Вокруг стало как-то много аналитиков: бизнес-аналитик, системный аналитик, дата-аналитик. Кто есть кто?
Вместе с реальным специалистом разобрали, кто такой аналитик, и какие особенности его работы встречаются в крупных компаниях: https://tprg.ru/0Czd
#карьера
Вместе с реальным специалистом разобрали, кто такой аналитик, и какие особенности его работы встречаются в крупных компаниях: https://tprg.ru/0Czd
#карьера
👍4💩3👀2
Сколько времени нужно, чтобы освоить Python?
Согласно исследованию «Factors Affecting Students' Attitudes toward Computer Programming» Vilnius University, освоение поделили на три стадии:
Базовое понимание: С постоянными усилиями и структурированным планом обучения вы можете приобрести базовое понимание синтаксиса Python и основных концепций в течение 3-4 недель. В этом этапе обычно изучаются переменные, типы данных, условные операторы, циклы, функции.
Средняя компетенция обычно наступает спустя шесть месяцев. В этом этапе вы становитесь знакомым с более продвинутыми темами, такими как работа с файлами, обработка исключений, модули, библиотеки и работа с внешними источниками данных.
Продвинутые навыки могут занять несколько от полутора лет работы над реальными проектами. В этом этапе вы углубляетесь в конкретные области, такие как веб-разработка, анализ данных, научные вычисления, машинное обучение или другие специализированные области. Это тоже требует практики.
#карьера
Согласно исследованию «Factors Affecting Students' Attitudes toward Computer Programming» Vilnius University, освоение поделили на три стадии:
Базовое понимание: С постоянными усилиями и структурированным планом обучения вы можете приобрести базовое понимание синтаксиса Python и основных концепций в течение 3-4 недель. В этом этапе обычно изучаются переменные, типы данных, условные операторы, циклы, функции.
Средняя компетенция обычно наступает спустя шесть месяцев. В этом этапе вы становитесь знакомым с более продвинутыми темами, такими как работа с файлами, обработка исключений, модули, библиотеки и работа с внешними источниками данных.
Продвинутые навыки могут занять несколько от полутора лет работы над реальными проектами. В этом этапе вы углубляетесь в конкретные области, такие как веб-разработка, анализ данных, научные вычисления, машинное обучение или другие специализированные области. Это тоже требует практики.
#карьера
👍19😁9🤡6❤1
Необычный способ вырасти от джуна до миддл-разработчика
У многих из нас легко наберется с десяток каналов вакансий: тут и сохраненные поиски hh.ru, Вакансии в IT от TProger и LinkedIn. А как джуниор-специалисту вырасти над собой с помощью бесконечного скроллинга вакансий? Есть один интересный прием, но он предполагает, что ваш текущий работодатель дает вам достаточно свободы экспериментировать с подбором технологий.
Человеческий мозг устроен таким образом, что незаметно сканирует тексты вакансий на предмет частовстречающихся слов. Если вы тоже привыкли фильтровать вакансии по стеку, то могли заметить, что некоторые фреймворки, библиотеки и прочие инструменты «натирают глаз». Для Python-разработчика это могут быть Django, Flask, REST API или PostgreSQL.
Секрет перехода на новую ступень грейда в опробировании такой популярной технологии в работе, пускай даже в игрушечных целях. Для этого мы написали небольшую инструкцию:
1. Запомните нужные вам технологии. Смотрите как можно больше подходящих вам вакансий и они сами осядут в памяти.
2. Гуглите каждую технологию, чтобы хотя бы поверхностно понимать, для чего она нужна.
3. Постепенно вы придёте к мысли, что некоторые технологии уже можно применить в вашей работе. Не стесняйтесь пользоваться помощью фрилансеров — именно они помогут быстро развернуть тот или иной сервис, докрутят пример из сети под ваше потребности.
4. Как только вы смогли использовать технологию в реальной задаче, её можно смело добавлять в резюме. Ведь вы не только познакомились с ней, но и знаете, как применить её в работе.
А какие приемы роста знаете вы?
#карьера
У многих из нас легко наберется с десяток каналов вакансий: тут и сохраненные поиски hh.ru, Вакансии в IT от TProger и LinkedIn. А как джуниор-специалисту вырасти над собой с помощью бесконечного скроллинга вакансий? Есть один интересный прием, но он предполагает, что ваш текущий работодатель дает вам достаточно свободы экспериментировать с подбором технологий.
Человеческий мозг устроен таким образом, что незаметно сканирует тексты вакансий на предмет частовстречающихся слов. Если вы тоже привыкли фильтровать вакансии по стеку, то могли заметить, что некоторые фреймворки, библиотеки и прочие инструменты «натирают глаз». Для Python-разработчика это могут быть Django, Flask, REST API или PostgreSQL.
Секрет перехода на новую ступень грейда в опробировании такой популярной технологии в работе, пускай даже в игрушечных целях. Для этого мы написали небольшую инструкцию:
1. Запомните нужные вам технологии. Смотрите как можно больше подходящих вам вакансий и они сами осядут в памяти.
2. Гуглите каждую технологию, чтобы хотя бы поверхностно понимать, для чего она нужна.
3. Постепенно вы придёте к мысли, что некоторые технологии уже можно применить в вашей работе. Не стесняйтесь пользоваться помощью фрилансеров — именно они помогут быстро развернуть тот или иной сервис, докрутят пример из сети под ваше потребности.
4. Как только вы смогли использовать технологию в реальной задаче, её можно смело добавлять в резюме. Ведь вы не только познакомились с ней, но и знаете, как применить её в работе.
А какие приемы роста знаете вы?
#карьера
❤6🌭2