Удалёнка против офиса
На чьей вы стороне?
На чьей вы стороне?
«В искусстве, как и в жизни, главное – это правильные ходы», – гласит древняя мудрость. И эти слова как нельзя лучше подходят для того, чтобы начать свой путь в мире шоу-бизнеса. Ведь в наш век скорости и информационного шума необходимо знать, как правильно продвигать свой талант.
Когда мы говорим о звездах, мы сразу представляем море фанатов, аплодисменты, исключительные контракты и сияющие концерты под огнями. Но что на самом деле стоит за успехом артиста? Позвольте вам рассказать об одном секрете изнутри — о менеджменте. И да, не надо путать его с продюсерством, которое в России часто становится объектом шуток и стереотипов с 90-х годов.
Как талантливому музыканту не затеряться в огромном океане конкуренции и превратить свой талант в прибыльный бизнес? Ответить на этот вопрос нам поможет Олег Оханов, опытный музыкальный менеджер с двадцатилетним стажем.
Двадцать лет назад Олег вступил на музыкальный путь. В то время он занялся организацией мероприятий в агентстве "Мельница", а затем управлял концертным отделом на канале A-One. Его активность охватывала организацию концертов, выпуск сборников и альбомов. Среди его достижений — заключение спонсорских контрактов с брендами одежды и обуви для артистов и проектов. Олег также запустил популярный веб-ресурс "Звуков .нет", что помогло поддерживать молодые таланты.
«Я всегда знал, что не стану артистом — у меня боязнь сцены и камер, да и слуха с голосом нет. Но я нашёл своё призвание в менеджменте артистов. Мне нравится развиваться в музыкальной сфере и помогать другим достигать успеха», — рассказывает Олег.
Мне довелось поработать с разными музыкальными артистами. Например, Маша Цигаль, когда-то она крутила пластинки как диджей. Был у меня и интересный опыт работы с Локдогом. Он решил порвать все узы со своим продюсером, и в тот момент начался наш совместный путь. Постепенно мы наладили новые каналы коммуникации, выпустили пару альбомов и оторвались на куче концертов.
А сейчас я руковожу креативным процессом у Богдана Титомира. Это старичок в мире шоу-бизнеса, которого молодёжь уже не особенно помнит, но дети 90-х точно знают о ком идёт речь.
Поговорим честно, без менеджера начинающему артисту пробиться на вершину почти так же сложно, как коту освоить балет. "Менеджер — это тот, кто может превратить ваш талант в успех," — это золотое правило.
Менеджмент — это управление делами артиста, и это куда более узкое и специализированное понятие. Представьте себе дирижёра, который заботится обо всём, что происходит за кулисами: выступления, авторские права, продвижение, участие в мероприятиях, взаимодействие с прессой, монетизация медийности артиста. Вся эта работа позволяет артисту сосредоточиться на творчестве.
Организация и планирование: Менеджер берёт на себя всю организационную работу, что позволяет артисту полностью сосредоточиться на создании музыки, а не на бумажной волоките. Кто-то должен следить за графиком, договариваться о встречах и решать логистические вопросы. Представьте, что ваш менеджер — это навигатор, который всегда знает, какой путь самый короткий и свободный от пробок.
Продвижение и связи: Хороший менеджер имеет обширные связи в индустрии, знает, как и где продвигать артиста, чтобы тот был услышан и замечен. Это как магическая палочка, с помощью которой ваш трек попадает в нужные плейлисты и на ключевые платформы.
Монетизация и финансы: "Деньги любят счёт," — как говорит старинная пословица, и менеджер поможет вам не только считать, но и приумножать ваши доходы. Артисты часто не знают всех возможностей для заработка, а менеджер знает, как из каждого элемента вашего творчества извлечь прибыль. Это не только концерты, но и стриминг, реклама, лицензирование музыки и многое другое.
Юридическая поддержка: В мире шоу-бизнеса важна юридическая грамотность. Менеджер помогает разобраться в контрактах, авторских правах и других юридических аспектах. Это защитит вас от многих неприятностей и позволит избежать юридических ловушек.
И вот ещё один важный момент: многие начинающие артисты думают, что им нужно платить менеджеру фиксированную зарплату. На самом деле, гораздо эффективнее работать по процентной системе. Это создаёт общую мотивацию к успеху, потому что чем больше зарабатывает артист, тем больше получает менеджер.
Монетизация артиста: от чего зависит успех?
«Основная задача менеджера — создать и развить все возможные источники дохода. Это и стриминг, и концерты, и мерчандайзинг. Музыкант может зарабатывать не только на своей музыке, но и на своём бренде. Важно использовать все возможности», — рассказывает Олег.
Олег подчеркивает, что одним из самых прибыльных направлений для артиста всегда были и остаются концерты. Но не стоит забывать и о современных способах заработка: стриминг, лицензирование музыки для фильмов и рекламы, рекламные интеграции в соцсетях.
Социальные сети и профильные группы:Размести объявление на своих страницах или в специализированных группах. Возможно, кто-то откликнется и предложит свою помощь. Это простой и доступный способ начать поиски.
Популярные продюсерыОбратись к известным продюсерам, но будь готов к коммерческому взаимодействию. Здесь важно хорошо разбираться в бизнесе, чтобы избежать мошенничества и не попасть в ловушку ложных ожиданий.
Директора успешных артистов:Найди директора артиста, чьи достижения тебе нравятся, и предложи сотрудничество. Это может быть полезным, так как такой директор уже имеет опыт и связи в индустрии.
Альтернативный способ
Если у тебя нет возможности или желания сразу обращаться к профессионалам, попробуй найти среди своих фанатов того, кто предан твоему творчеству и готов работать вместе с тобой. Такой путь может быть долгим и не всегда результативным, но он не требует начальных вложений и иногда приводит к успешным тандемам.
Профессиональный подход
Если ты стремишься к быстрому и четкому результату, лучше обратиться к профессионалам. Важно правильно составить письмо к менеджеру с предложением о сотрудничестве, чтобы оно не осталось без внимания.
Создание контента: Начните с создания качественного контента. Записывайте музыку, снимайте клипы, делайте посты в соцсетях. Всё это — ваш цифровой портфель, который менеджер будет показывать потенциальным партнёрам и промоутерам.
Социальные сети: Активно ведите свои социальные сети. Это ваш прямой канал связи с фанатами. Рассказывайте о себе, делитесь закулисными моментами, будьте на связи. Менеджер поможет вам создать стратегию контент-планирования и выбрать лучшие платформы для продвижения.
Выступления: Начните с небольших концертов и выступлений. Это поможет вам набрать первую аудиторию и получить опыт живых выступлений. Менеджер будет договариваться о концертах и фестивалях, а также о сотрудничестве с другими артистами.
Сотрудничество: Ищите возможности для коллабораций с другими музыкантами и артистами. Это позволит вам выйти на новую аудиторию и получить больше внимания. Менеджер поможет вам найти подходящих партнёров и организовать совместные проекты.
Олег отмечает три главные ошибки, которые совершают начинающие музыканты: недооценка важности менеджмента, неправильное распределение ресурсов и отсутствие чёткого плана. «Важно понимать, куда и как ты хочешь двигаться, и иметь надёжного менеджера, который поможет тебе в этом», — говорит он.
Ответив на эти вопросы, артист сможет лучше понять свою аудиторию и стратегию развития. Стремление к популярности и желание выразить себя — это два разных пути, и второй зачастую более эффективен. Связь с аудиторией формируется через музыку и личность артиста. Существует много примеров, когда даже качественная песня, хороший продюсер и значительные вложения не приводят к успеху.
Важно не только создать отличную песню, но и быть интересной личностью. Если артист не привлекает как персонаж, его песни могут остаться незамеченными. Даже если трек стал популярным, людям важно знать, кто его исполнил. В современном мире информация обновляется стремительно: то, что было хитом в начале недели, к концу может уже потерять актуальность.
Главное, помните: успех приходит к тем, кто не боится работать и учиться. Как говорится, "Под лежачий камень вода не течёт." Если вы готовы вкладывать силы и довериться профессионалу, то звёздное будущее — не за горами!
Музыкальный бизнес требует не только таланта, но и грамотного управления. Олег Оханов на собственном опыте доказал, что с правильным подходом можно превратить амбиции в звёздный успех и сделать талант прибыльным делом. Если вы хотите узнать больше о том, как Олег может помочь вам в достижении успеха, посетите его сайт.
Пишу спустя год после освобождения, отсидев семь лет. За это время появилось множество возможностей для обретения злободневного финансового благополучия, из-за стремления к которому сидела большая часть лагеря, а возможно, даже всей системы. Семь лет — не такой уж и долгий период, но в наше время это уже целая эпоха. (Открывать дверь подъезда с помощью телефона вызывало восторг.) После освобождения я решил не пытаться пробить стену лбом, как раньше, а понял, что каждая стена имеет калитку. Нужно лишь понаблюдать. И вот несколько выводов о той самой множественности возможностей.
Во-первых, хардскиллы. Мои знакомые, которые стабильно развивались в одной области, сейчас успешно зарабатывают, например, в сферах корпусной мебели, строительства и ремонта. В середине 2010-х мало кто предполагал, что из простого работяги можно превратиться в партнёра по бизнесу.
Во-вторых, предпринимательство. Благодаря маркетплейсам и Avito порог входа в бизнес значительно снизился. Появилось много софта для оптимизации процессов. Существенно уменьшилась бюрократия. А вот что осталось без изменения, так это количество ноющих, у которых всегда есть аргументы, почему они топчутся на одном месте и не могут вырасти ни финансово, ни ментально.
Ну а для меня сегодня пришло время определиться, в какую калитку идти (отсюда и вылился этот пост, дабы немного собраться с мыслями). Буду писать ещё.
В этой статье сравниваем ТОП-15 лучших онлайн-курсов по обучению Data Science + рассматриваем по рейтингу бесплатные курсы по Дата Сайнс.
Data Science представляет собой междисциплинарную область, которая применяет методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и инсайтов из структурированных и неструктурированных данных. Она объединяет статистику, машинное обучение, анализ данных и визуализацию для принятия обоснованных решений, основанных на данных. Data Science находит широкое применение в различных областях, таких как бизнес, медицина, финансы и другие.
Информация о курсе: стоимость — 5 033 ₽ /мес. в рассрочку на 22 месяца, длительность курса - 9 месяцев
Особенности: до 9 проектов в портфолио, 2 специализации на выбор. Помощь в трудоустройстве. Выдаётся сертификат установленного образца. Курс Data Science подходит для новичков, программистов и начинающих аналитиков.
Погрузитесь в аналитику данных и машинное обучение, выбрав направление, которое вам ближе. Оттачивайте навыки на реальных проектах и становитесь востребованным специалистом.
Кому подойдёт этот курс:
Новичкам
Нет необходимости в техническом образовании или опыте в IT.
С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, подтянете математику и статистику. Примените полученные знания на реальных задачах и уже через год сможете начать работать.
Программистам
Курс прокачает ваше аналитическое и алгоритмическое мышление. Вы научитесь выявлять потребности бизнеса, строить модели машинного обучения и применять Python для решения задач с данными. Пройдёте полный процесс от сбора данных до деплоя модели.
Начинающим аналитикам
Научитесь формулировать гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и превращать сырые данные в полезную информацию для компании.
Будете обучать модели и прогнозировать результаты, улучшите свои навыки и увеличите скорость работы, что поможет вам в карьерном росте.
Чему вы научитесь:
Аналитическое мышление
Разрабатывать планы решения проблем, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.
Математика и статистика
Полные курсы по математике, теории вероятностей и статистике помогут вам вспомнить школьную программу и получить дополнительные знания, которые обычно преподают в вузах.
Извлечение данных
Чтение файлов различных форматов с помощью Python, написание запросов к API, получение, очистка и сохранение данных.
Понимание устройства баз данных и освоение SQL.
Аналитические модели
Строить воронки продаж для интернет-магазинов, проводить когортный анализ и предсказывать выручку компании.
Модели машинного обучения
Начнёте с простых моделей, постепенно разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
Инструменты дата-сайентиста
Освоите Python, Git, визуализацию данных в Power BI. Будете уверенно работать с Jupyter Notebook и строить пайплайны в Airflow.
Уровни курса:
Первый уровень: базовая подготовка (5 месяцев)
Пробуете себя в роли аналитика и специалиста по машинному обучению. Получаете фундаментальные знания и навыки для освоения любого из направлений.
Второй уровень: специализация и трудоустройство (4 месяца)
Выбираете сферу для развития и углубляетесь в неё. Закрепляете знания на практике, решая задачи с реальными данными и участвуя в соревнованиях на Kaggle или командных проектах.
Через 9 месяцев после начала курса — трудоустройство на позицию junior.
Информация о курсе: стоимость — 3 839 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность курса - 80 часов теории, 450 часов практики
Особенности: добавите в своё портфолио 2 сильных проекта, получите сертификат об окончании курса, а также помощь в трудоустройстве.
Изучите основы Data Science и выберите своё направление: машинное обучение, анализ данных или дата-инженерию.
Навыки, которые вы приобретёте:
Извлечение данных из файлов, API и баз данных.
Работа с большими данными.
Проведение разведывательного анализа данных.
Формулирование и проверка гипотез.
Навыки ML-инженера: создание и внедрение моделей машинного обучения, оценка их качества.
Навыки Data-инженера: развертывание программной инфраструктуры для сбора, обработки и хранения данных, тестирование кода.
Программа обучения Data Science:
Основы Data Science.
Машинное обучение (по выбору).
Инженер данных (по выбору).
Аналитик данных (по выбору).
Итоговый проект.
Дополнительные курсы: основы математики, основы статистики и теории вероятностей, Git, развитие карьеры разработчика.
Информация о курсе: стоимость — в рассрочку - 9 000 ₽ / мес., длительность курса - 12 месяцев
Особенности: Бесплатный доступ к 3 модулям. До 9 проектов в портфолио, помощь в трудоустройстве.
Попробуйте свои силы в аналитике данных и машинном обучении, детально изучите интересующее вас направление. Практические навыки отточите на реальных проектах, став востребованным специалистом.
Кем вы станете после курса?
Специалист по машинному обучению:
Анализировать большие объёмы данных. Создавать модели для прогнозирования в бизнесе, медицине и промышленности. Обучать нейросети, разрабатывать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения. Продвигаться в областях обработки естественного языка и компьютерного зрения.
Аналитик данных:
Помогать бизнесу принимать обоснованные решения на основе данных. Собирать и анализировать информацию, выявлять аномалии в метриках. Находить закономерности, формулировать гипотезы и проверять их через моделирование. Визуализировать результаты работы с помощью графиков и диаграмм.
Содержание обучения:
Первый уровень: Базовая подготовка. Введение в Data Science.
Второй уровень: Специализация и трудоустройство.
Специализация 1: Машинное обучение. Специализация 2: Дата-аналитик. Трудоустройство с поддержкой Центра карьеры.
Третий уровень: Повышение квалификации.
Специализация 1: Machine Learning PRO. Специализация 2: Data Analyst PRO.
Дополнительные курсы:
Основы статистики и теории вероятностей.
Основы математики для Data Science.
Информация о курсе: стоимость — в рассрочку на 36 месяцев - 6 936 ₽ / мес., длительность курса - 12 месяцев
Особенности: дипломы о профпереподготовке МИФИ и Skillfactory.
Приобретаемые навыки:
Основы Python: Работа с ключевыми конструкциями и структурами данных.
Рекомендательные системы: Применение алгоритмов для их создания.
Анализ данных: Использование библиотек Pandas, Seaborn, Matplotlib для анализа и предобработки данных.
Доступ к данным: Извлечение данных из веб-источников и по API.
Модели машинного обучения: Создание моделей для решения задач Data Science и оценка их эффективности.
Математический анализ: Применение методов математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятностей для обработки данных.
Платформы и сообщества: Работа с GitHub и Kaggle.
Временные ряды: Построение моделей на основе временных рядов.
Программа обучения:
Адаптационная неделя
Проектная работа
Выравнивающий курс по математике
SQL и базы данных
Программирование на Python
Высшая математика для машинного обучения
Менеджмент для наук о данных
Классическое машинное обучение
Глубокое обучение в науках о данных
Статистика и A/B тестирование
Проектная работа
Внедрение моделей машинного обучения
Проектный практикум: Групповой дипломный проект по задачам от партнеров.
Защита и презентация дипломных проектов.
Информация о курсе: стоимость —182 400 ₽ - 202 400 ₽ или рассрочка на 36 месяцев - от 5 333 ₽ / мес., длительность курса - 24 месяца
Особенности: возможность подобрать индивидуальный темп обучения. Добавите более 20 проектов в портфолио и получите диплом о профессиональной переподготовке.
Чему вы научитесь:
Работа с базами данных:
Извлекать данные с помощью SQL, выгружать их в нужном формате, создавать и управлять собственными БД, работать с хранимыми процедурами и функциями.
Использование Python и библиотек:
Очищать и преобразовывать данные, проверять гипотезы, выявлять скрытые закономерности и визуализировать результаты.
Математика и статистика:
Освоите необходимые математические методы для решения задач машинного обучения и построения нейросетей.
Построение моделей машинного обучения:
Конструировать признаки, строить классические модели машинного обучения, анализировать временные ряды и создавать рекомендательные системы.
Обучение нейронных сетей:
Проверять гипотезы, строить многослойные нейронные сети, выявлять скрытые аномалии в данных.
Лидерство в Data-проектах:
Формулировать гипотезы, выявлять потребности, структурировать и визуализировать результаты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком.
Программа курса:
Погружение:
Изучите основы аналитического мышления, узнаете, откуда берутся данные, научитесь определять ключевые продуктовые метрики и создавать дашборды.
SQL, Python и Big Data:
Освоите ключевые навыки для старта в профессии Data Scientist и сможете искать работу на младшей позиции уже после этого этапа.
Deep Learning и нейронные сети:
Получите расширенные знания и научитесь работать с нейронными сетями. Повысите свою квалификацию до уровня middle, что позволит претендовать на большее количество вакансий.
Дипломный проект — ML-модель для решения профессиональных задач:
Выберите тему самостоятельно (например, прогнозирование продаж, распознавание объектов на фото или видео, анализ временных рядов или текста). Вам будет помогать дипломный руководитель, предусмотрены 4 индивидуальных консультации с экспертом.
Специализация на выбор (Продвинутый тариф):
Углубитесь в особенности работы с медицинскими и промышленными данными, решите типичные задачи для этих сфер. Специализированные навыки повысят вашу профессиональную ценность. Стажировка в компании «Северсталь.Диджитал» поможет получить полезный опыт в промышленном Data Science.
6. Курс Data Scientist (ProductStar) — 58 отзывов
Информация о курсе: стоимость — 95 175 ₽ или рассрочка - 4 406 ₽ / мес.
Особенности: доступ к материалам курса на 3 года. Помощь в трудоустройстве. Сертификат по окончанию обучения.
Программа обучения:
Извлечение и подготовка данных: SQL
Основы программирования: Python
Построение моделей: Machine Learning
Глубокое обучение и обработка естественного языка: Нейронные сети и NLP
Создание рекомендаций: Рекомендательные системы
Заключительный проект и карьерная поддержка: Дипломная работа и помощь с трудоустройством.
Приобретаемые навыки:
Уверенное владение SQL
Работа с Python, Git, и GitLab
Проведение машинного обучения
Разработка рекомендательных систем
Построение аналитических систем
Уверенное использование искусственного интеллекта.
Информация о курсе: стоимость — 28 875 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 1 203 ₽ / мес., длительность курса - 4 месяца
Особенности: Доступ в закрытое сообщество с вакансиями для выпускников. Безлимитный доступ к материалам курса и к учебной литературе, созданной экспертами. Официальное удостоверение о повышении квалификации.
Получите основные знания и навыки для успешной карьеры в Data Science. Вы научитесь:
Работать с базами данных
Программировать на Python
Решать задачи вычислительных финансов.
Программа курса включает:
Введение в индустрию и карьерные перспективы
Обработка и анализ данных с помощью SQL
Программирование на Python
Работа с API
Основы математики
Data Science
Корпоративные финансы
Финансовые производные инструменты: фьючерсы и опционы
Стохастические процессы в финансах
Структурированные финансы.
Информация о курсе: стоимость — 14 990 ₽ - 36 000 ₽, длительность курса - 16 ак. ч. + 4 ак. ч. самостоятельно
Чему вы научитесь:
Определять источники информации и формулировать требования к ним
Применять стандартный процесс CRISP-DM в своей организации
Подбирать команду для работы с Big Data
Выбирать инструменты для практической работы с данными
Использовать специализированные инструменты Excel, такие как «Пакет анализа данных» и «Тренды»
Применять методы «дерева решений»
Подбирать подходящие инструменты и методы для решения задач машинного обучения и взаимодействовать с разработчиками
Использовать методы классификации данных для машинного обучения
Подбирать тестовые и обучающие выборки для достижения лучших результатов анализа
Работать с инструментами nocode (на примере одного инструмента)
Организовывать реорганизацию компании для применения управления на основе Big Data.
Программа курса:
Области применения Big Data. Типовые задачи
Сбор и подготовка данных. Методика CRISP-DM
Основы математической статистики и ANOVA. Надстройка Excel «Пакет анализа»
Прогнозирование продаж. Введение в машинное обучение. Корреляция и регрессионный анализ
Классификация и распознавание образов, видео, речи и текста. Нейронные сети и примеры их применения
Исследование социальных сетей и прогнозирование поведения пользователей. Социальные графы и деревья решений. Примеры применения
Продвинутые инструменты: глубокое машинное обучение, искусственный интеллект, нечеткие множества
Профориентация в Data Science. Выводы и рекомендации по организации работы команды.
Информация о курсе: стоимость — 112 000 ₽ - 228 000 ₽, длительность курса - 8 месяцев. Обучение Дата Сайнтист.
Программа обучения:
Введение в Python и анализ данных
Основные принципы Python
Предварительная обработка данных
Исследовательский анализ данных
Статистический анализ данных
Первый крупный проект
Вы освоите предварительное исследование данных, сформулируете и проверите гипотезы. Обнаружите закономерности в данных о продажах игр.
Линейные модели в области машинного обучения
Обучение с учителем: оценка качества модели
Второй крупный проект
Вы разработаете 2 модели машинного обучения и оцените их качество. Создадите пайплайн для упрощения процесса. Смоделируете коэффициент удовлетворенности сотрудников для помощи HR-отделу в прогнозировании текучести кадров.
Машинное обучение в сфере бизнеса
Основы SQL
Численные методы
Временные ряды
Машинное обучение для анализа текста
Компьютерное зрение
Обучение без учителя
Вы познакомитесь с еще одним методом машинного обучения, при котором система решает задачу без заранее размеченных данных, опираясь на их особенности и структуру. Изучите задачи кластеризации и выявления аномалий.
Итоговый проект
Вы подтвердите усвоение новой профессии. Уточните задачу клиента, пройдете все этапы анализа данных и машинного обучения. Теперь без учебных уроков и заданий — все как на реальной работе.
Дополнительный курс: Практика Python
Дополнительный курс: Теория вероятностей
Дополнительный курс: Практика SQL.
10. Курс Data Scientist с нуля (Бруноям) — 28 отзывов
Информация о курсе: стоимость — 108 900 ₽, длительность курса - 8 месяцев
Вы освоите методы, инструменты и технологии, необходимые для обработки данных. Программа обучения включает вебинары, видеоуроки и практические задания.
Вам предстоит изучить следующие технологии:
Основы программирования на Python
Построение моделей машинного обучения
Работа с библиотеками NumPy и pandas
Визуализация данных с использованием matplotlib
Запросы SQL и работа с базами данных
Применение математики в обработке данных
Нейронные сети
Применение методов машинного обучения на практике
Планирование и проведение A/B-тестирования.
11. Курс Data Scientist. Интенсив («Level UP») — 23 отзыва
Информация о курсе: стоимость — 68 990 ₽, длительность курса - 3,5 месяца (70+ ак. часов)
По завершении курса вы сможете:
Эффективно выбирать и применять разнообразные алгоритмы машинного обучения в соответствии с поставленной задачей.
Обрабатывать и анализировать данные, проводя необходимую предобработку.
Использовать Python библиотеки для решения задач машинного обучения.
Понимать основные принципы и методы линейной алгебры, статистики и теории вероятностей, необходимые для понимания функционирования алгоритмов машинного обучения.
Решать задачи классификации, регрессии и кластеризации.
Применять методы регуляризации и оптимизации для улучшения качества моделей.
Применять ансамблевые методы для повышения точности моделей.
Работать с изображениями и применять сверточные нейронные сети для задач компьютерного зрения.
Работать с нейронными сетями, использовать transfer learning и решать задачи обработки текста, в том числе с применением BERT и классических методов машинного обучения.
12. Курс Data Scientist (Karpov.Courses) — 12 отзывов
Информация о курсе: стоимость — разная, длительность курса - разная
Курсы:
Специалист по глубинному обучению (Deep Learning Engineer)
Вы овладеете основными и передовыми методами глубинного обучения в области обработки естественного языка (NLP) и приступите к развитию в перспективной области Глубинного Обучения.
Специалист по Анализу Данных
Специалист по Обработке Данных
и другие.
13. Курс Специалист по Data Science (НИУ ВШЭ) — 10 отзывов
Информация о курсе: стоимость — 465 000 ₽, длительность курса - 18 месяцев
Изучение всех аспектов современного анализа данных: от основ программирования и дискретной математики до машинного обучения, прикладной статистики, Big Data и многого другого.
План обучения Дата Сайнс:
Применение Python для автоматизации и анализа данных
Обучение SQL
Изучение алгоритмов и структур данных
Освоение математики для анализа данных
Прикладная статистика в контексте машинного обучения
Основы машинного обучения
Практическое применение машинного обучения на платформе Spark
Введение в глубокое обучение
Решение прикладных задач анализа данных с онлайн-сопровождением преподавателя
Завершающий проект.
14. Курс Data Scientist (МФТИ) — 8 отзывов
Информация о курсе: стоимость — 235 000 ₽, длительность курса - до 12 месяцев (8 ак.ч. в неделю)
Учебный план включает в себя следующие разделы:
Основы программирования на Python
Использование модулей для первичного анализа данных
Изучение функций и объектно-ориентированного программирования в Python
Введение в операционную систему Linux и систему контроля версий Git
Знакомство с модулями для выполнения задач машинного обучения
Изучение дискретной математики
Освоение математического анализа
Погружение в линейную алгебру и аналитическую геометрию
Ознакомление с теорией вероятностей
Изучение математической статистики и основ аналитики данных
Понимание принципов математических алгоритмов
Использование современных библиотек для анализа данных
Оценка качества моделей
Введение в основы работы с нейронными сетями.
Простым языком мы расскажем о работе аналитика, Data Science, искусственного интеллекта и нейронных сетей. Представим популярные профессии и инструменты, которыми пользуются специалисты.
Учебная программа включает в себя следующие этапы:
Основы науки о данных
Вы познакомитесь с концепциями больших данных, искусственного интеллекта, машинного обучения и Data Science. На примерах будет разобрано, какие задачи решаются с использованием данных.
Инструменты аналитиков
Вы изучите необходимые навыки для работы аналитика и узнаете о распространенных инструментах. Попробуете написать первый SQL-код, который является основным инструментом работы аналитиков.
Различия профессий в аналитике
На примерах будет рассмотрено, какие задачи выполняют аналитики, и вы сможете понять различия между профессиями и выбрать подходящее направление для себя.
Начало карьеры в аналитике
Вы определите уже имеющиеся у вас навыки и узнаете, какие необходимо приобрести в первую очередь. Поймете, как начать карьеру в области аналитики, даже если вы начинаете с нуля.
В списке вас ждет множество полезной информации о том, как войти в мир Data Science с самых начальных шагов. Мы расскажем, какие знания и умения требуются для того, чтобы стать Data Scientist, и как можно их получить.
Видеоматериалы будут полезны как для новичков в программировании, так и для тех, кто еще не имеет опыта в этой области. Мы продемонстрируем, какие языки программирования необходимо знать для работы в Data Science, и как начать программировать для тех, кто только начинает.
Видеоуроки включают в себя:
Обзор обучения в области Data Science
Процесс обучения модели машинного обучения
Основы языка программирования Python
Работа с компьютерными сетями
Основы анализа данных
и другие.
Курс предназначен для знакомства слушателей с основами машинного обучения, прежде всего для тех, кто только начинает свой путь в области Data Science.
Мы предоставим подробное изучение основных теоретических концепций, а также начнем знакомство с библиотеками Pandas и Scikit-learn, которые являются наиболее распространенными инструментами для анализа данных и машинного обучения с использованием языка программирования Python.
Вы ознакомитесь с процессами в области анализа данных, приобретете представление о машинном обучении и изучите модели данных для организации информации. Вас также научат извлекать знания и идеи из структурированных и неструктурированных данных, а также использовать научные методы, процессы, алгоритмы и системы, применяемые в анализе данных.
Если ищете, где учиться на Data Scientist в России, то посмотрите нашу подборку.
Время, необходимое для освоения Data Science, зависит от нескольких факторов, таких как ваш текущий уровень знаний, интенсивность обучения, цели и методы, которые вы используете:
Базовые знания (3-6 месяцев):
Математика и статистика: знание основ математического анализа, линейной алгебры и статистики является фундаментальным.
Программирование: владение Python или R, знание библиотек, таких как NumPy, pandas, matplotlib, seaborn.
Средний уровень (6-12 месяцев):
Машинное обучение: изучение алгоритмов машинного обучения, таких как линейная и логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг и нейронные сети.
Практика: работа с реальными данными, участие в конкурсах на платформах вроде Kaggle, выполнение учебных проектов.
Продвинутый уровень (1-2 года):
Глубокое обучение: освоение сложных методов глубокого обучения, таких как свёрточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и генеративные модели.
Инструменты и технологии: знание инструментов, таких как TensorFlow, PyTorch, SQL, Hadoop, Spark.
Работа над крупными проектами: реализация проектов, решение сложных задач, участие в исследовательских работах.
Таким образом, для достижения уровня, достаточного для начала работы в Data Science, может потребоваться от одного до двух лет интенсивного обучения и практики. Для глубокого освоения и достижения уровня эксперта потребуется больше времени и опыта, возможно, несколько лет.
Да, можно стать специалистом по Data Science без формального образования. Изучите основы математики и статистики, освоив линейную алгебру и статистику, и выучите программирование на Python или R, включая библиотеки (NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow). Пройдите онлайн-курсы, практикуйтесь на реальных данных через конкурсы на Kaggle и создавайте проекты, публикуя их на GitHub.
Зарплата Data Scientist в России варьируется в зависимости от уровня опыта и региона. В Москве зарплаты Data Scientist могут быть следующими:
Junior: от 35 000 до 145 000 рублей в месяц
Middle: от 140 000 до 300 000 рублей в месяц
Senior: от 150 000 до 500 000 рублей в месяц
В Санкт-Петербурге ситуация схожая:
Junior: от 40 000 до 60 000 рублей в месяц
Middle: от 150 000 до 250 000 рублей в месяц
Senior: до 400 000 рублей в месяц
В других крупных городах России, таких как Новосибирск, Екатеринбург, Казань и Нижний Новгород, зарплаты несколько ниже, но всё же остаются довольно высокими для IT-специалистов:
Junior: от 50 000 до 100 000 рублей
Middle: от 100 000 до 250 000 рублей
Senior: до 400 000 рублей в месяц в зависимости от города
Средняя зарплата Data Scientist по России составляет около 200 000 рублей в месяц, но может доходить до 270 000 рублей в зависимости от региона и компании
Дата Сайнс (Data Science) – это область, которая подойдет людям с различными интересами и навыками. Основные характеристики и навыки, которые могут помочь определить, кому подойдет работа в этой области, включают:
Интерес к данным и аналитике: если вам нравится работать с большими объемами данных, анализировать их и искать закономерности, Дата Сайнс может быть идеальной областью.
Навыки программирования: знание языков программирования, таких как Python, R или SQL, является важным для работы в Дата Сайнс. Те, кто любит кодировать и автоматизировать процессы, найдут здесь много возможностей.
Математический и статистический склад ума: Дата Сайнс требует хорошего понимания математики и статистики, так как эти дисциплины лежат в основе анализа данных и создания моделей.
Способность решать проблемы: Дата Сайнс включает в себя нахождение решений для сложных задач на основе анализа данных. Креативное мышление и способность разбираться в сложных проблемах — важные качества.
Коммуникационные навыки: способность четко и понятно передавать результаты анализа данных заинтересованным сторонам является ключевым навыком. Это поможет принимать информированные решения на основе ваших выводов.
Любовь к обучению: технологии и методы в Дата Сайнс постоянно развиваются. Готовность постоянно учиться и адаптироваться к новым инструментам и техникам – важное качество.
Внимание к деталям: работа с данными требует точности и внимательности, чтобы избежать ошибок в анализе и интерпретации данных.
Дата Сайнс может быть особенно интересен для людей с фоном в следующих областях:
Информатика и программирование
Математика и статистика
Экономика и бизнес-анализ
Естественные науки и инженерия
Если вы обладаете этими навыками и качествами или готовы их развивать, то Дата Сайнс может стать для вас перспективной и увлекательной карьерой.
Работа дата-сайентиста (data scientist) включает в себя широкий спектр задач, связанных с анализом данных и разработкой моделей для решения бизнес-проблем. Вот основные этапы и аспекты работы дата-сайентиста:
Сбор данных:
Источники данных: определение и интеграция данных из различных источников, таких как базы данных, API, веб-сайты и др.
Очистка данных: обработка сырых данных, устранение пропусков, дубликатов и ошибок.
Исследовательский анализ данных (EDA):
Анализ и визуализация: первичный анализ данных для выявления закономерностей и аномалий, использование инструментов визуализации (например, matplotlib, seaborn).
Статистический анализ: применение методов статистики для проверки гипотез и оценки характеристик данных.
Моделирование:
Выбор модели: определение подходящих алгоритмов машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация и др.) для решения конкретных задач.
Обучение моделей: обучение моделей на обучающих данных, настройка гиперпараметров.
Оценка модели: оценка производительности моделей с использованием метрик (например, точность, F1-мера, ROC-AUC) и методов кросс-валидации.
Интерпретация и коммуникация результатов:
Отчеты и презентации: создание отчетов и презентаций для объяснения результатов анализа и рекомендаций на понятном языке для бизнеса.
Визуализация данных: представление данных и моделей в наглядной форме с помощью графиков и диаграмм.
Внедрение моделей:
Программирование и автоматизация: реализация моделей в продуктивной среде, автоматизация процессов анализа данных.
Мониторинг и поддержка: отслеживание производительности моделей после их внедрения и регулярное обновление.
Работа в команде:
Взаимодействие с бизнесом: понимание бизнес-требований и перевод их на язык данных.
Сотрудничество с разработчиками: работа с инженерами по данным (data engineers) для обеспечения инфраструктуры и обработка больших объемов данных.
Языки программирования: Python, R.
Инструменты для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy.
Машинное обучение: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
Базы данных: SQL, NoSQL (MongoDB).
Визуализация данных: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau.
Инструменты для управления проектами: Jupyter Notebook, Git.
Разработка модели прогнозирования спроса на продукты.
Анализ пользовательского поведения для улучшения клиентского опыта.
Классификация текстов и анализ тональности отзывов клиентов.
Оптимизация рекламных кампаний на основе данных.
Работа дата-сайентиста динамична и требует сочетания технических навыков, аналитического мышления и способности коммуницировать результаты с не-техническими специалистами.
Красивый эффект, который можно сделать за минуту и который может добавить необычности в твои сдайды. Лучше всего использовать для не сильно серьезных презентаций, а в чем-то образовательно увлекательном.
На слайде жмем insert (вставка) ➡️3D models ➡️ Stock 3D models. Далее, дублируем слайды с 3D картинкой и крутим ее в пространстве как хотим (см видео). Заходим в transitions (переходы) и применяем morph. Запускаем режим презентаций и наслаждаемся.
Смотри видео.
Кстати, больше моделей на сайте scetchfab.com
Больше советов про презентации, коммуникации и менеджмент на канале
Как после высшего получить среднее профессиональное??? 😭
"Пора переквалифицироваться в управдомы" (С)тарая книжка Ильфа и Петрова
@admin, хочу тег "Карьерная деградация" 🙃
Тому, кто придумал религию как системную организацию много-много лет назад - надо пожать руку. При всех минусах верований в волшебство, наличие такого инструмента для контроля за необразованными массами несомненно пошло человечеству на пользу.
Однако, времена меняются, и старые задачи сменяются на новые, и контролирующей верхушке все сложнее решать новые проблемы старыми инструментами. Страшилки про загробную жизнь на современного, даже самого необразованного, человека работают плохо, а умные и богатые вообще пошли в разнос и делают что хотят. Вернее - не делают что хотят другие.
Какой бы должна была быть современная религия, если бы кто-то сейчас начал ее проектировать с нуля?
Начнем с задач, которые мы хотим решить.
В развитых странах у правящего класса, желающих больше власти и масштаба, есть разные большие проблемы, которые имеют под собой одну базу - люди слишком хорошо живут. Умные жители, ввиду своей умности, очень быстро достигают точки бытового комфорта и перестают крутить колесо экономики. Богатые, за редким исключением, тоже особо не стремятся показывать чудеса производительности, и, что вообще ужасно, выводят капиталы за рубеж или отмокают на пляжах всем семейством. Все, в конечном итогу, упирается в экономику, потому что, в целом, в современном мире гораздо эффективнее экономически сотрудничать, производить и торговать, чем выяснять отношения силой и рвать логистические цепочки.
Еще есть падение рождаемости ниже смертности из-за образованных женщин, падение спроса, экология, продление жизни, неравенство и прочие мелочи. И все это, в теории, можно решить наукой и организаторским трудом.
Новая магия современного мира - это наука с коллайдерами. Новые священники - люди в белых халатах с пробиркам, дающие святые знания страждущим. Храмы - лаборатории, университеты и библиотеки. Священные места - LHC, ITER и БН-800. Новые святые - коммерциализаторы технологий и венчурные инвесторы, сжигающие себя на работе ради превращения магии в бытовые приборы. Проповедники - научпоп-блогеры и онлайн курсы "войди в ИТ за неделю". Секты - кофейные франшизы, уводящие людей с истинного пути.
Условно аудиторию развитых стран можно было бы разделить на 3 больших класса: бедные, средний класс и богатые.
С бедными все понятно - они будут пахать по мере сил и интеллекта пока не попадут в средний класс, где и окуклятся ипотеками, сумочками и турпоездками. Все негативные сценарии вполне купируются базовым школьным образованием, должностными инструкциями и всевидящими камерами наблюдения с административным кодексом.
Со средним классом сложнее. Работать они уже не особо хотят, хотя могут и полезны для экономики, поэтому, по возможности, надо рассказывать им что покупка барахла - путь к счастью, чтобы они создавали ценность и меняли ее на кредитные товары с конской наценкой - и давление на природные ресурсы крошечное, и прогресс двигается, и деньги утекают богатым и бедным. Контроль тут - приставы верхом на коллекторах с кредитными договорами на очередную машину с подогревом руля.
Богатые работать точно не хотят и не будут, но у них есть деньги, которые надо вернуть обратно в производительную экономику. Им надо рассказывать сказки про величие и мегаприбыли новых возможностей, и возможность оставить след в истории превратив очередную физическую формулу в микроволновку. Для этого надо всего лишь взять активного товарища из среднего класса и дать ему денег, чтобы он мог нанять бедных. Наиболее успешные попадут в Википедию и на витрины маркетплейсов, и конечно же, заработают денег, чтобы потом показывать яхты и самолеты среднему классу. Ну и можно будет проповедовать, рассказывая про трудности и невзгоды пути создания технологических бизнесов. Святой во плоти, не иначе.
Дополнительный плюс - сложные проекты требуют, обычно, людей из разных стран и разного сырья, а чем больше богатые и средний класс общаются и торгуют, тем больше налогов и меньше вероятность что кто-то захочет воевать физически, сплошные плюсы. Туризм, кстати, тоже полезен в этом плане.
Еще религия, конечно же, должна регулировать разные аспекты ежедневной жизни человека, иначе ее влияние ослабнет. Последователи должны питаться по ЗОЖу и заниматься спортом, чтобы тратить деньги на снарягу, сохранить силы для работы до смерти и накапливать экспертизу как можно дольше. Должен быть график сна, медосмотры и психологическая разгрузка, что позволяет переживать тягости и невзгоды такой жизни. Жениться и заводить детей лучше ближе к 40, чтобы успеть загрузить в себя побольше науки и менеджмента, а не пеленок. Детей надо 3 - чтобы пришлось покупать 2 машины и точно сделать хотя бы из одного, нелюбимого младшенького, предпринимателем, а старшего-обласканного отправить в науку. Секс при этом не запрещен - и рождаемость поднимается, и мотивация тратить деньги есть. Деньги же надо сначала тратить на бытовой комфорт, чтобы двигать экономику, а потом - сберегать и вкладывать в венчуры. В политику не лезть - так и чиновникам спокойнее, и смысла в этом вроде как и нет, хочешь менять мир - регистрируй LLC и работай.
Глобальное же светлое будущее и всеобщий рай - это социализм по модели Burning Man, когда созданных технологических чудес и ресурсов станет настолько много, что всех отпустит конкуренция за базовые ресурсы и можно будет вечно развлекаться и делиться приятным. Это, конечно же, случится не нами и даже не с нашими внуками, но ради светлого будущего можно и поработать на благо будущих поколений.
Идеальная современная религия - это сговор психотерапевтов с клубом инвесторов, втирающих среднему классу и богатым что они имеют недостаточно, чтобы хорошо жить.
Долго писал, переписывал, удалял и снова писал. Я заново пережил главу своей жизни. Осталась максимально выжатая суть без подробностей. Все совпадения случайны. А может быть и нет.
Работа дежурным оказалась намного сложнее чем представлялась. Но как гласит цитата из статусов ВК: "если тебе трудно, то ты идёшь правильным путём".
Работа оказалась сложной тем, что нужно переступать через себя. Мораль и нравы должны уходить на второй план. И оказывается я сильно был не готов улыбаться в ответ на втаптывание личности в грязь. Из-за чего стали частые конфликты с вышестоящими лицами и оспаривания принуждения моего подчинённого персонала заниматься откровенной чепухой. Опираясь на опыт работы за пределами кабинетов так и говорил, мол, работой ради работы заниматься конечно же мы не будем; мы же прекрасно понимаем что в работе руководящих лиц главное отчитаться:
Поэтому для отчётности, ещё во время стажировки, мне доступно объяснили какие правила и инструкции стоит выполнять, а какие нет. Иначе стул освобождается и вакансия снова становится открытой. 10 лет работы без единого изъятия талона и депремирования по статье "Нарушение безопасности движения" были забыты и отправлены в самый дальний угол шкафа с личными достижениями.По ходу пьесы вспомнил как однажды после смены (тогда ещё работая составителем на горке) с напарником ходили к тогдашнему начальнику станции объяснять причину отказа роспуска с горки вагонов с опасным грузом по его устному распоряжению. Здорово, правда? Нарушил инструкцию - остался без премии. Не нарушил инструкцию - найдут за что оставить без премии.
Долго и нудно описывать не буду сей процесс. Если в кратце, то категории вагонов и грузов требующие особый режим производства манёвров. Хрупкое, горючее, ядовитое и т п. манёвры толчками и катание с горки запрещено. В идеале. На практике всё выглядит совершенно по другому. Нюансов куча и загрузка локомотивов колоссальная, особенно когда один из них выбывает из игры. Вот тут и начинается принятие решений в пользу красивых цифр в статистике. Кстати, о статистике. По выполнению планов наша смена справлялась не хуже и не лучше других. Были и провальные дни, были и перевыполнения. В среднем держались достойно все одинаково.
Негласное правило, о котором знали все, но никто не говорил, было таково: в дневную смену выполняли требования ПТЭ, а ночью работали и выполняли план. Так работали все дежурные и так было удобно не только дежурным.
Но когда прошла очередная ревизорская проверка на станции главным террористом объявили только одного ДСПГ и одного составителя.
В целом я знал на что шёл изначально и чем это закончится, вопрос был только времени. Потому что был не первым и не последним ДСПГ, который проходил по заезженному до дыр сценарию. Ну ладно. Депремирование 100%, пересдача экзаменов на должность. Аудиторская проверка навела шума, показали как они умеют работать. Работаем дальше. Но осадочек остался. Потому что доверия текущему руководству не было. Интересно почему...?
И спустя пару месяцев этого дурдома я больше не хотел уже быть дежурным. Бесконечное ощущение себя между молотом и наковальней вприкуску с условиями труда из предыдущей главы, да ещё и за такую зарплату. Разве к этому я стремился? Стать личностью и перестать ей быть ради удобства руководителя?
Написать по собственному или проявить желание о переводе было слишком просто. Всё время с аудита выполнение инструкций было 100%. Не докопаться. Образец, эталон безопасности движения. Однажды даже не поддался на уговоры зам.начальника станции распустить один очень важный поезд с газовыми цистернами под видом того, будто он сидел за пультом и распоряжался процессом. "Игра на всё" - идеально. Дал команду спустить с горки одну единственную группу вагонов, чтобы локомотивная бригада сменилась вовремя и в установленном месте.
А дальше дело техники. После "разбирательств" среди очень узкого круга лиц, с нарушением сего процесса, написал заявление на перевод в должность составителя. Единственный кто держался до последнего был зам по кадрам, который недоумевал с произошедшего и пытался переубедить всеми способами исполняющего обязанности руководителя в том, что кадрами раскидываться дело неблагородное. Жаль что только зам по кадрам не понимал суть происходящего.
Поработав немножко составителем до оговоренных сроков "наказания" вопрос поставленный ребром добил все мои предположения.
Ну и на закуску вот так, чтоб читателю понимать с кем приходилось иметь дела. За работников решают кто в их семье должен ходить на больничный по уходу за ребенком.
Первый больничный был у меня с острым бронхитом, когда в пульмонологию уехал с температурой под 40. Потом при личной беседе мне за это предъявили. Херня конечно, что заразил меня коллега, свято верящий и любящий работу, который с такой же температурой выходил на смену потому что "через 4 дня отпуск, там полечусь" и потом я ещё и детей заразил. Это был финиш. Как-то себя успокаивал в моментах принятия решения по поводу моего выходного. А когда уже начинают за тебя решать как вести дела семейные, то всё, красная линия пересечена, держите меня семеро. Ещё много интересного обсуждали на неприятные темы с красочными эпитетами, но суть была одна - мне здесь ловить нечего.