🎓 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.
🎓 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.
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.
The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.
Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from vn
