Почему ты получаешь отказы после прохождения собеса? Или Алгоритм прохождения собесов 💪

Проблема:
Очень часто такое бывает, что человек проходит 1000 скринингов с HR`ом, 500 техничек и 100 финалок, но всё равно не получает оффер. А почему? Всё очень просто, нужно всего лишь попросить фидбек и исправить свои ошибки

Вроде бы это простая истина, но много моих учеников не понимают такого простого алгоритма:

1️⃣ Ходим на собесы 🍗
Чтобы получить оффер, нам нужно уметь проходить собеседования (оффер = вкачанный навык прохождения собеседования). Поэтому на данном этапе наша цель получить как можно больше приглашений на скрининг и попасть на следующие этапы собеседования.

2️⃣ Просим фидбек 😺
Если мы проебали на каком-то определённом этапе собеседования, то нам обязательно нужно попросить фидбек. Прям не бойтесь мучить HR`ом своими вопросами. Запомните, глупый вопрос это тот вопрос, который не спросили.
Независимо от этапа пишите сообщение вида:
Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, почему мне дали отказ? Для меня очень важно понять, где мои ошибки и пробелы в знаниях, поэтому прошу вас дать фидбек. Буду благодарен)

Также будет ОГРОМНЫМ плюсом, если вы будете записывать собеседование и потом его пересматривать. Хоть это и на первых порах будет вызывать дискомфорт, но результат не заставит долго ждать, если вы будете грамотно анализировать свои ошибки.

3️⃣ Анализируем фибдек 🎲
Тут мы получили фидбек и поняли, что мы не знаем, что такое 'операция умножения и сколько существует цифр'. Теперь мы рассматриваем это не как проблему, а как задачу и задать себе следующий вопрос: "А что я могу сделать, чтобы на следующем собеседовании не допустить такую ошибку?". Нужно понять, как мы можем это исправить.

4️⃣ Исправляем ошибки 🔨
Нам нужно найти материалы, статьи, видео в ютубе, которые помогут нам в решение данной задачи. Выучить это, сделать конспект, шпаргалку, но не допустить, чтобы это повторилось не повторилось на следующем собесе.
Мой пример: Я очень часто могу забыть какую-нибудь формулу, поэтому на собесах использую шпаргалку. Тогда стоит мне чуть взглянуть на неё, я сразу понимаю какой элемент за что отвечает.

Итог 🚶‍♀️
Повторю, получение оффера = навык проходить собесы; навык проходит собесы = повторение шагов 1-4. Выполняя эти простые действия, вы точно получите оффер!

Итоги of the year и планы на next year 🥇

Чем ещё я буду вас радовать в следующем году 💪
1️⃣ Я выхожу на ютуб. Первое видео уже на стадии монтажа, там будет жёсткий МОК по ClassicML: линейная/логистическая регрессия, l1, l2, переобучение, метрики классификации. Также буду выкладывать записи с собесов, ещё МОКи и другие форматы роликов, короче, будет жёсткий движ
2️⃣ Больше/чаще/качественнее - планирую развивать ТГ-канал ещё больше, чтобы стать большим человеком в медийке, дальше-больше!
3️⃣ Развитие профессионализма/менторства/медийки - именно это три вектора, которые я буду развивать, а как следствие писать для вас об этом

Было проделано не мало работы над качеством и структурой постов и в целом над каналом 🚶‍♀️
- выработал собственный стиль постов: заголовок, подзаголовки, смайлики и смехуюшечки
- определился со своей ЦА в тг-канале: в основном я делаю контент для начинающий ребят, перекатунов и мидлов. В основном посты про найм, как/где/зачем найти работу в DS, выкладываю посты с объяснением материалов из серии "уничтожение" с надеждой, что их кто-то сохраняет и действительно читает
- по цифрам достиг ~930 подписоты к НГ, а в планах было 1к..., но ничего мы ещё добьём!

Надеюсь, что ваши цели в этом году были достигнуты, и вы уже поставили цели на следующий год! Буду вам очень благодарен, если напишите в комментах:
- Свою цель на 2024
- Насколько вы выполнили её в 2024
- И цель на 2025 год

Не стесняйтесь, давайте вместе подведём итоги года) 🤟

ЖЁСТКОЕ Собеседование Middle Data Science | Classic ML | Реальные задачи с собеседований

Записал собеседование со своим учеником, где постарался прям жёстко подушить его вопросами, также построили Precision, Recall, ROC-AUC ручками - https://youtu.be/AsHMSRIVzLE

Разбираем:
*️⃣ Линейная и логистическая регрессия
*️⃣ Precision, Recall, ROC-AUC "на пальцах"
*️⃣ Регуляризации L1, L2 и ElasticNet
*️⃣ Метрики классификации и их применение в реальных задачах
*️⃣ Считаем ручками Precision, Recall и ROC-AUC

Смотрим и проверяем себя!