Градиентный Подъём: От Нуля до Senior Data Scientist

Начало статьи здесь. Число е открывает интересный эффект: мы бесконечно увеличиваем или уменьшаем аргумент, а значение функции все время приближается к какому-то числу, но так и не достигает его. На примере функции видно, чем больше значение х, тем ближе значение f(x) к нулю, но график функции никогда не достигает 0, а только бесконечно приближается к нему. Читается так: «При x, стремящемся к бесконечности, функция 1/x стремится к 0» Производная показывает угол наклона функции, и с её помощью удобно измерять скорость изменения функции в любой точке...

В эпоху, когда искусственный интеллект становится частью повседневной жизни, умение правильно формулировать запросы к языковым моделям (LLM) превращается в ключевой навык, как это было на заре появления поисковиков (Яндекс, Google). Качество ответа ИИ зависит от того, как задать вопросы. В этой статье разберу, как создавать эффективные промты без погружения в сложные алгоритмы. Полученные знания помогут получать от ChatGPT, Gemini, Mistral, DeepSeek, Qwen, Llama и других ИИ именно то, что нужно....

Математика для Data Science: ключ к успеху в науке о данных. Основы линейной алгебры, математического анализа, статистики и теории вероятностей, необходимы для работы с большими данными. Статьи - конспекты, помогут разобраться в сложных концепциях, предлагая практические примеры и задачи, которые пригодятся в реальных проектах. Высокие навыки в математике - гарантия стать востребованным специалистом в области Data Science. !!! Дисклеймер !!! Эта статья хоть и написана по книге: "Математика для data science; ISBN 978-601-08-4357-8; O'Reilly; Спринт Бук", она не является её копированием...

Статья будет интересна для тех, кто хочет сменить профессию или освоить Data Science с нуля, но не знает с чего начать. Расскажу про ключевые навыки, необходимые для погружения в мир науки о данных, мою стратегию обучения для успешного совмещения работы и учебы. И так что мы имеем? Data Science - это наука, объединившая несколько дисциплин. В этой статье я структурирую свой путь обучения опираясь на Дорожную карту в Data Science с нуля, расскажу про свой уровень знаний и обозначу ключевые точки роста...

!!! Статья дополняется по мере моего обучения !!! Это статья, как понятно из её названия, про дорожную карту в DS и IT с самого нуля. Данную дорожную карту я создавал для себя, опираясь на предлагаемые в интернете варианты. В данном проекте ставлю для себя цель - изучить материалы для дальнейшего трудоустройства в IT. В своей дорожной карте делаю уклон на NLP и Promt Engineering. Если кажется, что данная тематика не подходит, все равно рекомендую...