1. Основы программирования и алгоритмов

  • Языки: Python (основной), SQL

  • Темы:

    • Типы данных, структуры данных (списки, словари, множества)

    • Управляющие конструкции (условия, циклы, функции)

    • Работа с файлами и библиотеками (pandas, numpy)

    • Основы алгоритмов: сортировки, поиск, рекурсия

    • Сложность алгоритмов (Big O notation)

  • Ресурсы:

    • Книга: «Python Crash Course» — Eric Matthes

    • Онлайн-курсы: LeetCode (Python), HackerRank (Python и SQL)

    • Книга: «Grokking Algorithms» — Aditya Bhargava

2. Математика и статистика

  • Темы:

    • Линейная алгебра: векторы, матрицы, операции

    • Теория вероятностей: вероятностные распределения, условная вероятность

    • Статистика: меры центральной тенденции, дисперсия, гипотезы и тесты (t-test, chi-square)

    • Байесовская статистика

    • Методы оценки моделей: ошибка, bias-variance tradeoff

  • Ресурсы:

    • Книга: «Mathematics for Machine Learning» — Deisenroth et al.

    • Курс: Khan Academy — Statistics and Probability

    • Курс: Coursera — Statistics with Python (University of Michigan)

3. Машинное обучение

  • Темы:

    • Основные алгоритмы: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг

    • Классификация, регрессия, кластеризация

    • Обработка данных: нормализация, масштабирование, отбор признаков

    • Оценка качества моделей: precision, recall, F1, ROC-AUC

    • Кросс-валидация, переобучение и недообучение

    • Основы нейронных сетей и глубокого обучения (базовые понятия)

  • Ресурсы:

    • Книга: «Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow» — Aurelien Geron

    • Онлайн-курсы: Coursera — Machine Learning (Andrew Ng)

    • Kaggle — практические проекты

4. Работа с данными и SQL

  • Темы:

    • Запросы SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, агрегатные функции

    • Оптимизация запросов

    • Работа с большими данными (основы)

    • ETL процессы (Extract, Transform, Load)

  • Ресурсы:

    • Книга: «SQL for Data Analysis» — Cathy Tanimura

    • Платформы: Mode Analytics SQL Tutorial, LeetCode SQL

5. Практические задачи и кейсы

  • Темы:

    • Решение задач на обработку и анализ данных

    • Построение моделей от начала до конца: от понимания задачи до внедрения

    • Интерпретация результатов и визуализация (matplotlib, seaborn)

  • Ресурсы:

    • Kaggle — Competitions и Notebooks

    • Проекты на GitHub с разбором кейсов

    • Книга: «Storytelling with Data» — Cole Nussbaumer Knaflic

6. Вопросы по системам и инфраструктуре

  • Темы:

    • Основы работы с API, REST

    • Docker и виртуализация

    • Основы облачных платформ (AWS, GCP, Azure)

  • Ресурсы:

    • Документация Docker, AWS Free Tier

    • Курс: Coursera — Cloud Computing Basics

7. Подготовка к собеседованию

  • Проработка типовых вопросов по всем вышеперечисленным темам

  • Практика кодирования задач на платформах LeetCode, HackerRank

  • Мок-интервью с коллегами или на платформах Pramp, Interviewing.io

Сопроводительное письмо для вакансии Data Scientist

Уважаемая команда [название компании],

Меня зовут [Ваше имя], и я хочу выразить заинтересованность в позиции Data Scientist в вашей международной компании. Имея два года опыта работы в области анализа данных и машинного обучения, а также портфолио успешно реализованных проектов, я уверен в своей способности приносить значимую пользу вашей команде.

Мой профессиональный путь характеризуется не только технической экспертизой, но и креативным подходом к решению задач. Я стремлюсь находить нестандартные методы анализа и визуализации данных, что помогает выявлять новые инсайты и улучшать бизнес-процессы. Работа в команде для меня — важный элемент успеха, я открыт к обмену идеями и совместной разработке решений, что способствует созданию продуктивной и вдохновляющей атмосферы.

Владение английским языком на уверенном уровне позволяет эффективно взаимодействовать с международными коллегами и участвовать в глобальных проектах. Моя мотивация постоянно развиваться в сфере Data Science подкрепляется желанием осваивать новые инструменты и технологии, а также внедрять их на практике для достижения максимальных результатов.

Буду рад возможности внести свой вклад в развитие вашей компании и поделиться своим опытом и энтузиазмом.

С уважением,
[Ваше имя]

Описываем участие в хакатонах и конкурсах как значимое достижение

Активное участие в хакатонах и конкурсах по анализу данных демонстрирует умение быстро погружаться в новые задачи, работать в сжатых сроках и применять современные методы машинного обучения и статистики для решения реальных бизнес-проблем. Успешное выступление на таких мероприятиях подтверждает способность к командной работе, генерации инновационных идей и адаптации к изменяющимся условиям. Результаты участия — это не только призы и признание, но и конкретные кейсы с применением сложных моделей, визуализаций и оптимизаций, которые можно включить в портфолио или использовать для улучшения текущих проектов. В описании опыта важно подчеркнуть масштаб задачи, применённые инструменты и технологии, достигнутые метрики и полученный практический результат, что усиливает профессиональный имидж Data Scientist.

Подготовка к собеседованию на позицию Data Scientist в FAANG

  1. Алгоритмы и структуры данных

    • Поиск и сортировка: бинарный поиск, сортировка слиянием, быстрая сортировка.

    • Хеширование: хеш-таблицы, коллизии, методы разрешения коллизий.

    • Деревья: двоичные деревья поиска, деревья отрезков, AVL-деревья, красно-черные деревья.

    • Графы: поиск в глубину, поиск в ширину, алгоритм Дейкстры, алгоритм Краскала, алгоритм Прима.

    • Динамическое программирование: задачи на оптимизацию (поиск кратчайшего пути, задачи о рюкзаке, наибольшая общая подпоследовательность).

    • Теория вероятностей: базовые законы теории вероятностей, условные вероятности, теорема Байеса.

    • Математика для Data Science: линейная алгебра (матрицы, векторы, собственные значения и векторы), статистика, градиентный спуск.

  2. Системы и проектирование

    • Разработка и проектирование распределенных систем для обработки данных.

    • Потоковые вычисления: основы обработки данных в реальном времени (например, Kafka, Spark Streaming).

    • Машинное обучение в больших системах: как эффективно обрабатывать большие объемы данных, параллелизация, распределенное обучение (например, TensorFlow, PyTorch).

    • Облачные решения: AWS, GCP, Azure для хранения и обработки данных, использование облачных сервисов для масштабирования.

  3. Машинное обучение и статистика

    • Основные методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM), методы опорных векторов.

    • Классификация, регрессия, кластеризация: методы, метрики оценки качества (accuracy, precision, recall, F1-score, AUC-ROC).

    • Глубокое обучение: нейронные сети, сверточные сети (CNN), рекуррентные сети (RNN), трансформеры.

    • Обработка текстовых данных: TF-IDF, Word2Vec, BERT, LSTM для работы с текстами.

    • Временные ряды: ARIMA, сезонность, прогнозирование на основе временных рядов.

  4. Поведенческая часть

    • Сильная подготовка к вопросам на основе прошлых достижений: STAR метод (Situation, Task, Action, Result).

    • Вопросы о лидерстве, командной работе, решении конфликтов, принятии решений в условиях неопределенности.

    • Описание кейсов из прошлой работы: вызовы, с которыми столкнулись, и как решали проблемы.

    • Доказательство понимания миссии компании и культуры работы.

    • Готовность к вопросам, связанным с тестированием гибкости и умением работать в условиях стресса.

  5. Практика

    • Решение задач на LeetCode, HackerRank, CodeSignal.

    • Участие в проектах с открытым исходным кодом или Kaggle competitions.

    • Подготовка к техническим интервью через мок-собеседования с коллегами или через платформы типа Interviewing.io.