karpov.courses ✔

Техническое собеседование — обязательный шаг перед оффером. На этом этапе интервьюер, часто ваш будущий коллега, проверяет ваши навыки: как вы мыслите, пишете код и работаете с данными. Рассказываем, как подготовиться и успешно пройти собеседование в Data Science.

1. Посмотрите несколько собеседований
В нашем YouTube есть интервью для специалистов разного профиля и грейда:
— Для Junior-аналитиков
— Для Senior-аналитиков
— Для Junior ML-инженеров
— Для специалистов по ML-дизайну
Попробуйте останавливать видео на моменте вопроса и отвечать самостоятельно. Затем сравнивайте с комментариями эксперта.

2. Повторите базу
В Data Science на собеседованиях часто проверяют основы SQL, Python, теории вероятностей и статистики. Подтяните знания на наших бесплатных курсах:
Симулятор SQL — научитесь составлять SQL-запросы, выгружать и анализировать данные.
Основы Python — узнаете, как использовать Python для учебы и работы.
Математика для Data Science — построите фундамент для лучшего понимания аналитики и ML.

3. Потренируйте навыки на практике
Решать задачи, максимально приближенные к реальным, и получать обратную связь от экспертов можно на наших платных симуляторах.
Симулятор Data Science — образовательная подписка для развития в Data Science и ML. Решите бизнес-кейсы из разных сфер и создадите пет-проект для портфолио.
Симулятор аналитика — 2 месяца практики на реальных задачах с полным стеком технологий и настоящей инфраструктурой. Выполните 9+ заданий для портфолио.
Симулятор А/В-тестов — научитесь проводить эксперименты, которые приносят пользу бизнесу. Есть две версии курса: базовая и продвинутая. Выполните 100+ практический заданий.

4. Следите за ситуацией на рынке
Читайте новости индустрии и карьерные советы в нашем блоге:
— Плюсы и минусы джуна в 2025 году: взгляд эйчара
— Разбор вакансий: что должен уметь аналитик данных, в зависимости от грейда
— 20 собеседований до первой работы: история Ларисы Петраковой

Ставьте 🔥, если было полезно и нужно больше таких постов.
А если уже проходили интервью в Data Science — ставьте 👍, чтобы поддержать тех, кто готовится сейчас.

🔥55❤8

www.tgoop.com/KarpovCourses/2408

5.14K viewsedited  Oct 8 at 14:46

Техническое собеседование — обязательный шаг перед оффером. На этом этапе интервьюер, часто ваш будущий коллега, проверяет ваши навыки: как вы мыслите, пишете код и работаете с данными. Рассказываем, как подготовиться и успешно пройти собеседование в Data Science.

1. Посмотрите несколько собеседований
В нашем YouTube есть интервью для специалистов разного профиля и грейда:
— Для Junior-аналитиков
— Для Senior-аналитиков
— Для Junior ML-инженеров
— Для специалистов по ML-дизайну
Попробуйте останавливать видео на моменте вопроса и отвечать самостоятельно. Затем сравнивайте с комментариями эксперта.

2. Повторите базу
В Data Science на собеседованиях часто проверяют основы SQL, Python, теории вероятностей и статистики. Подтяните знания на наших бесплатных курсах:
Симулятор SQL — научитесь составлять SQL-запросы, выгружать и анализировать данные.
Основы Python — узнаете, как использовать Python для учебы и работы.
Математика для Data Science — построите фундамент для лучшего понимания аналитики и ML.

3. Потренируйте навыки на практике
Решать задачи, максимально приближенные к реальным, и получать обратную связь от экспертов можно на наших платных симуляторах.
Симулятор Data Science — образовательная подписка для развития в Data Science и ML. Решите бизнес-кейсы из разных сфер и создадите пет-проект для портфолио.
Симулятор аналитика — 2 месяца практики на реальных задачах с полным стеком технологий и настоящей инфраструктурой. Выполните 9+ заданий для портфолио.
Симулятор А/В-тестов — научитесь проводить эксперименты, которые приносят пользу бизнесу. Есть две версии курса: базовая и продвинутая. Выполните 100+ практический заданий.

4. Следите за ситуацией на рынке
Читайте новости индустрии и карьерные советы в нашем блоге:
— Плюсы и минусы джуна в 2025 году: взгляд эйчара
— Разбор вакансий: что должен уметь аналитик данных, в зависимости от грейда
— 20 собеседований до первой работы: история Ларисы Петраковой

Ставьте 🔥, если было полезно и нужно больше таких постов.
А если уже проходили интервью в Data Science — ставьте 👍, чтобы поддержать тех, кто готовится сейчас.

BY karpov.courses