Proglib.academy | IT-курсы

🎓 Старт в Data Science: разбор стажировки для начинающего аналитика

Лаборатория Касперского ищет стажёра Data Scientist без опыта — идеальный шанс войти в ML и не перегореть. Разбираем, что вам пригодится:

1️⃣ Уверенный Python
▫️ Понимание базовых библиотек: pandas, numpy, matplotlib, sklearn, PyTorch.
▫️ Умение работать с данными, строить графики, обрабатывать текст.

2️⃣ Работа с БД и SQL
▫️ Знание SQL и NoSQL: SELECT, JOIN, базовые запросы.
▫️ Умение получать и обрабатывать данные.

3️⃣ Навыки разметки и автоматизации
▫️ Готовность вручную размечать данные и строить пайплайны.
▫️ Настройка prompt-инструкций и генерация датасетов.

4️⃣ Работа с текстом
▫️ Обработка текстов, знание метрик и моделей NLP.
▫️ Подготовка презентаций, объяснение результатов простыми словами.

➡️ Что будет плюсом:
— Языковая грамотность и английский не ниже B1.
— Знание других языков — большой бонус.
— Аналитический склад ума, усидчивость и внимание к деталям.

Идеальный вариант, если вы хотите попасть в AI-разработку с фокусом на тексты, метрики и масштабируемые ML-решения.

📎 Вакансия на hh: Data Scientist стажёр

🔵 Чтобы знать математику для Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Proglib Academy #оффер_мечты

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/us/Proglib academy | IT курсы/com.proglib_academy/2795

324 viewsMay 20 at 11:01

🎓 Старт в Data Science: разбор стажировки для начинающего аналитика

Лаборатория Касперского ищет стажёра Data Scientist без опыта — идеальный шанс войти в ML и не перегореть. Разбираем, что вам пригодится:

1️⃣ Уверенный Python
▫️ Понимание базовых библиотек: pandas, numpy, matplotlib, sklearn, PyTorch.
▫️ Умение работать с данными, строить графики, обрабатывать текст.

2️⃣ Работа с БД и SQL
▫️ Знание SQL и NoSQL: SELECT, JOIN, базовые запросы.
▫️ Умение получать и обрабатывать данные.

3️⃣ Навыки разметки и автоматизации
▫️ Готовность вручную размечать данные и строить пайплайны.
▫️ Настройка prompt-инструкций и генерация датасетов.

4️⃣ Работа с текстом
▫️ Обработка текстов, знание метрик и моделей NLP.
▫️ Подготовка презентаций, объяснение результатов простыми словами.

➡️ Что будет плюсом:
— Языковая грамотность и английский не ниже B1.
— Знание других языков — большой бонус.
— Аналитический склад ума, усидчивость и внимание к деталям.

Идеальный вариант, если вы хотите попасть в AI-разработку с фокусом на тексты, метрики и масштабируемые ML-решения.

📎 Вакансия на hh: Data Scientist стажёр

🔵 Чтобы знать математику для Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Proglib Academy #оффер_мечты