И немного инсайтов по карточкам выше

Data / Product аналитик:
▪ количество вакансий несколько подросло, если сравнивать с зимой прошлого года и сейчас составляет около 350-450 открытых позиций;
▪ процент удаленных позиций стабилен на уровне 18-20%
▪ в динамике зарплаты с трудом можно увидеть инфляцию, уровень средней зп (это арифметическое среднее) колеблется на отметке 124-130К ₽. При этом распределение зарплат явно не выглядит нормальным, в целом, можно найти зарплату по специальности почти на любой вкус в рамках разумного, но и не в рамках разумного есть выбросы в размере 3% и 250К ₽ "на руки".

Data Scientist:
▪ объем количество вакансий несколько меньше, чем по специальности дата аналитика и составляет 250-280 позиций ежемесячно
▪ процент удаленных вакансий и его динамика крайне похожа на предыдущую специальность
▪ а вот динамика зарплаты выглядит интереснее. Специалисты Data Science явно оцениваются выше и средний уровень ЗП составляет 172К ₽, при этом распределение зарплат явно в более "крупную" сторону и устремлено к 200К ₽. Динамика зарплат колеблется на уровне 165-180К ₽ однако разброс в уровне зарплат достаточно обширный, что отличает данную позицию от предыдущей

юмор дата инженеров 😁

Новинка на гитхабе — библиотека SQLModel для Python, которая упрощает взаимодействие с SQL базами данных.

Интересная статья о том, как Discord (это мессенджер, популярный в игровой индустрии, который недавно был оценен в $15 млрд) менял MongoDB на Cassandra.
В статье — критерии, по которым выбиралась база данных и некоторые впечатления о том, как данные моделируются в Cassandra.

#link

🎓 Курс MGT-6203 🎓

Честно говоря, данный курс был плохо организован, я был им дико не доволен. Ну, и отзывы на OMSCentral это подтверждают.
В начале курса мы заново проходили линейную регрессию в R (спрашивается для чего, если она уже была в курсе ISYE-6501), затем логистическую регрессию, затем изучали стандартное отклонение и ряд других самых базовых величин из финансовых вычислений (return, compound return), после этого погружались в метрики маркетинга (очень широко и несколько остало от действительности), в конце концов завершили курс управлением очередьми, оптимизацией процессов с использованием статистических критериев.

В курсе три домашних работы с вычислениями на R и два экзамена. Каждый экзамен состоит из теста на время и решения задачек без лимита на время.

Кстати, пока я писал посты про эти два курса начался осенний семестр. И у меня появилась идея о том, чтобы заснять серию видео для Youtube канала (вы же уже подписались?) о поступлении в ВУЗ (какие документы были нужны), о внутренних системах для студента Georgia Tech, о первых трех предметах и о последующих.

Ниже голосование, будет ли интересно вам узнать об этом?

#gatech #omsa

Классная статья про использование цепей Маркова для моделирования числа ходов, необходимых для победы в игре 2048.
Там еще и продолжение есть.

#link

Delivery Club образовательный. Аналитики сервиса поделились опытом создания мониторинга и системы “near real-time” оповещений для компаний. Приятный спойлер: супер пригодная фича не только для пользователей, но и для внутренних разрабов. Читаем материал ребят по ссылке и обсуждаем внизу в комментариях.

#реклама