Telegram Group & Telegram Channel
🎓 Как выбрать свою роль в Data Science и не потеряться в терминах

Если вы только начинаете разбираться в Data Science — перед вами лабиринт из названий: data scientist, аналитик, ML-инженер, BI, архитектор... Кто чем занимается? Что нужно учить?

➡️ Что внутри статьи

— Кто такие Data Engineer

— Чем отличается Data Architect от инженера и зачем он нужен в big data проектах

— Чем занимаются Data Analyst и почему это отличная точка входа в карьеру

— Что делает настоящий Data Scientist

В статье разобрано всё: от задач до технологий, которые реально спрашивают на собеседованиях.

📎 Ссылка

Азбука айтишника #ликбез
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/dsproglib/6412
Create:
Last Update:

🎓 Как выбрать свою роль в Data Science и не потеряться в терминах

Если вы только начинаете разбираться в Data Science — перед вами лабиринт из названий: data scientist, аналитик, ML-инженер, BI, архитектор... Кто чем занимается? Что нужно учить?

➡️ Что внутри статьи

— Кто такие Data Engineer

— Чем отличается Data Architect от инженера и зачем он нужен в big data проектах

— Чем занимаются Data Analyst и почему это отличная точка входа в карьеру

— Что делает настоящий Data Scientist

В статье разобрано всё: от задач до технологий, которые реально спрашивают на собеседованиях.

📎 Ссылка

Азбука айтишника #ликбез

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6412

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.

Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from de


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA