Карьера в Data Science С Нуля: без Технического Образования, Сколько Времени Займет Переквалификация

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 17 янв 2025

Комментарии • 37

  • @sevenheathen5545
    @sevenheathen5545 4 года назад +5

    Спасибо большое за видео, Маша! Люблю твои болталки, в том числе и на научные и профессиональные темы! P.S.Образ супер!☺

  • @dushnilbek
    @dushnilbek 4 года назад +6

    Вот это подгон. Буквально вчера наткнулся на этот канал из-за обсуждения DS и сегодня новый видос по этой теме. Моё почтение.

  • @olgastriuch5245
    @olgastriuch5245 4 года назад +1

    Очень полезное и вдохновляющее видео. Спасибо!

  • @yuliapetrenko6585
    @yuliapetrenko6585 4 года назад +3

    Спасибо за видео 👍 много чего не поняла, но очень интересно)

  • @annamensh3187
    @annamensh3187 4 года назад +2

    Машенька, как приятно вас слушать)))

  • @jeanneb.1966
    @jeanneb.1966 4 года назад +3

    Спасибо большое за это видео, это очень интересная тема, а инсайдерская информация из первых рук это супер ценно. Очень откликнулось про то, что техническая сторона проще, чем кажется по началу, и что не в ней зачастую дело. 13 лет работаю в сфере Interactive Voice response и voice recognition, и это достаточно под'емно в техническом плане, а вот остальная составляющая - сплошная психология и логика. Нам в отдел то и дело подгоняют суровых мужчин-программистов, владеющих многими языками программирования и т.д., но они проваливаются один за одним, потому что чтобы эффективно написать код, надо понимать, для кого и чего ты пишешь, и это в телефонии прям такие нюансы. В итоге самые успешные работники у меня в отделе - это девчонки со степенью по математике, был ещё один парень-гей тоже математик. Вот прям на одном языке разговариваем и код друг дружки понимаем, и проекты друг у друга без труда перенимаем. Есть что-то общее и очень эффективное в математическом образовании для сферы телефонии, хотя как программер каждый из нас ну такое...

  • @БусильяБусильевна
    @БусильяБусильевна 4 года назад +3

    Спасибо за это видео! Вы вдохновляете! Я уже год смотрю в сторону аналитики данных, но мне всё казалось, что пока у меня не будет высшего технического или математического образования, я не достойна этой профессии)))

  • @SoGoodToBeReal
    @SoGoodToBeReal 4 года назад +1

    Как раз сейчас начала предпринимать решительные шаги в этом направлении. Спасибо, вы как чувствовали!

  • @Shtll-ui2we
    @Shtll-ui2we 4 года назад +1

    Сразу лайк, дождалась🙌

  • @julias2490
    @julias2490 4 года назад +1

    Спасибо, было очень интересно послушать

  • @AnnaZuma
    @AnnaZuma 4 года назад +2

    Маша, спасибо!

  • @sonechkasonechka
    @sonechkasonechka 4 года назад +8

    Хотим и научного, и интеллектуального! Ура!

  • @gukshteinlidia9663
    @gukshteinlidia9663 4 года назад +3

    Смотрю и парфюмные видео ради вот этого! Ура!

  • @ВладХомир
    @ВладХомир 3 года назад

    Спасибо 🙏

  • @sashabrazil
    @sashabrazil 4 года назад

    Ура! Я среди ждавших болтологию. :) Спасибо, что делитесь такой ценной и интересной информацией.

  • @annakuvshinova5963
    @annakuvshinova5963 4 года назад +6

    Вот согласна: надо быть готовым учиться и переучиваться, вне зависимости от опыта, и переживать стресс и дискомфорт

  • @olgasemernina8399
    @olgasemernina8399 4 года назад +1

    Спасибо за хороший контент:)

  • @azamatyes5575
    @azamatyes5575 3 года назад

    9 минута а уже респект тебе! Ты крутая👍🔥

  • @ВладимирШумаков-м9щ
    @ВладимирШумаков-м9щ 4 года назад +2

    Я очень ждал про Data science

  • @zara_dogwriter2882
    @zara_dogwriter2882 4 года назад

    С удовольствием послушала про науку 😊 Уже не первое видео смотрю у вас на эту тему - никогда раньше не интересовалась, благодаря вам и узнала, что такое Большая Дата🙈🤭 Не простая арифметика)) , но очень интересно, как это все работает) Спасибо 😊❤️

  • @МарияДенисова-ц3у
    @МарияДенисова-ц3у 4 года назад +2

    Очень красивый макияж и наряд.😍😍😍

  • @НинаГорбань-ф2ю
    @НинаГорбань-ф2ю 4 года назад

    Спасибо большое 👍

  • @vladimirsery2834
    @vladimirsery2834 3 года назад +1

    Никогда не занимался data science. Но очень похожа на научно исследовательскую работу. Программисты это строители, инженеры, а датасаентисты ученые исследователи. Это так?

  • @olgasemernina8399
    @olgasemernina8399 4 года назад +4

    Поговорить о профессиях - в свете нарастающей роботизации, какие будут востребованы навыки, чтоб не тратить время на то, что уже не пригодится? Например, насколько актуален вопрос изучения того же английского, если его учить не для "сейчас нужно говорить", а типа "чтоб был, не помешает"? Ведь тоже Гугл переводчик умнеет с каждым днём..

  • @ИринаКузнецова-ь8ю
    @ИринаКузнецова-ь8ю 4 года назад +1

    Ура! Болтология)) Хотя и парфюмерию люблю)
    Заинтересовала информация о том, как проводить интервью.
    Маша, если помнишь, подскажи пожалуйста где об этом почитать

  • @evgeniyabezdenezhnykh3043
    @evgeniyabezdenezhnykh3043 4 года назад

    СПАСИБО за видео.

  • @olgagr6020
    @olgagr6020 4 года назад +3

    Обожаю Ваши болталки! Так много глупости вокруг, поэтому слушать разумного человека - это как утолять жажду, одно удовольствие ))

  • @markleviy3528
    @markleviy3528 3 года назад +1

    Правда жжется. Ай как больно.

  • @MrHaravod
    @MrHaravod 4 года назад +1

    Маша, Вам надо возглавлять Bootcamp во Флориде с функцией HR. Я б к Вам пошел

    • @onashemoglavnom
      @onashemoglavnom  4 года назад +2

      Ой скучновато это будет

    • @MrHaravod
      @MrHaravod 4 года назад +1

      @@onashemoglavnom судя по прогнозам спроса на DS, скучать, боюсь, будет некогда. Но я так, в первом приближении спросил. Вы мне понравились, как человек, способный вдохновлять менторов в их миссии.

  • @keepyourheartopened
    @keepyourheartopened 4 года назад

    Статистика, анализ данных в SPSS и построение количественных исследований в т.ч. и просчет выборки - это основа социологии, а гуманитарный в ней предмет. Согласна, что математика и статистика проникают во все науки, где нет математического аппарата - там, по сути, нет науки. Но есть, например, качественные методологии в социологии, есть в географии закономерности и понятийный аппарат, которые сложно выразить в цифрах. Но это не указывает на отсутствие научного подхода. Хотя науку делать в этой сфере сложно, действительно, аппарата аналитического нет. Но если в научной области есть данные (любые) и возможность их собирать, то может же быть и data science?

  • @katerynabidermayer6145
    @katerynabidermayer6145 4 года назад +1

    Предсказать с точностью невозможно (там где человеческий фактор), а варианти можно. Даже и в медецине невозможно, если только не 100 раз проверено и тогда очевидно.
    А вообще человек может все постич. Интересно все но из далека и неведанное, только когда уже втягиваешся в новое и оно стает извесним, тогда то же, что и било прежде. Что касается, блудословия саенс 😉, то да, язиком болтать, не одно место надривать и делать дело (диагностика, прогнозирование, система реабилитации под пациента - если для психологии).

  • @Zarechnaja17
    @Zarechnaja17 4 года назад

    Вот уж действительно - Машу будет интересно слушать, даже если она будет рассказывать о зарыблении водоемов и разведении крупного рогатого скота в фермерских хозяйствах. Что касается темы этого видео, то я уж точно могу сказать: это было круто, но ни фига не поняла!)) Кроме служебных слов. Не представляю, где бы мне в моей профессии могло бы пригодиться дополнительное математическое или химическое образование, но потом вспомнила - "гармонию я поверил алгеброй"... В конце концов задачи по композиции - это тоже, я вам скажу, штука посильнее Фауста будет...((( А оперные партитуры разбирать - все равно что пытаться вычислить секретный код Энигма.

    • @onashemoglavnom
      @onashemoglavnom  4 года назад

      хехе спасииибо большое)) систематический склад ума нужен в любой профессии, эт точно!