Публикации по теме 'hiring'
На что обращают внимание компании при найме специалистов по данным
В последние годы прием на работу в области науки о данных стал очень конкурентоспособным как для компаний, так и для профессионалов. В связи с Великой перестановкой позиции в области науки о данных пользуются большим спросом, что может принести большую пользу как новым, так и опытным специалистам в области обработки данных. Но чтобы получить работу в такой конкурентной среде, кандидаты должны быть готовы продемонстрировать навыки и знания, которые в настоящее время востребованы. Начать..
Как эффективно нанимать новых программистов для всеобщей выгоды
И сэкономьте месяцы времени вашей компании для всеобщего блага.
Вот вам пища для размышлений:
Требуется хороший год, прежде чем новый коллега-программист станет полностью продуктивным и начнет брать на себя надлежащие рабочие нагрузки. Разработчики обходятся недешево, поэтому сокращение времени их обучения будет иметь большое значение. Также требуется год, прежде чем некоторые программисты перейдут в новую компанию. Плохая адаптация — отличный способ демотивировать новых..
5 причин нанять программиста для вашего следующего проекта
Сколько вы должны платить программистам? Это может быть сложным вопросом, особенно если вы не знаете, сколько стоит нанять профессионалов для помощи в вашем следующем проекте.
С одной стороны, вы не хотите выбрасывать деньги на ненужные дорогие услуги, а с другой стороны, вы не хотите недоплатить и получить некачественный результат.
Хотя вы, безусловно, можете попытаться сделать все самостоятельно, вы обнаружите, что разработка веб-сайта или приложения с нуля может занимать очень..
Коллективные предложения
Лунный Коллектив предоставляет качественные услуги по обучению, консультированию и программному обеспечению. Мы считаем, что образование является мощным инструментом, и это находит свое отражение в предлагаемых нами услугах.
Технический сервис
Разработка программного обеспечения
Lunar Collective предлагает индивидуальные программные решения с полным стеком. Позвольте нам создавать высококачественное, доступное и гибкое программное обеспечение, отвечающее потребностям ваших..
Вот почему вы могли провалить техническое собеседование
Это не всегда ваш код
Вы ответили на все вопросы интервьюеров, но они закончили через 15 минут словами: «Спасибо за уделенное время. Скоро поговорим. Почему? Вы задаетесь вопросом, что вы сказали или сделали, или, может быть, они просто придурки?
За свою более чем 25-летнюю карьеру в качестве разработчика я провел более сотни технических собеседований в различных компаниях, от стартапов до компаний из списка Fortune 50, и от кандидатов от стажеров до главных инженеров. Я видел..
Стремление к успеху: TensorIoT сотрудничает с Coding Dojo
Налаживание хороших связей, изучение образования и размещение наших выпускников в компаниях, которые им нравятся, - вот что делает Coding Dojo по-настоящему счастливым; он заставляет наших инструкторов, наши службы карьерного роста, нашу команду руководителей стремиться к следующей большой победе. В последнее время наши отношения с TensorIoT - компанией, которая работает с платформами IoT и AI, чтобы раскрыть возможности а сила интеллектуальных технологий в повседневной жизни..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..