❌ Какие темы не нужно учить в дата аналитике?
Часто все фокусируются на том, какие темы им нужно знать, но не обращают внимание на темы, которыми очень легко можно захламить свою голову. Они могут вам встречаться на собесах, но при этом абсолютно бесполезны в работе
Я выделяю 3 такие темы:
1. 🎲Теория вероятностей (НЕ ПУТАТЬ СО СТАТИСТИКОЙ, статистика как раз таки пригождается в АБ тестах). Задачи про кубики, монетки, условную вероятность, парадокс Симпсона и т.д. Все это любят интервьюверы, но слава богу на работе вам не придется 24/7 кидать монетку😁
2. 🐍Алгоритмы на Python (Я ГОВОРЮ ИМЕННО ОБ АЛГОРИТМАХ, сами основы синтаксиса Python знать нужно). Бинарный поиск, сортировки, задачи с литкода (классические Two Sum, анаграмы, палиндромы). Любят спрашивать особенно в бигтехах. Но по факту на работе ваш питоновский код ограничивается простой обработкой данных. Даже разрабы часто считают, что алгоритмы по сути бесполезны, в дата аналитике и подавно
3.🤡Задачки аля "На логику". Это вообще пиздец, который даже в комментариях не нуждается. Я думаю вы слышали всякий бред по типу: "Сколько футбольных мячей можно запихнуть в боинг", "Сколько заправок в Питере", "Как имея 2 ведра по 3 и 5 литров сделать 4 литра". Я думаю каждому читающему ясно, что к работе это не имеет никакого отношения. Но если вы думаете, что их спрашивают чисто для галочки, то спешу вас расстроить. В моей практике бывали случае, когда человеку отказывали исключительно из-за подобных задач. Я даже встречал собесы, на которых спрашивают только их
Так что же делать с этими задачами? Мое мнение, что учить их чисто чтобы пройти собесы - так себе затея. Поскольку они абсолютно бесполезны на работе и являются чисто прихотью отдельных интервьюверов, я считаю нет ничего зазорного хакать их нейронками прямо на собесе
Часто все фокусируются на том, какие темы им нужно знать, но не обращают внимание на темы, которыми очень легко можно захламить свою голову. Они могут вам встречаться на собесах, но при этом абсолютно бесполезны в работе
Я выделяю 3 такие темы:
1. 🎲Теория вероятностей (НЕ ПУТАТЬ СО СТАТИСТИКОЙ, статистика как раз таки пригождается в АБ тестах). Задачи про кубики, монетки, условную вероятность, парадокс Симпсона и т.д. Все это любят интервьюверы, но слава богу на работе вам не придется 24/7 кидать монетку😁
2. 🐍Алгоритмы на Python (Я ГОВОРЮ ИМЕННО ОБ АЛГОРИТМАХ, сами основы синтаксиса Python знать нужно). Бинарный поиск, сортировки, задачи с литкода (классические Two Sum, анаграмы, палиндромы). Любят спрашивать особенно в бигтехах. Но по факту на работе ваш питоновский код ограничивается простой обработкой данных. Даже разрабы часто считают, что алгоритмы по сути бесполезны, в дата аналитике и подавно
3.🤡Задачки аля "На логику". Это вообще пиздец, который даже в комментариях не нуждается. Я думаю вы слышали всякий бред по типу: "Сколько футбольных мячей можно запихнуть в боинг", "Сколько заправок в Питере", "Как имея 2 ведра по 3 и 5 литров сделать 4 литра". Я думаю каждому читающему ясно, что к работе это не имеет никакого отношения. Но если вы думаете, что их спрашивают чисто для галочки, то спешу вас расстроить. В моей практике бывали случае, когда человеку отказывали исключительно из-за подобных задач. Я даже встречал собесы, на которых спрашивают только их
Так что же делать с этими задачами? Мое мнение, что учить их чисто чтобы пройти собесы - так себе затея. Поскольку они абсолютно бесполезны на работе и являются чисто прихотью отдельных интервьюверов, я считаю нет ничего зазорного хакать их нейронками прямо на собесе