Data Science – область очень перспективная. За прошлый год мы в ЕРАМ получили 210 резюме от людей, которые хотят заниматься Data Science. Из них на техническое интервью мы пригласили 43 человека, а предложили работу семи. Если спрос большой, почему так?

Мы поговорили с техническими интервьюерами и выяснили: проблема многих кандидатов в том, что они плохо представляют, чем занимаются аналитики данных. Поэтому их знания и навыки не всегда релевантны для работы. Кто-то считает, что опыта работы с Big Data достаточно, чтобы работать в Data Science, кто-то уверен, что хватит просмотра нескольких курсов по машинному обучению, некоторые думают, что хорошо разбираться в алгоритмах необязательно.

Дмитрий Никитко и Михаил Камалов – аналитики данных и технические интервьюеры из ЕРАМ – рассказали, чего ждут на собеседованиях от кандидатов, какие вопросы задают, что ценится в резюме и как подготовиться к собеседованию.

Добрый день, уважаемые читатели.
В сегодняшней статье, я попытаюсь описать процесс анализа временных рядов с помощью python и модуля statsmodels. Данный модуль предоставляет широкий набор средств и методов для проведения статистического анализа и эконометрики. Я попытаюсь показать основные этапы анализа таких рядов, в заключении мы построим модель ARIMA.
Для примера взяты реальные данные по товарообороту одного из складских комплексов Подмосковья.

Программируя на C#, я часто выносил ресурсоемкие задачи в неуправляемый Си код, потому что производительность .NET вызывала вопросы. И вот за чашечкой чая мне в голову начали лезть вопросы: А какой на самом деле выигрыш от такого разделения кода? Действительно ли можно что-то выиграть, а если можно, то сколько? Как лучше строить API при таком подходе?

Спустя некоторое время я все же выделил себе время изучить этот вопрос более детально, а наблюдениями хочу поделиться с вами.