Start Career in DS

Мы как-то просили вас пройти опрос про роли и зарплаты профессий вокруг ML и аналитики данных, подъехали результаты!)

Пора тряхнуть стариной и в этом канале, давненько тут ничего не было 🙂

Я в личном канале собираю преподов на курс по Машинному Обучению, у кого есть желание и кто подходит под критерии выше - приходите в личку!)

🔥 Итоги розыгрыша билетов на AHA'26
По итогам выбрали аж трёх победителей!

В первой итерации великого рандома выбрали @catdem @JohnDen (комменатрии 1 и 9), но комментарий 1 на грани фола (автор не написал какой доклад интересно послушать), поэтому его автору мы предложим персональные условия выигрыша 🙂

Провели вторую итерацию розыгрыша чтобы доразыграть ещё один полный билет, здесь счастливчиком оказался @Krakatau27 (комментарий 6)

Ребята, поздравляем вам и увидимся на AHA! За деталями к вам придут в личку 🙂

Привет всем подписчикам Start Career in DS!

На связи Рома Васильев (@ravasiliev_ch)

Этот канал был создан ещё в далёком 2020 году (пруфы!) чтобы выкладывать полезные для студентов материалы для подготовки к собеседованиям. С тех пор Start Career разросся до 11 тысяч подписчиков, и я точно знаю, что многие из подписчиков активно использовали материалы из канала чтобы изучать Data Science, готовиться к интервью и просто узнавать новое 🙂

Однако я также знаю, что многие подписчики тут уже совсем не про "Start career ...", кто-то за время существования канала успел вырасти от стажёров до синьоров / руководителей отделов DS. Так что можно сказать что мы росли вместе!
Кстати, на продвинутые менеджерские темы / про современные технологии я периодически пишу в канале @ravasiliev_ch

Последние несколько лет посты делались с переменных успехом, хочется понять что вам (нашим любимым подписчикам!) интереснее было бы видеть в этом канале.
Хочу возродить канал и делать полезные материалы для вас 🙂

Готовимся к стажировке вместе. Часть 3: почему полезно общаться с рекрутерами?

Многие будущие стажеры воспринимают взаимодействие с рекрутером исключительно как возможность узнать, на какое время назначена секция или какая обратная связь получена от прошедшей секции. Чтобы лучше подготовиться и проявить себя на секциях, важно использовать переписку с рекрутером как способ задать вопросы и подробнее узнать о предстоящих этапах. Спойлер: в этом нет ничего странного и рекрутеры реагируют на такое спокойно или даже положительно)

Подготовили для вас список вопросов, которые полезно задать рекрутеру

Перед теоретическими секциями спроси:
❓Вопросы из какой области будут на интервью, чего стоит ожидать -> будешь знать, что стоит повторить перед секцией - не будет паники или неопределенности
❓Какие материалы лучше прочитать/повторить, чтобы лучше проявить себя на секции -> рекрутеры часто рекомендуют материалы и короткие курсы по темам, которые часто спрашивают на собесах
❓Нужно ли будет решать задачи по математике и терверу? Если да, то по каким темам чаще всего спрашивают? -> повторив темы, можно заранее порешать задачки, чтобы освежить в памяти использование формул на практике и не пытаться долго вспомнить на собесе
❓Какой длительности будет секция и сколько вопросов обычно на ней задают -> зная тайминги, лучше понимаешь, сколько времени уделять на ответ, чтобы успеть ответить на все вопросы интервьюера, но приэтом, чтобы ответы была полными и раскрывающими знания

Перед секцией с лайв-кодингом (алгоритмы или SQL):
❓Какого уровня будут задачи на секции (для алгоритмов можно уточнить уровня easy, medium или hard литкода, для SQL - с использованием оконок или без них) -> зная уровень, понимаешь, на что нацеливаться и нарешивать, готовясь к собесу
❓В какой среде можно писать код во время собеса -> у каждой компании свои ограничения во время секций: кто-то предоставляет лишь блокнот без подсветки синтаксиса, кто-то предоставляет блокнот с подсветкой, некоторые компании разрешают писать в привычной среде и демонстрировать экран. Заранее зная ограничения, к ним можно подготовиться и привыкнуть, чтобы во время секции не испытывать дискомфорт и сконцентрироваться исключительно на решении задачи
❓Какое время отводится на решение задач, сколько их будет, и можно ли пользоваться поисковиком во время секции -> у каждой компании свои правила проведений код-секций, поэтому важно понимать их заранее, чтобы выстроить стратегию решения

Перед финалом с командой спроси:
❓Из какого бизнес-подразделения команда, чем она занимается -> ищем в медиа-пространстве статьи, чтобы подробнее узнать про команду, быть в контексте. Если информации нет или недостаточно, идем в гпт, чтобы подробнее узнать, чем такие команды могут заниматься и какие вопросы на финале могут задавать
❓Какие вызовы и цели сейчас стоят перед командой -> зная это, можно понять, какого стажера сейчас ищет команда и какие навыки в приоритете, чтобы показать их на собеседовании
❓Какая структура у финала: рассказ о себе, обсуждение предстоящих задач, генераций идей по кейсу в риал-тайме или что-то другое -> если есть решение кейса, обязательно повтори бизнес-метрики и погрузись в материалы из подборки про развитие бизнес-видения. Для рассказа о себе - заранее подготовь убедительный спич, подсветив, все важное о себе и своих достижениях, опыте. Составь список вопросов, которые хочешь задать команде о своих будущих задачах и треке развития: так команда убедится, что тебе действительно интересно то место, куда ты идешь

На самом деле, есть еще немало секретов прохождения на стажировку, которые не выкладывают публично в каналах. Поэтому, если хотите узнать больше – пишите в личку!

Ставьте 🔥, если хотите такой же подробный пост про первичный созвон с HR

🎓 Готовимся к стажировке вместе. Часть 2: Пробное собеседование

Заботать алгоритмы, тервер, метрики и прочее - это лишь часть дела. Главное – это уметь продемонстрировать свои знания и навыки на собесе.
И чтобы натренировать этот полезный скилл, можно делать как минимум три вещи:
1. Смотреть, как кто-то проходит собеседования
2. Проходить собеседования самим
3. Симулировать прохождение собеседования

– Посмотреть, как проходят собеседования, можно, например, по ссылкам из нашего поста: раз, два
– Проходить собеседования самим рискованнее, ведь в множестве компаний есть фризы на найм после неудачных собеседований. Да и попасть на собеседование бывает тяжело
– Третий пункт многие недооценивают, но пробные собеседования снижают стресс во время прохождения реального интервью, выявляют слабые места, отрабатывают структуру ответа и помогают понять ожидания интервьюера

Кто может провести такое собеседование?
Наилучший вариант отработать пробное собеседование со своим ментором или более опытным коллегой/товарищем. Также бигтехи иногда проводят такую акцию в рамках своих мероприятий

Но если такой возожности нет, нейронки в помощь!

Подготовили для вас два самых рабочих варианта:
1) Диалог с ГПТ (можно использовать бесплатный deepseek / любую другую llm-ку)
Пишете промт:

Привет! Мне предстоит [укажите названии секции] в компанию [укажите название компании и команды, если уже знаете,] на позицию [укажите роль и грейд, на который будете собеседоваться]. Стань моим интервьюером, чтобы я лучше мог подготовиться к нему. Задавай мне вопрос, я тебе в чат буду писать ответ, затем давай мне краткий фидбэк по нему.

Если не хотите писать вручную, есть wispr flow – транскрибатор с бесплатным пробным периодом

2) Google Ai stream.
Пишете такой же промпт, но нужно уточнить про общение голосом. Затем общаетесь с ассистентом в режиме реального интервью, где и вы, и он разговариваете голосом.

3) Есть уже готовые сервисы подготовки к собесам на основе нейронок, например, @DataismPrepBot или https://prepfully.com, можно попробовать их

Если хотите третью часть про подготовку к стажировке, ставьте огоньки 🔥 под этот пост, и пишите в комментарии, про что должна быть следующая часть!

Всем привет! Хочу снова порекомендовать канал @zasql_python

Канал ведет Senior Product Analyst в 🛒, ранее работал в Яндекс 🍫 Лавке, 💙

Популярные посты

⚪Шпаргалки по SQL
⚪Роадмап для продуктового аналитика / аналитика данных
⚪Для чего нужен ML в аналитике

Личные размышления автора

⚪ Визибилити в организации
⚪ Внезапные влеты
⚪ Поиск роста для аналитика
⚪ Встречи или работа: где найти золотую середину аналитика?

Блок продуктовых кейсов: пост1, пост2, пост3

Подписывайтесь, здесь много всего интересного для аналитиков.

👩‍💼 Как развить бизнес видение?

Бесспорно, для аналитиков любого грейда крайне важно помимо хард скиллов, также и бизнес видение. Не зря бигтехи проверяют и то, и другое на разных этапах собеса. Поэтому прокачивать его так же нужно, как и нарешивать литкод или задачки по терверу.

Небольшой список общих советов:
👉 Ходите на конференции, где разбираются реальные кейсы: матемаркетинг, aha!, датафест
👉 Читайте каналы по интересующей вас тематике, а еще полезно почитать разные каналы с отчетностями компаний, чтобы понять, на чем они зарабатывают и на какие метрики смотрят, например, @businessincognita и @expertosphere
👉 Читайте книги, которые развивают бизнес-видение, например, The Data Detective и How To Measure Anything. Отдельно рекомендуем "Спроси маму" Роба Фитцпатрика, она научит вас правильно задавать вопросы клиенту и понимать, что реально он хочет, а в чем вообще не заинтересован. Саммари есть на хабре, но админы читали целиком и вам советуют

А теперь подборка, если вам нужно все и сразу за короткий срок перед собесом:
🔎 Школа менеджеров Яндекса: возможность заглянуть в закулисье яндекса, построения продукта и принятия решений в нем
🔎 Платформа growth.design, на которой в формате комиксов разбираются различные продуктовые кейсы мировых топ-компаний. Узнали про нее от Макса из Заскуль Питона, оч советуем подробнее про эту крутую платформу прочитать у него.
🔎 Блог GoPractice – много классных бесплатных статей про продуктовый менеджмент, маркетинг и аналитику. А если понравится, то у них есть и платные симуляторы
🔎 Блоги компаний. Например, Авито, Яндекса, Альфа-банка. Выбирайте статьи, относящиеся к бизнес-части и прокачивайте насмотренность по принятию решений, которые влияют на то, что вы видите в своем смартфоне. Отдельно рекомендуем читать блоки компаний, куда вы планируете собеседоваться в ближайшее время. Проверенно повышает успешность прохождения собеседований, тк вы становитесь не просто аналитиком, а аналитиком, знакомым с целями, вызовами и последними решениями компаний

Ставьте лайки 👍, если было полезно, и давайте добьем каналу следующий уровень, осталось совсем немного!

Магистратура как способ войти в Айти

В последнее время открылось очень много классных магистратур по DS совместно с ТОП-компаниями.
Чем они отличаются от обычных магистратур?
💭 Преподают дисциплины не только преподаватели ВУЗа, но и опытные аналитики и ML-щики из индустрии
💭 Программы практико-ориентированные, а значит будет что показать в портфолио и резюме
💭 Учат актуальным навыкам, которые используются в компаниях
💭 Компании-партнеры предоставляют стажировки и способствуют трудоустройству в компанию
💭 Прокачивают до конкретного уровня на рынке. Какие-то программы до джун+, какие-то до миддл+

Собрали для вас подборку магистратур с бюджетными местами, в которые еще открыт набор в этом году:
🎓 ВШЭ x Авито: Машинное обучение в цифровом продукте. Обучение проходит очно и онлайн, Авито оплачивает обучение 30 будущим магистрам, кто лучше всех пройдет отбор. Стоимость платного - 600 тыс. в год. Подать документы можно до 8го августа. Подробнее прочитать можно еще и у Авито
🎓 ФКН ВШЭ х Яндекс: Современные компьютерные науки. Очное обучение, 52 бюджетных места. Программа включает в себя data science, теоретическую информатику, инфраструктуру больших данных. Вступительные испытания - экзамен по математике и программированию + собеседование. Податься можно до 8 августа. Стоимость платного обучение - 490 тыс. в год
🎓 ИТМО х ВК: Программирование и ИИ. Очное обучение с возможностью обучаться онлайн, 43 бюджетных места. Прием документов до 19го августа. Можно поступить через личные достижения или сдать вступительный экзамен. Стоимость платного обучения - 599 тыс. в год
🎓 ВШЭ СПБ х ВК: Машинное обучение и анализ данных. Очное обучение и 30 бюджетных мест. Студенты проходят практики и стажировки как в российских компаниях VK, Biocad, Сбер, Яндекс, Газпромнефть, так и международных JetBrains, Huawei. Прием документов до 8го августа, а узнать, как лучше подготовиться к вступительным ВК описали тут. Стоимость платного обучения - 390 тыс. в год
🎓ВШЭ х Сбер: Финансовые технологии и анализ данных. Очное обучение, Сбер покрывает 100% стоимости обучение 30 студентам. Вступительные испытания - экзамен по вышмату и собеседование. Пройти их и подать документы можно до 8го августа. Стоимость платного обучения - 490 тыс. в год

Ставьте 👍, если хотите больше постов про магистратуру и образовательные курсы
P.S. давайте поднажмём и накинем бустов каналу (осталось совсем немного до следующего уровня), чтобы наш контент стал ещё интереснее и разнообразнее