redve
Gruba ryba
#programowanie w pierwszej pracy jestem odpowiedzialny za developowanie nowych aplikacji, czyli wywoływanie REST-a w pythonie. Chciałem iść w branżę data science, gdzie mogę pracować z matematyką i analizowaniem danych zamiast samego klepania kodu (chce klepać kod który coś przeliczy, a nie coś monotonnego i tak prostego że nawet chatgpt to kiedyś pewnie będzie pisać).
Mam pracę w której robię bardzo mało, i płacą mi bardzo dużo. Na tyle dużo że mając ten rok doświadczenia dalej ciężko żeby mi ktoś chciał tyle dać. Problem w tym że wywoływanie REST-a to kiepskie doświadczenie dla analizy danych (chociaż stanowisko ma w sobie nawet data governence), a szczególnie takiej w której mi dobrze zapłacą.
Czy dobrym pomyslem byłoby poszukanie roboty gorzej płatnej, w której będzie zapierdol, ale która będzie powiązana ściśle z analizą danych? Tym sposobem za 2 lata miałbym 2 lata doświadczenia w branży DS i mógłbym wołać wyższe stawki w branży która mnie interesuje, a tak miałbym 3 w kodzeniu REST-a z tytułem data governence, ale chyba nic wybitnego do DS.
Przy okazji, czy w DS coś pomoże tytuł licencjata z matematyki?
#datascience #pracbaza
Mam pracę w której robię bardzo mało, i płacą mi bardzo dużo. Na tyle dużo że mając ten rok doświadczenia dalej ciężko żeby mi ktoś chciał tyle dać. Problem w tym że wywoływanie REST-a to kiepskie doświadczenie dla analizy danych (chociaż stanowisko ma w sobie nawet data governence), a szczególnie takiej w której mi dobrze zapłacą.
Czy dobrym pomyslem byłoby poszukanie roboty gorzej płatnej, w której będzie zapierdol, ale która będzie powiązana ściśle z analizą danych? Tym sposobem za 2 lata miałbym 2 lata doświadczenia w branży DS i mógłbym wołać wyższe stawki w branży która mnie interesuje, a tak miałbym 3 w kodzeniu REST-a z tytułem data governence, ale chyba nic wybitnego do DS.
Przy okazji, czy w DS coś pomoże tytuł licencjata z matematyki?
#datascience #pracbaza
@redve - nawet wywołani RESTa można ulepszyć - jeśli nie używasz to polecam asyncio i asynchroniczne moduły zewnętrzne jak aiohttp.
Do analizy danych koniecznie jest ogarnięcia Pandas, Polars, Numpy, Plotly - polecam też Dash do robienia stron z wizualizacjami.
Wiedzieć jak optymalizować kod pod duże obliczenia to już chyb standard - najlepsze rezultaty daje Numba i Cython ale są też inne możliwości więc zacznij robić to kiedy się nudzisz w obecnej pracy.
Do tego warto ogarnąć chmurę i minimum ich usługi do analizy danych - AWS chyba najpopularniejszy - do tego można zrobić oficjalne certyfikaty i one są całkiem poważane.
Konteneryzacja to plus - więc ogarnięcie Dockera, Podmana, Compose to podstawa.
Linux oczywiście zawsze na propsie - minimalne musisz ogarniać WSL na Windowsie i jak developować na Windowsie lub Macu ale uruchamiać na Linuksie.
Pewnie są jakieś inne rzeczy co pominąłem ale powyższe to podstawy.