Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр
Это idle-игра стратегия о рыцарях, исследованиях, крафте и сражениях, которая предоставляет пользователям расслабляющий опыт. Игра не требует концентрации и идеально подходит, когда вам нужно сделать перерыв или отдохнуть.

Герои Мини-Королевства

Кликер, Стратегии, Мидкорные

Играть

Топ прошлой недели

  • AlexKud AlexKud 38 постов
  • SergeyKorsun SergeyKorsun 12 постов
  • SupportHuaport SupportHuaport 5 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня

Python + Работа

С этим тегом используют

Программирование IT Программист Обучение IT юмор Разработка YouTube Юмор Волна постов Мат Зарплата Картинка с текстом Истории из жизни Скриншот Все
56 постов сначала свежее
6
HappyPython
HappyPython
8 месяцев назад

Неделю назад решил...⁠⁠

✅Неделю назад решил обновить себе резюме, убрать технологии с которыми работать больше не хочется или которые просто не использую, а добавить новые, понравившиеся.
Таким образом в ближайшее время получил несколько предложений на интервью.

Сегодня расскажу про техническое собеседование в одну маленькую компанию на должность Python Backend Developer. Собеседование было без предварительных созвонов с рекрутером, предложили, обсудили детали, назначили технический этап. По ЗП хотел 180к на руки💰.

🗒Структура собеседования:
- Знакомство с компанией в двух словах;
- Требования, задачи и стек вакансии;
- Знакомство с собеседуемым (попросили презентовать себя за 3 минуты, спросили средний балл диплома вуза..)
- Опрос по моему стеку, опыту, последнем месте работы;
- Практические задачи;
- Опрос на знания python и его библиотек.

❓Вопросы:
1. Почему вы выбрали язык программирования Python, а не какой-либо другой?
2. Были ли заложены IT предметы в программу обучения по специальности в вузе?
3. Над какими задачами трудился на последнем месте работы?
4. Каков мой порядок выполнения задач?

⌨️Практические задачи:
1. Проверка на анаграмму+
Напишите функцию, которая проверяет, являются ли две строки анаграммами друг друга.
Анаграммы — это строки, которые состоят из одинаковых символов в одинаковом количестве, но в разном порядке.
2. Приступили ко второй задаче+:
Взять текст, составить коллекцию слов. Удалить дубликаты. Вывести список слов в алфавитном порядке.

txt="Однажды в студеную зимнюю пору я из лесу вышел, был сильный мороз. В снегу."

3. Третья задача-:
Валидатор паролей
- должен быть не меньше N символов;
- должен быть не больше M символов;
- Содержать хотя бы одну большую букву;
- Содержать хотя бы одну маленькую букву;
- Содержать хотя бы одну цифру;
- Содержать хотя бы один спецсимвол(!@#$%^&*);

🖌Опрос на знания python и его библиотек:
1. За счет чего фреймворк FastAPI достигает такой быстроты и производительности из коробки?+
2. Что такое процесс и поток? Чем они отличаются?+
3. Что будет если процессы будут обращаться к одной области памяти?-
4. Что реализовано в Python для работы с процессами?+
5. Как создать новый процесс?+
6. Как избавиться от коллизий и конфликтов при работе с потоками?+
7. Какие существуют примитивы синхронизации потоков?-

📆Фидбек 2024-10-20: Добрый день! Я с фидбеком. Ещё раз благодарим за интервью, было приятно пообщаться. По технике отметили неплохие знания работы с FastAPI и с многопоточностью. Однако сейчас всё же отдаём предпочтение кандидатам с более глубоким опытом, поэтому пока не могу предложить следующие этапы интервью.

Показать полностью
[моё] Текст Программирование Тестирование Развитие Обучение Работа Собеседование Навык Python Обратная связь
0
2
MabloKnabo
11 месяцев назад

Как выйти из кризиса?⁠⁠

Не для слабонервных! В тексте присуствют орфографические ошибки и нытье!

Привествую всех, пишу первый раз на подобных сайтах не считая форумы где сидел 15 лет назад. По-этому особо не знаю о чем пишут тут вообще.

Пишу чтобы понять как быть, 10 лет работаю на одной работе который никакого достатка не принес тупо на жизнь хватает, за это время много чего пробовал чтобы улучшить ситуацию и связанное с этой работой и просто всякую дичь (ставки, казино, лоторею, трейдинг, крипто) ну и как понимаете впустую. Моментами хорошо но все очень быстро ломается и там и там.

Я не программист но человек все умеющий и недавно сделал 2 телеграм бота, типо актуальная тема, закупил рекламу на разных местах, но опять не повезло как и в других делах.

Чем заниматься чтобы было хорошо, чтобы зарабатывать достаточно и жить в кайф? Или как повернуть звезды в свою сторону?))

[моё] Опыт Совет Проблема Telegram Бот Программирование Программист Реклама Python Жизненно Невезение Работа Интернет-магазин Интернет Виноваты Звезды Текст
10
Блог компании
VSKurs
VSKurs
11 месяцев назад

ТОП-15 лучших курсов Django: обучение онлайн с нуля для начинающих, платные + бесплатные⁠⁠

В этой статье сравниваем ТОП-15 лучших обучающих онлайн-курсов Django (подходят для начинающих с нуля и продвинутых специалистов) + рассматриваем бесплатные курсы.

Django — это продвинутый фреймворк для веб-разработки на языке Python, который позволяет эффективно создавать сложные веб-приложения. Благодаря поддержке ORM, автоматического администрирования, URL-маршрутизации и шаблонов, Django упрощает процесс создания безопасных и масштабируемых приложений. Он также предоставляет инструменты для работы с базами данных, управления пользователями, аутентификации и другими важными аспектами веб-разработки.

1. Курс «Python Django с нуля» [SkillFactory] - 427 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 4 030 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность — 9 месяцев

Особенности: Получите сертификат об окончании курса. Центр карьеры поможет вам подготовиться к трудоустройству: обилие практических занятий, реальные проекты для портфолио, содействие в создании резюме и установление контактов с потенциальными работодателями.

Программа курса включает:

  • Введение в ИТ

  • Основы языка Python

  • Объектно-ориентированное программирование на Python

  • SQL и проектирование баз данных

  • Основы Django

  • Продвинутая работа с Django

  • REST-архитектура

  • Docker

  • Финальный проект — создание REST API сервиса с подключением к базе данных

  • Основы Linux

  • Основы HTML и CSS

  • Асинхронное программирование на Python

  • Стажировка.

Подробнее о курсе Django →

2. Курс «Python-фреймворк Django» [Skillbox] - 826 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 44 445 ₽ или рассрочка на 6 месяцев - 7 407 ₽ / мес., длительность — 3 месяца

Особенности: Спикеры - опытные веб-разработчики. Две работы для портфолио. Пожизненный доступ к курсу.

Вы научитесь верстать веб-страницы, писать и оптимизировать веб-приложения на Django, продвинетесь в IT-индустрии и станете более востребованным разработчиком.

Чему вы научитесь:

  • Понимать архитектуру веб-приложений

  • Проектировать проекты, которые легко поддерживать

  • Пользоваться инструментами: pip, virtualenv, Git, PyCharm и другими

  • Ориентироваться в современных веб-технологиях

  • Писать чистый и валидный код согласно PEP8

  • Верстать адаптивные сайты с использованием HTML и CSS

  • Создавать и оптимизировать веб-приложения на Django

  • Писать Unit-тесты и покрывать ими Django-приложения

  • Работать с JavaScript на базовом уровне.

Программа курса:

  • Введение в веб и Linux

  • Основы Django

  • Базы данных и модели

  • Административный интерфейс в Django

  • Обработка запросов в Django

  • Формы

  • Class Based Views и Generic Views

  • Аутентификация и авторизация

  • Регистрация и права доступа

  • Тестирование

  • Работа с файлами

  • Локализация и интернационализация

  • Введение в Django REST Framework

  • Документирование

  • Эффективная работа с базой данных в Django

  • Логирование и профилирование

  • Экспорт и импорт данных

  • Оптимизация с помощью кэширования

  • Деплой и командная разработка.

Подробнее о курсе Django →

3. Курс «Django: создание backend-приложений» [Нетология] - 215 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 26 600 ₽ или рассрочка на 12 месяцев - 2 333 ₽ / мес., длительность — 7 недель

Особенности: Вас будут обучать специалисты с практическим опытом. Вы создадите свой первый интернет-магазин. По окончании курса получите удостоверение о повышении квалификации.

Программа курса:

  • Обработка запросов и работа с шаблонами
    Изучите фреймворк Django и установите его. Познакомитесь с основами организации проектов в Django и инструментами для работы с урлами. Узнаете, как работают шаблоны и их возможности.

  • Базы данных
    Освоите создание гибкого и функционального API для веб-приложений. Научитесь настраивать права доступа и фильтрацию контента. Узнаете о троттлинге, пагинации и других важных аспектах API.

  • Взаимодействие с сайтом
    Погрузитесь в изучение API на примере Django REST framework. Изучите CRUD-операции и разделение доступа в DRF. Научитесь тестировать Django-приложения с помощью Pytest.

  • Английский язык для начинающих разработчиков
    Улучшите понимание технической лексики, кода и терминологии в вашей сфере. Научитесь ориентироваться в профессиональном англоязычном контенте. Узнаете, как подготовиться к техническому собеседованию и получите примеры интервью для различных специальностей.

  • Итоговое тестирование
    Пройдите финальное тестирование для закрепления пройденного материала и получения удостоверения о повышении квалификации.

Подробнее о курсе Django →

4. Курс «Python: Разработка на фреймворке Django» [Хекслет] - 84 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 3 900 ₽ в месяц, длительность — 21 час

Особенности: Неограниченный доступ к теоретическим материалам. Практические упражнения в тренажере.

В этом курсе вы освоите основы работы с Django для разработки веб-приложений на Python. Вы научитесь создавать и настраивать проекты в Django, работать с маршрутами, шаблонами, представлениями, моделями и формами. Также вы познакомитесь с механизмом администрирования, наследованием шаблонов и основами CRUD-операций.

Чему вы научитесь:

  • Создавать сайты на Django

  • Конфигурировать фреймворк

  • Использовать систему шаблонов

  • Взаимодействовать с базой данных через ORM.

Подробнее о курсе Django →

5. Курс «Python разработчик» [Eduson Academy] - 171 отзыв

Информация о курсе: стоимость — 5 701 руб. / мес. в рассрочку на 24 месяца, длительность — 9 месяцев

Особенности: Выполните учебные проекты и соберёте портфолио разработчика из 7 работ, что выделит вас на рынке труда. Получите 365 дней наставнической поддержки и официальный диплом.

Программа курса:

  • Основы онлайн-обучения

  • Введение в профессию

  • Работа на удалёнке

  • Жизненный цикл программного обеспечения

  • Введение в IT

  • Основы программирования

  • Начало работы с Python

  • Типы данных

  • Функции

  • Условия, циклы и рекурсии

  • Модули, библиотеки и файлы

  • Продвинутое программирование

  • Объектно-ориентированное программирование (ООП)

  • Анализ кода

  • Backend-разработка

  • Работа с базами данных

  • Потоки, процессы и асинхронность

  • Работа с Django

  • API и RestAPI

  • Контейнеризация и Docker

  • Тестирование

  • Итоговый проект

  • Карьерный трек.

Подробнее о курсе Django →

6. Курс «Python Developer» [OTUS] - 126 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 198 500 ₽ или рассрочка - от 19 850 ₽ / мес., длительность — 10 месяцев

Особенности: Преподаватели - опытные разработчики с 10-летним стажем работы с крупными клиентами. Вы добавите в своё портфолио два уникальных проекта. Получите поддержку в трудоустройстве: помощь в составлении резюме, размещение его в базе школы и возможность пройти собеседование у партнёров. По окончании курса получите диплом о профессиональной переподготовке.

Программа курса:

  • Основы синтаксиса и базовые операторы Python

  • Объектно-ориентированное программирование: классы, исключения, тестирование

  • Взаимодействие с внешними системами: создание простейшего API и сборка проекта

  • Работа с базами данных и асинхронное программирование

  • Веб-разработка с использованием Flask

  • Веб-разработка с использованием Django

  • Python в Data Science

  • Основы DevOps

  • Проектная работа

  • Продвинутые основы

  • Веб-технологии

  • Data engineering

  • Highload системы

  • Проектная работа.

Подробнее о курсе Django →

7. Курс «Python-разработчик: быстрый старт в профессии» [GeekBrains] - 1110 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 3 609 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность — 9 месяцев

Особенности: Диплом о проф. переподготовке, помощь с трудоустройством.

На курсе вы научитесь создавать телеграм-ботов, сайты, приложения, нейросети и использовать Python для научных исследований, сочетая теорию с практикой на реальных задачах.

Программа курса:

  • Введение в программирование

  • Основы контроля версий

  • Знакомство с языками программирования + Практикум

  • Основы веб-технологий

  • Основы языка Python

  • Углубленное изучение Python

  • Фреймворки Flask и FastAPI

  • Фреймворк Django

  • Продвинутый контроль версий

  • Основы баз данных

  • Базы данных и SQL

  • Дипломная работа.

Подробнее о курсе Django →

8. Курс «Python: разработка веб - приложений на Django» [Специалист] - 34 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 112 990 ₽ - 123 990 ₽, длительность — 180 ак. часов

В рамках комплексной программы «Python: разработка веб-приложений на Django» вы пройдете следующие курсы:

  • Программирование на Python. Уровень 1. Базовый курс

  • Программирование на Python. Уровень 2. Объектно-ориентированное программирование

  • Программирование на Python. Уровень 3. Разработка веб-приложений в Django.

По завершении комплексной программы вы освоите:

  • Язык Python

  • Стандартную библиотеку Python

  • Алгоритмы объектно-ориентированного программирования

  • Фреймворк Django для создания веб-приложений на Python с использованием MVC-подхода.

Подробнее о курсе Django →

9. Курс «Python. Разработка веб - приложений в Django» [Академия АйТи] - 23 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 33 900 ₽, длительность — 5 дней / 40 ак. часов

Курс знакомит с Django — фреймворком для создания веб-приложений на языке Python с использованием MVC-паттерна.

Завершив обучение по этому курсу, вы сможете:

  • Разрабатывать веб-приложения с помощью Django

  • Выполнять начальную обработку данных на Python

  • Ориентироваться в стандартной библиотеке Python.

Программа курса:

  • Введение в Django

  • Модели

  • Django Admin

  • Представления

  • Шаблоны

  • Работа с формами

  • Аутентификация и авторизация

  • Сессии

  • Тестирование и отладка

  • Безопасность

  • Разработка RESTful API с Django

  • Использование AngularJS с Django

  • Развертывание Django веб-приложений.

Подробнее о курсе Django →

10. Курс «Django - разработка веб-приложений» [Codeby] - 19 отзывов

Информация о курсе: стоимость — от 19 990 руб., длительность — 3 месяца

Программа обучения:

  • Введение: основные понятия, установка IDE и Django;

  • Структура и настройка проекта;

  • Django ORM: создание моделей и миграции;

  • Административная панель;

  • Маршрутизация;

  • Функциональные контроллеры (Function based view);

  • Классовые контроллеры (Class based view);

  • Шаблоны;

  • Разграничение прав доступа;

  • Обработка форм;

  • Django ORM: связи, выборка данных, транзакции;

  • Формы;

  • Работа с cookies и сессиями;

  • Сигналы модели;

  • Рассылка Email;

  • Кэширование;

  • Настройка безопасности;

  • Тестирование (django tests);

  • Архитектура REST;

  • Введение, установка и настройка DRF;

  • Сериализаторы;

  • Вывод данных в формате JSON;

  • Аутентификация и уровни доступа;

  • Viewset и роутеры;

  • Тестирование с помощью Postman;

  • Экзамен.

Подробнее о курсе Django →

11. Курс «Django-разработка» [Thinknetica] - 16 отзывов

Информация о курсе: стоимость — нет информации, длительность — 3 месяца

Вы погружаетесь в реальный процесс разработки и решаете большинство задач, с которыми сталкиваются специалисты в компаниях. Этот путь намного быстрее, чем изучение Django на своем веку. Вы освоите Django до уровня, позволяющего создавать полноценные веб-приложения с готовностью к промышленной эксплуатации. В вашем портфолио появится значимый проект с кодом, который можно с гордостью представить потенциальному работодателю.

Подробнее о курсе Django →

12. Курс «Django» [СИЭФ] - 7 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 19 900 руб. - 40 300 руб., длительность — 6 занятий (30 ак. часов)

На первом уроке вы знакомитесь с Django, изучаете основные концепции фреймворка и его преимущества.

На втором занятии вы изучаете паттерны и работаете с urlpatterns. Также вы углубляетесь в работу с шаблонами, освещаете работу со статикой и принципы связывания.

Третье занятие посвящено работе с базами данных, включая их создание, управление и выполнение запросов. Вы также изучаете основные возможности работы с формами.

Четвёртое и пятое занятия фокусируются на управлении сайтом, реализации аутентификации и создании административной панели.

Шестой урок охватывает дополнительные расширенные возможности Django. После этого следует дополнительное занятие и прохождение экзамена по полученным знаниям, получение сертификата государственного образца.

Подробнее о курсе Django →

Бесплатные курсы и уроки Django

Курс «Введение в Django» [НОУ ИНТУИТ]

Курс охватывает фреймворк Django, его основные функции и примеры его применения в современной веб-разработке. В программе изучается современный фреймворк для Python — Django, его базовые возможности, уникальные черты и интеграция с другими веб-библиотеками. Освещаются подходы к построению веб-приложений на основе современной архитектуры MVC. Рассматриваются методы использования сторонних пакетов при проектировании Django-приложений. Основное внимание уделяется практическим аспектам использования основных возможностей фреймворка. Курс представляет собой значительное обновление книги "Learning Django Web Development" (Sanjeev Jaiswal, Ratan Kumar).

Подробнее о курсе Django →

Курс «Django» [Академия IT]

Занятия:

  • Основы работы с Django

  • Настройка маршрутизации. Обработка запросов и ответов сервера

  • Использование шаблонов и представлений

  • Работа с моделями данных

  • Разработка и валидация форм

  • Взаимодействие с базой данных

  • Реализация функций регистрации и авторизации пользователей

  • Использование технологии Ajax

  • Обеспечение безопасности.

Подробнее о курсе Django →

Курс «Django 3 для python» [selfedu]

Уроки:

  • Знакомство с Django и процесс установки

  • Паттерн MTV. Настройка маршрутизации. Функциональные представления

  • Обработка маршрутов, исключений запросов и перенаправлений

  • Определение моделей данных. Создание и выполнение миграций

  • Основы работы с ORM для CRUD операций с моделями

  • Использование шаблонов (templates). Введение в их работу

  • Интеграция статических файлов. Использование фильтров в шаблонах

  • Формирование URL-адресов в шаблонах

  • Установка связей между моделями через ForeignKey

  • Начало работы с административной панелью

  • И многое другое.

Подробнее о курсе Django →

Курс «Руководство по веб-фреймворку Django» [metanit]

Программа обучения включает в себя следующие разделы:

  • Основы Django

  • Работа с представлениями и настройка маршрутов

  • Использование шаблонов

  • Работа с веб-формами

  • Определение моделей данных.

Подробнее о курсе Django →

Показать полностью
Удаленная работа Фриланс Обучение Дистанционное обучение Курсы Онлайн-курсы Курсы повышения квалификации Образование Развитие Карьера Учеба Работа Профессия Онлайн-школа Онлайн Полезное Программирование Курсы программирования Программист Python Блоги компаний YouTube (ссылка) Длиннопост
Блог компании
VSKurs
VSKurs
1 год назад

ТОП-15 лучших курсов аналитика данных: обучение онлайн с нуля для начинающих, бесплатные + платные⁠⁠

В этой статье сравниваем ТОП-15 лучших онлайн-курсов по обучению аналитиков данных + рассматриваем бесплатные курсы.

Аналитика данных — это процесс сбора, обработки и интерпретации информации для получения полезных инсайтов и принятия обоснованных решений. Дата-аналитики используют математические методы, статистику и программирование для анализа больших объемов данных. Их работа позволяет выявлять тенденции, прогнозировать поведение и оптимизировать бизнес-процессы, играя ключевую роль в успехе современных компаний.

ТОП-5 лучших курсов аналитика данных

  1. Курс «Аналитик данных с нуля» [Skillbox] — 826 отзывов

  2. Курс «Аналитик данных» [Нетология] — 215 отзывов

  3. Курс «Аналитик данных» [SkillFactory] — 427 отзывов

  4. Курс «Аналитик данных» [skypro] — 83 отзыва

  5. Курс «Аналитик данных» [OTUS] — 126 отзывов

1. Курс «Аналитик данных с нуля» [Skillbox] — 826 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 5 475 ₽ / мес. в рассрочку на 22 месяца, длительность — 45 часов теории, 22 практические работы

Особенности: 30 практических заданий по SQL и Python в тренажёре — готовый материал для вашего портфолио. Помощь в трудоустройстве включает аудит резюме, план карьерного развития, курс с полезными советами, анализ ваших сильных и слабых сторон, оформление портфолио, подготовку к собеседованию и самопрезентацию. По окончании курса вы получите сертификат установленного образца.

Приобретаемые навыки:

  • Понимание математических основ анализа и статистики

  • Поиск закономерностей в массивах данных

  • Базовое программирование на Python

  • Сбор и управление базами данных с использованием SQL

  • Понимание метрик эффективности бизнеса

  • Построение гипотез и прогнозов на основе данных

  • Работа с «Яндекс Метрикой» и Google Analytics

  • Создание дашбордов в Power BI

  • Визуализация данных

  • Работа в Excel и Google Таблицах

  • Создание понятных отчётов

  • Презентация результатов начальству и коллегам.

Программа курса:

  • Введение: Excel и Google Таблицы

  • Python и библиотеки NumPy и Pandas

  • SQL: чтение и запись данных, Power BI

  • PowerPoint

  • Итоговый проект: анализ результатов A/B-тестирования.

Подробнее о курсе аналитика данных →

2. Курс «Аналитик данных» [Нетология] — 215 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 91 800 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 4 025 ₽ / мес., длительность — 7 месяцев

Особенности: Вы выполните 4 масштабных проекта для своего портфолио и получите возможность пройти стажировку у партнёра курса Reshape Analytics. В подарок вам предоставляется курс по Excel. По окончании программы вы получите диплом о профессиональной переподготовке, а Центр развития карьеры поможет вам с трудоустройством.

С нуля освоите ключевые инструменты для быстрого старта на позиции junior-аналитика. Изучите основы статистики и научитесь работать с SQL, Python, и Power BI.

Чему вы научитесь:

  • Работа с SQL
    Выполнять запросы, фильтровать, сортировать, агрегировать данные, объединять таблицы и создавать автоматизированные отчёты.

  • Использование Python
    Обрабатывать данные, автоматизировать задачи и создавать интерактивные отчёты.

  • Применение статистических методов
    Понимать статистические показатели, проводить статистический анализ данных.

  • Проверка гипотез
    Приоритизировать гипотезы и выбирать наиболее эффективные инструменты для их проверки.

  • Визуализация данных
    Создавать интерактивные дашборды для мониторинга и анализа информации.

  • Приносить пользу бизнесу
    Собирать и обрабатывать запросы на аналитику, предоставлять метрики в понятном виде, определять точки роста.

Программа обучения:

  • Аналитическое мышление

  • Основы практической статистики

  • SQL и получение данных

  • Python

  • Основы визуализации данных

  • Основы Power BI

  • Метрики, гипотезы, точки роста

  • Английский язык для аналитиков

  • Карьерное планирование

  • Дипломный проект.

Подробнее о курсе аналитика данных →

3. Курс «Аналитик данных» [SkillFactory] — 427 отзывов

Информация о курсе: стоимость — от 5 090 руб. / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность — 14 месяцев

Особенности: Вы получите прочную базу для профессии Data Analyst: разовьете аналитическое мышление и освоите основные инструменты, такие как Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрика, Google Sheets, SQL, Python, Power BI и математическая статистика. Центр карьеры поможет вам подготовиться к трудоустройству, предоставив много практических занятий, реальные проекты для портфолио, помощь с резюме и возможность познакомиться с потенциальными работодателями. По окончании обучения вы получите сертификат.

Вы научитесь:

  • Работать с основными метриками продукта и маркетинга

  • Применять статистические знания для анализа данных

  • Собирать данные с помощью Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс.Метрики и Python

  • Обрабатывать данные с помощью Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрики, Google Sheets, SQL и Python

  • Визуализировать данные с использованием Google Sheets, Power BI и Python

  • Делать выводы и рекомендации для бизнеса на основе анализа данных.

Программа курса:

  • Базовый уровень:
    В этом этапе вы познакомитесь с бизнес-моделями в e-commerce (электронная коммерция) и GameDev (разработка игр). Вы будете работать с Google Таблицами, изучите основы статистики, SQL и Python для эффективного анализа данных.

  • Основной блок:
    На этом этапе вы углубите свои навыки в Python, освоите работу с бизнес-моделью on-demand (доступ к услугам по требованию) и выберете дальнейшую специализацию.

  • Уровень "Про":
    На этом этапе вы сосредоточитесь на выбранной специализации — «Маркетинговая аналитика» или «Продуктовая аналитика». Вы научитесь проводить A/B-тесты, визуализировать данные, интерпретировать метрики, проверять гипотезы и получать инсайты из данных, а также добавите в своё портфолио два проекта.

Подробнее о курсе аналитика данных →

4. Курс «Аналитик данных» [skypro] — 83 отзыва

Информация о курсе: стоимость — от 4 971₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев

Особенности: Вас будут сопровождать наставник и куратор, а по окончании курса вы получите диплом о профессиональной переподготовке. Вам будет предоставлен вечный доступ к материалам курса, помощь в составлении резюме и создании портфолио, а также консультации с центром карьеры.

Вы научитесь:

  • Прогнозировать экономические показатели компании

  • Отслеживать и анализировать тенденции роста или спада

  • Формулировать гипотезы для повышения эффективности на основе данных

  • Автоматизировать обработку больших объемов данных

  • Преобразовывать числовые данные в бизнес-решения.

Подробнее о курсе аналитика данных →

5. Курс «Аналитик данных» [OTUS] — 126 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 81 000 ₽ или рассрочка - от 8 100 ₽ / мес., длительность — 4 месяца

Особенности: Разместите свое резюме в базе OTUS и получите возможность получать приглашения на собеседования от партнеров. В ходе курса выполняете домашние задания и проектную работу для усиления своего портфолио. После окончания обучения у вас останется полный комплект материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям. По завершении курса вы получите сертификат.

Курс объединяет навыки общения со стейкхолдерами, основы бизнес-анализа, техники дата-анализа и бизнес-аналитики (BI). Это сочетание помогает не только эффективно анализировать данные, но и наглядно их визуализировать. В реальной практике часто приходится совмещать эти три роли. Наши выпускники будут готовы к такому сценарию и будут знать, какие навыки развивать в зависимости от особенностей места работы. Это позволит вам начать новую профессию или существенно снизить объем рутинных задач на текущей работе.

Программа курса:

  • Принятие решений в бизнесе на основе данных

  • СУБД и SQL

  • Введение в Business Intelligence и визуальный анализ данных

  • Введение в Python

  • Специальные методы и направления в дата-аналитике

  • Основы статистики

  • Предобработка данных, исследовательский и статистический методы анализа данных

  • Проектная работа.

Подробнее о курсе аналитика данных →

6. Курс «Аналитик данных» [Хекслет] — 84 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 108 540 ₽ - 188 100 ₽ или рассрочка на 24 месяца - от 5 025 ₽ / мес., длительность — 9 месяцев

Особенности: Вас будут сопровождать наставники — практикующие специалисты. К концу обучения у вас будет готовое портфолио, а также вы получите помощь в подготовке к трудоустройству и рекомендации в компании-партнеры. По успешному завершению курса вы получите сертификат.

Чему вы научитесь:

  • Анализировать данные с использованием знаний статистики

  • Писать запросы к базам данных SQL

  • Работать с метриками продукта и маркетинга

  • Собирать и обрабатывать данные

  • Визуализировать данные с помощью Google Таблиц, Power BI и Python

  • Создавать отчеты в BI-системах

  • Решать задачи с помощью Python

  • Пользоваться аналитическими инструментами (Google Sheets, Google Analytics, Яндекс.Метрика)

  • Давать бизнес-рекомендации на основе анализа данных.

Программа курса:

  • Введение в аналитику

  • Аналитические задачи в бизнесе

  • Основы SQL

  • Базовая аналитика на SQL

  • Продвинутая аналитика на SQL

  • Объединение данных (SQL Join)

  • Сложные SQL-запросы

  • Множественные операции в SQL

  • Оконные функции SQL

  • Визуализация в Superset.

Подробнее о курсе аналитика данных →

7. Курс «Аналитик данных» [Eduson Academy] — 171 отзыв

Информация о курсе: стоимость — 4 911 руб. / мес. в рассрочку на 24 месяца, длительность — 6 месяцев

Особенности: Основное внимание уделяется практике: 32 кейса, задачи и интерактивные тренажеры. Вы соберете портфолио из учебных проектов, а личный куратор будет поддерживать вас на протяжении года. По окончании курса вы получите удостоверение государственного образца.

Чему вы научитесь:

  • Проводить аналитические исследования

  • Анализировать данные с использованием Excel и Google Таблиц

  • Работать с базами данных и писать SQL-запросы

  • Проводить A/B-тестирование для проверки гипотез

  • Создавать интерактивные дашборды в Power BI

  • Анализировать большие данные с помощью Python.

Программа курса:

  • Введение в аналитику

  • Бизнес-мышление для аналитика

  • Анализ данных в Excel и Google Таблицах

  • Использование надстроек Power Query и Power Pivot

  • Статистический анализ данных в Excel

  • SQL для работы с базами данных

  • Анализ данных в Power BI

  • Визуализация данных в Power BI

  • Метрики и Unit-экономика

  • Тестирование гипотез

  • Проведение A/B-тестов

  • Анализ данных в Python

  • Карьерный акселератор

  • PowerPoint и навыки публичных выступлений.

Подробнее о курсе аналитика данных →

8. Курс «Аналитика на Python с нуля» [ProductStar] — 58 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 39 600 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 1 833 ₽ / мес., длительность — 2 месяца

Особенности: Помощь с трудоустройством, реальные кейсы в портфолио. Сертификат по окончании курса.

Вы освоите навыки анализа данных с помощью Python, оптимизируете свою работу и станете ценным сотрудником для любой digital-компании.

Программа курса:

  • Введение в Python

  • Переменные и типы данных

  • Строки. Условия и циклы

  • Практическое занятие: строки

  • Практическое занятие: циклы

  • Списки и словари в Python

  • Функции

  • Практическое занятие: функции

  • Библиотеки

  • Практическое занятие: библиотеки

  • Структуры данных в Python

  • Пакеты и модули. Pip

  • Ошибки и исключения

  • Практическое занятие: ошибки и исключения.

Подробнее о курсе аналитика данных →

9. Курс «Аналитик данных» [Международная школа профессий] — 43 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 49 500 ₽, длительность — 17 недель

Основные блоки курса:

  • Веб-аналитика

  • SQL для обработки данных

  • Использование Python в аналитике

  • Создание отчетов и визуализация данных в Power BI.

Подробнее о курсе аналитика данных →

10. Курс «Аналитик данных» [Яндекс.Практикум] — 71 отзыв

Информация о курсе: стоимость — 96 000 ₽ или рассрочка - 14 500 ₽ / мес., длительность — 7 месяцев

Программа курса:

  • Введение

  • Основы Python

  • Предобработка данных

  • Исследовательский анализ данных

  • Статистический анализ данных

  • Первый крупный проект

  • Основы SQL

  • Анализ бизнес-показателей

  • Продвинутый SQL

  • Принятие решений в бизнесе

  • Второй крупный проект

  • Как визуализировать данные и рассказывать истории

  • Создание дашбордов в Tableau

  • Дополнительные темы базового курса

  • Итоговый проект

  • Нейросети для аналитиков.

Подробнее о курсе аналитика данных →

11. Курс «Аналитик данных» [Специалист] — 34 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 183 590 ₽ - 211 790 ₽, длительность — от 3 до 6 месяцев (268 ак.ч.)

После обучения на программе вы будете уметь:

  • Определять подходящие инструменты и методы для решения задач машинного обучения и взаимодействовать с разработчиками

  • Использовать статистические методы для анализа финансово-хозяйственной деятельности компании

  • Эффективно применять функции Excel для анализа и обработки данных, создавать формулы массивов

  • Анализировать данные на основе отчетов и создавать дашборды в Tableau

  • Пользоваться сложными конструкциями SQL

  • Разрабатывать и использовать программные механизмы для глубокого исследования данных

  • Строить комбинированные отчеты в виде сводных таблиц и диаграмм, создавать наглядные отчеты с привязкой к географическому расположению с 3D Map

  • Выполнять различные трансформации исходных данных для нормализации таблиц

  • Использовать DAX Studio для вычислений

  • Загружать и преобразовывать данные в Power BI Desktop из внешних источников

  • Импортировать данные из модели Power Pivot, созданной в Microsoft Excel.

В дипломную программу входят следующие курсы:

  • Основы работы с большими данными (Data Science)

  • Введение в статистику

  • Microsoft Excel. Уровень 2. Расширенные возможности

  • Microsoft Excel. Уровень 3. Анализ и визуализация данных

  • Основы работы с Tableau – визуализация и анализ данных

  • Анализ данных на языке SQL

  • Data Mining на платформе Microsoft (Excel + SQL Server)

  • Microsoft Excel. Уровень 6. Бизнес-аналитика с Power Pivot: создание модели, построение дашбордов

  • Microsoft Excel. Уровень 7. Создание запросов Power Query: преобразования и консолидация данных

  • Microsoft Excel. Уровень 8. Углубленное изучение модели Power Pivot и языка DAX

  • Динамические отчеты в Power BI Desktop.

Подробнее о курсе аналитика данных →

12. Курс «Аналитик данных» [Karpov.Courses] — 12 отзывов

Информация о курсе: стоимость — от 3 833 ₽ / мес. в рассрочку на 24 месяца, длительность — 5 месяцев

Вы научитесь:

  • Извлекать пользу из данных любой сложности

  • Использовать программирование в аналитике

  • Составлять продвинутые SQL-запросы и самостоятельно извлекать данные из хранилищ

  • Строить понятные дашборды в BI-системах и правильно презентовать результаты своей работы

  • Применять статистические методы, проводить A/B-тесты и делать надежные выводы

  • Понимать экономику продукта и влиять на показатели бизнеса.

Подробнее о курсе аналитика данных →

13. Курс «Аналитик данных» [Финансовый университет при Правительстве РФ] — 12 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 124 000 руб., длительность — 256 ак. ч.

Вы научитесь успешно применять языки программирования SQL и Python, использовать конкретные подходы для работы с клиентской аналитикой с помощью BI платформ.

Приобретаемые навыки:

  • Сбор, анализ и обработка данных

  • Работа с локальными хранилищами данных

  • Анализ внутренних процессов организации с помощью Google Таблиц и Data Studio

  • Применение различных платформ машинного обучения

  • Использование инструментов языка SQL

  • Применение искусственного интеллекта

  • Использование инструментов языка Python

  • Обработка больших данных

  • Современные технологии Big Data.

Подробнее о курсе аналитика данных →

14. Курс «Аналитик данных» [Арнион] — 8 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 69 000 руб., длительность — 6 месяцев

Программа обучения:

  • Работа с электронными таблицами: анализ данных в Excel и Google Таблицах, функции для анализа данных, диаграммы, Google Формы и Презентации, прогнозирование продаж, расчёт юнит-экономики.

  • Базы данных MS Access / LibreOffice Base: знакомство с базами данных, построение запросов, связи между таблицами, импорт/экспорт данных, создание отчётов.

  • SQL: установка и настройка MySQL, основные операторы SQL, связи между таблицами, нормализация данных, хранимые процедуры, аналитика категорий товаров и продаж.

  • Python для анализа данных: установка среды разработки, основные операторы Python, математическая статистика, обработка данных из баз данных и электронных таблиц, основы языка R.

  • Python для визуализации данных и Power BI: библиотеки Numpy и Pandas, подготовка данных, когортный анализ, подключение к веб-серверу по API, визуализация в Power BI.

  • Веб-аналитика: настройка Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрика, сквозная аналитика для интернет-магазинов, когортный анализ, Google Data Studio, A/B тестирование, аналитика мобильных приложений.

  • Дипломная работа: проверка гипотез для интернет-проекта, подготовка и анализ A/B теста, создание отчёта и презентации по итогам работы.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Бесплатные курсы аналитика данных

1. Курс «Введение в аналитику» [Skillbox]

Познакомьтесь с востребованными профессиями в сфере аналитики, пройдите тест на профориентацию и определите, какое направление вам подходит больше всего.

Содержание курса:

  • Что такое аналитика?
    Поймёте структуру курса и ознакомитесь с картой профессий. Узнаете, почему стоит изучать аналитику и нужно ли для этого техническое образование. Развеем 5 популярных мифов о профессии, которые могут вас останавливать.

  • Какие бывают аналитики?
    Узнаете, чем занимаются аналитики разных направлений, какие навыки и данные используют, в каких компаниях работают. Оцените свои карьерные перспективы, примерив на себя каждую профессию.

  • Каким аналитиком мне стать и как расти в профессии?
    Разберётесь, какие soft skills нужны будущему аналитику и как общаться с заказчиком. Пройдёте тест на профориентацию, чтобы узнать, какое направление в аналитике вам подходит.

Подробнее о курсе аналитика данных →

2. Курс «Основы анализа данных и Python» [Яндекс.Практикум]

Программа курса:

  • Основы анализа данных

  • Практическая работа с данными

  • Введение в Python.

Подробнее о курсе аналитика данных →

3. Курс «Введение в дата-аналитику» [Хекслет]

Чему вы научитесь:

  • Понимать, что такое данные и как они помогают бизнесу

  • Разбираться в обязанностях аналитиков данных различных специализаций

  • Работать в Google Sheets, писать базовые формулы и решать задачи с помощью графиков

  • Познакомитесь с SQL и напишете свой первый запрос к базе данных

  • Узнаете, как Python применяется в аналитике.

Подробнее о курсе аналитика данных →

4. Курс «Анализ данных просто и доступно» [Stepik]

Познакомимся с основами анализа данных. Узнаем, как научиться взаимодействовать с данными и понимать их. Изучим основные алгоритмы анализа и научимся применять их в повседневных задачах. Поработаем над развитием критического мышления.

Программа курса:

  • Вездесущие данные. Эпоха анализа данных.

  • Типы данных.

  • Визуализация данных.

  • Линейная регрессия.

  • Катастрофа "Челленджера".

  • Анализ данных о коронавирусе.

  • Исследование данных о заболеваниях сердца.

  • Данные и любовь.

  • Нейронные сети и глубокое обучение.

  • Коронавирус, сдавайся!

  • Анализ изображений.

  • Обработка текстовых данных: Twitter, Enron, SMS-спам.

  • Этические аспекты анализа данных.

  • Что дальше? Продолжение обучения.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Что нужно знать и уметь аналитику данных?

1. Технические навыки

  • Языки программирования: Python и R – основные языки, необходимые для анализа данных. Их широко используют для статистического анализа, машинного обучения и визуализации данных.

  • Базы данных и SQL: Умение работать с базами данных и знание языка запросов SQL являются базовыми умениями для обработки и анализа больших объемов данных.

  • Инструменты визуализации данных: Такие инструменты, как Tableau, Power BI и matplotlib/seaborn в Python помогают эффективно представлять данные и доносить результаты анализа.

  • Статистика и вероятности: Основы статистики и теории вероятностей необходимы для правильной интерпретации данных и понимания методов машинного обучения.

  • Машинное обучение: Знание основных алгоритмов машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация и пр.) и библиотек (например, scikit-learn, TensorFlow, Keras) предоставляет больше возможностей для анализа сложных данных.

2. Аналитическое мышление

  • Постановка задач и формулирование гипотез: Важно уметь правильно ставить задачи и формулировать гипотезы для анализа.

  • Обработка данных: Способность качественно очищать, преобразовывать и агрегировать данные, чтобы получить полезную информацию.

  • Интерпретация результатов: Умение интерпретировать результаты анализа и делать обоснованные выводы и рекомендации на их основе.

3. Бизнес-навыки

  • Понимание бизнеса: Нужно хорошо понимать контекст, в котором ты работаешь – знать отраслевые тенденции и болевые точки.

  • Коммуникационные навыки: Умение эффективно донести свои выводы и рекомендации как до технических специалистов, так и до бизнес-руководителей.

  • Проектный менеджмент: Способность управлять проектами, планировать задачи и соблюдать дедлайны.

4. Дополнительные полезные умения

  • Английский язык: Знание английского помогает работать с международными командами и изучать актуальную литературу и документацию.

  • Непрерывное обучение: Мир аналитики данных постоянно развивается, поэтому важно регулярно обновлять свои знания и следить за новыми тенденциями.

Где может использоваться аналитика данных?

Аналитика данных стала неотъемлемой частью многих сфер деятельности благодаря своему потенциалу предоставлять глубокие инсайты и улучшать процессы принятия решений. Вот несколько ключевых областей, где аналитика данных может быть применена:

1. Бизнес и Маркетинг

Аналитика данных помогает компаниям лучше понять поведение клиентов, оптимизировать маркетинговые кампании и увеличить возврат на инвестиции (ROI). Примеры включают:

  • Сегментация клиентов: разделение клиентов на группы для таргетирования.

  • Прогнозирование продаж: анализ исторических данных для прогнозирования будущих продаж.

  • Анализ тенденций рынка: выявление временных и постоянных трендов.

2. Финансы

В сфере финансов аналитика данных используется для управления рисками, повышения эффективности операций и принятия инвестиционных решений. Примеры:

  • Анализ риска: оценка вероятности рисков для минимизации потерь.

  • Идентификация мошенничества: выявление подозрительных операций.

  • Управление портфелем: прогнозирование доходности активов.

3. Здравоохранение

В медицине аналитика данных помогает улучшить уход за пациентами, сократить затраты и увеличить эффективность работы учреждений. Примеры:

  • Персонализированное лечение: создание индивидуальных планов лечения на основе анализа данных о пациентах.

  • Анализ клинических исследований: повышение точности и скорости исследований.

  • Предиктивная аналитика: предсказание заболеваний и эпидемий.

4. Образование

В образовательной сфере аналитика данных используется для улучшения качества обучения и управления учебными заведениями. Примеры:

  • Модели успеваемости студентов: прогнозирование результатов студентов для предостережения потенциальных проблем.

  • Анализ эффективных методик обучения: выявление лучших практик.

  • Управление ресурсами: оптимизация использования ресурсов учебного заведения.

5. Транспорт и Логистика

Аналитика данных помогает оптимизировать маршруты, улучшить прогнозирование спроса и повысить общую эффективность транспортных сетей. Примеры:

  • Оптимизация маршрутов: определение наименее затратных и наиболее быстрых маршрутов.

  • Контроль состояния транспортных средств: предсказание необходимости ремонта.

  • Управление запасами: оптимизирование хранения и распределения товаров.

6. Спорт

Спортивные аналитики используют данные для повышения производительности спортсменов и улучшения стратегий команд. Примеры:

  • Анализ производительности: оценка тренировок и соревновательных результатов.

  • Трансферы игроков: данные помогают в принятии решений по покупке и продаже игроков.

  • Аналитика болельщиков: изучение поведения и предпочтений фанатов.

7. Е-коммерция

В онлайн-торговле аналитика данных используется для персонализации рекомендаций, повышения конверсии и увеличения среднего чека заказа. Примеры:

  • Персонализация контента: рекомендации товаров и услуг.

  • Анализ покупательских корзин: выявление привычек потребителей.

  • Оптимизация цен: динамическое ценообразование на основе спроса и предложения.

Сколько времени учиться на аналитика данных?

Учиться на аналитика данных можно разными способами, и время, потраченное на обучение, может сильно варьироваться в зависимости от выбранного пути и уровня подготовки. Давайте рассмотрим основные варианты:

Формальное образование

  1. Бакалавриат:

    • Продолжительность: 3-4 года.

    • Опыт: Здесь вы получите глубокие знания в математике, статистике и различных инструментах анализа данных. Обычно требуют обязательных стажировок.

  2. Магистратура:

    • Продолжительность: 1-2 года после бакалавриата.

    • Опыт: Это более глубокое погружение в специализированные области анализа данных, такие как машинное обучение, большие данные и т.д.

Курсы и сертификаты

  1. Краткосрочные курсы:

    • Продолжительность: От нескольких недель до нескольких месяцев.

    • Опыт: Они обычно фокусируются на конкретных инструментах или навыках (например, Python для анализа данных, SQL, Power BI, и т.д.).

  2. Онлайн-курсы и программы:

    • Продолжительность: От нескольких месяцев до года.

    • Опыт: Такие курсы часто предлагают практические проекты и примеры из реальной жизни.

Самообучение

  • Продолжительность: Время зависит от вашей мотивации и предыдущего опыта. Некоторые люди могут овладеть основами анализа данных за полгода интенсивного самообучения.

  • Опыт: Большое количество онлайн-ресурсов и книг позволяет вам самостоятельно учиться, создавая проекты и решая задачи.

Важные навыки

  • Программирование: Например, Python, R.

  • Статистика и математика: Понимание логики и методов анализа.

  • Базы данных: Знание SQL.

  • Инструменты визуализации данных: Например, Tableau, Power BI.

Также стоит учитывать, что сфера анализа данных постоянно развивается, так что обучение на этом не заканчивается – всегда есть новые инструменты и методы для изучения.

Показать полностью
Удаленная работа Фриланс Обучение Дистанционное обучение Курсы Онлайн-курсы Курсы повышения квалификации Образование Развитие Карьера Учеба Работа Профессия Онлайн-школа Онлайн Полезное Аналитика Аналитик SQL Python Блоги компаний Длиннопост
rabota.pikabu
rabota.pikabu
1 год назад
Пикабу Работа
Серия Работа в регионах

Администратор сети передачи данных в Ситилинк⁠⁠

График работы: 2/2 с 23:00 до 09:00
Город: Петрозаводск

Требования:

  • Опыт работы сетевым администратором от 1-го года;

  • Уверенные знания принципов построения сетей, топологий и основ сетевых протоколов;

  • Понимание протоколов динамической IP маршрутизации (BGP, OSPF);

  • Знание основ работы: DHCP, DNS, NAT, VPN, VLAN;

  • Опыт работы с оборудованием различных вендоров;

  • Основы Linux;

  • Приветствуются базовые знания bash/python;

  • Приветствуются наличие сертификатов CCNA и выше (или аналогов);

  • Приветствуются знания Cisco IOS и Cisco CLI.

ОТКЛИКНУТЬСЯ →

Больше вакансий по вашим предпочтениям ищите на сайте Пикабу Работа.

[моё] Вакансии Петрозаводск Свежие вакансии Пикабу Вакансии IT Поиск работы Собеседование Работа Ночной администратор Администратор Dhcp Linux Python Программист Ccna Ситилинк Текст
1
user9220898
1 год назад
Лига программистов

Влёт В IT С Двух Ног: Ультимативный Гайд По Эффективному Обучению⁠⁠

Постараюсь ужать многолетний опыт изучения навыков в одну малюсенькую статейку. Расскажу , как на практике освоить набор навыков любого размера, включая все необходимое, чтобы получить первую работу в IT. Объясню пошагово, как создать и придерживаться очень практичного и эффективного индивидуального плана обучения, по которому я сам занимался, в результате чего из полного чайника без диплома и платных курсов за пол года смог влететь в разработку на высококонкурентном рынке с 1000+ откликов на вакансию во времена массовых увольнений сразу в топовую IT‑компанию без связей, накрутки опыта и ментора и даже успешно пройти там испыталку, ведь план обучения позволил накопить багаж полезных знаний.

Правильный план обучения — это 70% получения работы. По этому плану ты сможешь освоить программирование без покупки курсов, то есть стать программистом бесплатно. Да и любой другой скилл или профессию тоже сможешь быстро и бесплатно получить, что сейчас особенно актуально с этим ИИ. Гарантирую, что по этому плану за короткий срок ты добьёшься больших результатов, а это автоматически значит, что потребуется тяжелая работа с твоей стороны. В конце статьи также будет секретный ингредиент, о котором никто не говорит и который может сделать процесс твоего обучения чуть ли не вдвое более эффективным. Ещё я приведу пример реального плана обучения и объясню, почему каждый его пункт настолько логичен, что ты просто не сможешь ему не придерживаться. Цель плана ‑получить максимальный результат при минимальных затратах времени и сил.

Почему вообще нужно составлять план обучения самому? Нельзя что ли чей‑то готовый роудмап найти или курс купить, где план уже есть? Составлять план самому — суперважно, потому что когда ты понимаешь, что и зачем в нём делается и насколько это действительно эффективно, то и придерживаться этого плана становится гораздо проще, так как мотивация просто не пропадает. Да и если что‑то в плане не работает, можно всегда его подкорректировать, это же твой собственный план. Поняв, что работает, а что нет, ты в будущем сможешь создавать эффективные планы для освоения любых навыков, в том числе для выхода в синьеры‑помидоры, т.к. одного волшебного курса по становлению синьером вроде еще никто не запилил. Единственный доступный вариант — самому грамотно выстроить процесс обучения, чтобы результат был максимальным.

Самое простое в создании плана обучения — определить, какие именно навыки нужно приобрести. Для этого можно провести небольшое исследование и посмотреть требования к кандидатам на вакансии твоей будущей специализации. Учти, что учить стоит только то, что так или иначе повышает твой доход. Это значит, что стоит фокусироваться только на необходимых для получения работы знаниях и навыках, отметая все лишнее, в обратном случае будет сложно конкурировать с другими челами. Отметать, нужно, например, ассемблер или внутреннее устройство ОС, которые знать не обязательно и даже вредно. Некоторые говорят, что нужно же знать эту «базу», но объяснить зачем толком не могут. Выбрав необходимые для работы скиллы, нужно понять самое главное — как эффективно учиться. Это будет основой твоего плана обучения. Многим кажется, что они и так умеют учиться, но, если бы все это умели, никто бы не мучился с получением первой работы в IT, так как количество твоих навыков прямо пропорционально шансу получения работы. Основы обучения, о которых пойдет речь, очень практичны и я их сам уже много лет использую:

Практика

Практика — это самое важное. Хорошее соотношение практики и теории при обучении для новичков — 80% на 20%. То есть, если ты посмотрел 8-минутное видео, например, про декораторы в Python, то в IDE надо потом не меньше получаса с ними поиграться. Большинство людей практику скипают, потому что это гораздо сложнее, чем видосы смотреть. В итоге они застревают в так называемом «tutorial hell», то есть смотрят много контента, но на практике ничего сделать не могут, поэтому их навыки не развиваются.

Интервальные повторения

Непонимание интервальных повторений — причина, по которой 95% вкатунов сливаются в первые месяцы. Работает это так: когда ты что‑то учишь впервые,то это запоминается на пару дней. Если тему повторить через 2 дня после изучения, то запомнится она уже на 4 дня. Повторишь еще раз к концу четвертого дня — тема запомнится уже на целых 8 дней. Потом на 16, 32 и так далее. Бытует мнение, что в итоге доходишь до момента, где выученное запоминаешь на вечно, так, что повторять тему больше не надо. Хоть это и кажется нереальным, это действительно так работает, однако тому есть научное объяснение: допустим, ты повторяешь тему в девятый раз и теперь будешь помнить её ещё целый год. Если вовсе перестать ее повторять, то всё равно имеется почти 100% шанс того, что за этот год в работе ты случайно столкнёшься с этой темой и тебе придётся естественным образом достать информацию из мозга, просто чтобы совершить намеченное действие. Таким образом тема повторится сама по себе и еще лучше закрепится в голове. Затем вероятность того, чтобы ты случайно встретишь эту тему в работе за следующие 2 года возрастает еще сильнее и тем самым цикл замыкается, в результате чего ты запоминаешь тему как бы «на вечно»

Вот что происходит с теми, кто не применяет интервальные повторения: Допустим, им нужно выучить 15 ключевых навыков или больших тем для получения работы. Большинство новичков учат первые 9 навыков, потом приступают к 10-му, одновременно забывая первый. Потом учат 11-й, параллельно забывая второй и так далее. Они застревают на 9 из 15 необходимых тем или навыков и несмотря на все усилия, не могут преодолеть этот барьер, ведь скорость забывания слишком высока. Причина в том, что они не используют интервальные повторения. Они учат что‑то один раз и двигаются дальше, поэтому постоянно забывают то, что учили ранее. Но если использовать интервальные повторения и регулярно повторять пройденные темы, то можно выучить бесконечное количество навыков и тем, не забывая их. Самое важное в том, что интервальные повторения буквально гарантируют, что ты найдешь работу, потому что они обеспечивают постоянное расширение твоего набора навыков без его уменьшения. Это продолжается вплоть до момента, когда твой набор навыков достигает критической массы и ты становишься настолько хорош, что твой будущий работодатель уже просто не в состоянии игнорировать тебя (естественно надо еще получить навык поиска работы, но это уже отдельная тема).

Для внедрения интервальных повторений можно использовать карточки Anki. Карточки Anki — это приложение, используемое для обучения и запоминания. На лицевой стороне каждой карточки находится вопрос, на оборотной стороне — ответ. Карточки становятся доступны ровно в тот момент времени, в который это необходимо для наилучшего применения принципа интервальных повторений. Эти же карточки включают в себя и не менее важный принцип — принцип активного вспоминания.

Активное вспоминание

Активное вспоминание сводится к следующему высказыванию: твой мозг запоминает информацию не когда ты её откуда‑то получаешь, а именно когда извлекаешь её из мозга. Если, ты, например, прочтешь эту статью и сразу переключишься на следующую, то будешь что‑то помнить из этой статьи еще в течение примерно одного часа. Но если при прочтении статьи периодически останавливаться и объяснять себе концепции своими словами, то можно будет запомнить чуть ли не 100% информации статьи чуть ли не на целую неделю. Тот же результат можно достичь, если прочитать статью и в конце всю ее себе пересказать. Вот почему во время интервальных повторений необходимо как можно больше фокусироваться на активном вспоминании. Кстати, когда человек выполняет практические задания, это тоже автоматически является формой активного вспоминания, ведь ты работаешь с ранее изученной информацией и это является частью причины того, почему практические упражнения так эффективны.

Ты, наверное, задаешься вопросом, зачем запоминать что‑то, если можно просто использовать ChatGPT для получения быстрого ответа.

Чем больше полезной информации ты усвоишь и запомнишь, тем легче тебе будет понимать ответы ChatGPT и, что самое важное, сохранять эти ответы в краткосрочной памяти в виде части решения задачи, над которой сейчас работаешь. Ты также будешь глубже понимать ответы ChatGPT и даже вспоминать идеи, которые не были упомянуты в ответе.

Учись параллельно

Лучше работать над изучением одних и тех же трех навыков каждый день по часу и сосредотачиваться на них пару недель подряд, чем уделять по 3 часа в день одному навыку в течение нескольких дней и затем переходить к следующему. Это один из важнейших принципов. Я понятия не имею, почему он работает, но не обязательно понимать, как что‑то работает, чтобы это делать и получать ощутимый результат. Попробуй поучиться так и будешь поражен скоростью освоения навыков.

Фокусируйся на основах до полного их освоения

В чем заключается разница между профессионалом и любителем? Профессионал очень хорошо знает основы. Основы служат фундаментом для последующих тем, изучаемых в будущем. Например, чтобы быстрее освоить React, нужно знать JavaScript, и чем лучше ты знаешь этот язык, тем легче будет разобраться в React. Поэтому не торопись и досконально изучи компетенции, служащие основой для других компетенций.

Учись каждый день

После месяца обучения результаты будут намного лучше, если учить предмет по часу каждый день, нежели чем если учить его 7 часов в день раз в неделю. Это банально объясняется принципом работы интервальных повторений.

Начинай каждый день с 10 минут вспоминания того, что учил вчера

Утром, перед началом нового дня, удели 10 минут, чтобы вспомнить все, что учил вчера. Это очень эффективно, так как первое повторение в течение первых 24 часов после изучения темы имеет огромный эффект на запоминание.

Секретный ингредиент

Теперь у тебя есть основные принципы создания плана обучения, но что насчет секретного ингредиента? Хотя все вышеперечисленные пункты идеально подходят для эффективного долгосрочного обучения, если ты стремишься получить работу, твоя цель не в том, чтобы изучить как можно больше всего, а в том, чтобы достичь уровня, где у тебя есть крутые проекты и ты можешь успешно пройти собеседование. В этом случае секретный ингредиент — интенсивность. Например: чтобы достичь такого же уровня навыков в программировании, который тебе нужен для успешного прохождения собеса, ты можешь либо потратить 1000 часов за полгода, либо 1500 часов за год. Заметили разницу? За 1000 часов достигается тот же результат, что и за 1500 часов. Это объясняется принципом работы интервальных повторений: чем больше проходит дней, тем больше времени нужно тратить на интервальные повторения, в обратном случае информация просто забудется. Поэтому если сжать временное окно, в которое ты достигаешь необходимого уровня навыков, скажем, с года до полу года, то таким образом можно значительно уменьшить общее количество часов, необходимых для достижения цели, и, следовательно, работать меньше, получая бОльшие результаты. Теперь ты знаешь, что должен включать твой план обучения.

Пример плана

Давай теперь посмотрим, как может выглядеть такой план на примере реального плана становления python backend разработчиком:

Влёт В IT С Двух Ног: Ультимативный Гайд По Эффективному Обучению IT, Программирование, Python, Карьера, Работа, Веб-разработка, Разработка, Удаленная работа, Программист, Длиннопост

Пример плана изучения python backend

Каждая колонка — это день, а каждая синяя ячейка — это как минимум 1 час сфокусированного базированного на практике обучения. Первый месяц ты параллельно учишь Python, SQL и алгосы (алгосы не в смысле заучки конкретных алгоритмов, а в смысле умения структурно думать и решать логичские задачки кодом, как, например, на codewars). Это то, что создает основу для всего остального, что ты будешь изучать. После этого добавляешь дни для вспоминания изученного, чтобы ничего не забыть. Далее начинаешь создавать проекты с использованием Django и подучивать немного фронтенд‑технологий, чтобы можно было потом показать рекрутеру хороший и красивый проект (хочешь работать беком? Учи фронтенд, чтоб тебя рекрутер не скипнул с твоими уродливыми проектами, понял да). Все это делаешь параллельно, а также учишь git для развития своего GitHub. Фокусируешься на создании проектов с Django до тех пор, пока не найдешь работу. Дополнительно добавляешь дни, в которые будешь повторять, что учил, чтобы ничего не забыть. Затем учишь параллельно Linux, PostgreSQL и Docker, завершая процесс изучением Django Rest Framework, одновременно повторяя все, что учил ранее. Как видишь, этот план включает в себя много практики, интервальных повторений и активного вспоминания. Ты учишь по нескольку предметов параллельно и сначала фокусируешься на основах. Ты учишься каждый день, начиная каждый день с 10 минут повторения того, что выучил вчера, что еще сильнее оптимизирует твое обучение. А занятия как минимум по 4 сфокусированных часа (а лучше — по 10) в день обеспечивают интенсивность, которая в полтора раза сокращает общее количество часов, необходимых на получение всех этих навыков.

Но как понять, какой конкретно курс проходить?

Короткий ответ состоит в том, что можно просто найти бесплатный курс и следовать ему, лично я предпочитаю использовать для этого YouTube. Бесплатные курсы обычно не содержат практических упражнений, являющихся самой важной частью обучения, поэтому упражнения на определенную тему придется отдельно искать в интернете. Или можно даже поступить еще лучше: когда смотришь курс и видишь пример кода, решающего конкретную проблему, попробуй придумать похожий код, решающий аналогичную проблему и поиграться с этим кодом в среде разработки. Это один из самых эффективных способов практики, который мне удалось найти.

Самое важное

Гарантирую, что, прочитав эту статью, ты потратил своё время зря, если не применил к ней вышеупомянутые принципы, так как забудешь все о чем я тут написал. Давай теперь объясню, как применить основные из этих принципов к любой статье или обучающему видео. Возьмем эту статью, например. Если ты проследуешь следующим нескольким шагам в течение следующих 5 минут, то это будут одни из самых полезных 5 минут в твоей жизни. Во‑первых, возьми свой телефон и скачай приложение под названием Anki Cards. Я не спонсирован этим приложением и не имею к нему никакого финансового отношения, поэтому у меня нет ссылки и тебе придется найти его самому. Шаг 2 — Перестань читать и прямо сейчас и попробуй вспомнить все, о чем я говорил. Объясни себе своими словами все, что удается вспомнить (да, прямо сейчас, я жду). Шаг 3. В зависимости от того, что удалось вспомнить, открой приложение Anki и создай несколько карточек об этой статье. Например: что такое интервальные повторения и как их применять? Что такое активное вспоминание? Какое лучшее соотношение между практикой и теорией для начинающих? Шаг 4. Сформируй привычку открывать это приложение время от времени, повторять карточки и добавлять новые о всем важном, что ты изучаешь в программировании. Лично я таким образом не только запомнил всё, что учил, но и ответил на 98% вопросов на своем первом в жизни собеседовании.

Показать полностью 1
[моё] IT Программирование Python Карьера Работа Веб-разработка Разработка Удаленная работа Программист Длиннопост
7
catonroller
catonroller
1 год назад

А точно ли программист работа мечты???⁠⁠

Всем привет! На связи кот на колесиках!

Ранее я писал о своих проблемах и целый месяц я думал как дальше жить.

Городок у нас небольшой и основной работодатль это завод.

Денег у меня нет от слова совсем. Было принятно решение попробовать

в 40 лет вкатиться в IT. Но еще даже не начав изучать предметную

область я задумался: а выход ли это? Программист это не работа

мечты. Это у нас сложилось так что зарплаты IT-шников повыше чем

в других отраслях -но ведь в других странах это не так! Любой электрик или сантехник получит плюс минус такую же зарплату, а медсестра получит гораздо больше (120,000$+), про врачей и пилотов умолчу. Из-за этой ситуации(у нас)в IT сложилась ужасная конкуренция в последние годы и работа там становилась все токсичнее -со слов знакомых - многоступенчатые собеседования, овертаймы и тд.

Да платят. Но и выжимают. Кредиты мне сейчас недоступны -а на жилье даже с синьорской зарплаты накопить проблематично. А к тому что к синору надо прийти еще как то(3-5 лет). При том не сказать что у меня хорошо шли дела в математике и физике в школе - не любитель я решать головоломки и ковыраться так сказать.

Работу надо выбирать сердцем и что бы работа как то масштабировалась. А что программисты сильно масштабируются? Единицы наверное, потому что голова

забита всякой хренью - при том постоянно нужно учиться. И в 40 лет вкатиться можно но будут проблемы с HR, во вторых в 45 надо будет думать куда уже выкатыватся из IT. Все же лучше наверное брать те сферы где есть масштабируемость - книги писать или музыку, предпринимательство -но как к этому прийти и зарабатывать я пока не знаю. Предприниматели точно зарабатывают больше программистов- вот куда нужно вкатыаться, но опять же нужны деньги.

Начинаю изучать Python, пожелайте мне удачи. Просто от безисходности. Как будут идти дела буду освещать раз в месяц.

[моё] Python Перепутье Текст IT Работа Зарплата
65
Партнёрский материал Реклама
specials
specials

Сколько нужно времени, чтобы уложить теплый пол?⁠⁠

Точно не скажем, но в нашем проекте с этим можно справиться буквально за минуту одной левой!

Попробовать

Ремонт Теплый пол Текст
524
tproger.official
tproger.official
1 год назад
Типичный программист

Когда сдаешь проект после 1 года усердной разработки:⁠⁠

IT IT юмор Программирование Python Разработка Индусы Работа Юмор Видео Вертикальное видео
40
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии