Оставлю тебе, как домашнее задание. Также постарайся собрать из данных отчётов данные об изменении мест в рейтинге Tоп-10 фирм-производителей ЛП по стоимостному объёму продаж в России за период с марта 2019 по март 2020 и как менялась суммарная доля (%).
Удобно, когда наборы данных для анализа содержаться в таблицах и не нужно вручную собирать. Примеры для практики можно найти на просторах сети, например, на странице сайта для соревнований по анализу данных и машинному обучению https://www.kaggle.com/datasets . Портал открытых данных Российской Федерации: https://data.gov.ru/ . Открытые данные в Google: https://datasetsearch.research.google.com/ . Наборы данных от Wolfram: https://datarepository.wolframcloud.com/ .
Составь таблицу или краткий конспект по любой отрасли. Поделись в комментариях результатом домашнего задания!
Подписывайся! Впереди много интересного!