Что изучать не-ИТ-шнику?

[perasperaadastra]

Вопрос: какие умения могут пригодиться не-ИТ-шнику где-нибудь в инженерии или бизнесе? Я взял на корсере введение в большие данные, но не впечатлился и продолжать не намерен. Сейчас я беру на edX введение в статистику с R, и это, на мой взгляд, чрезвычайно полезная вещь, которую должен знать каждый человек, использующий excel в повседневной работе. Какое-то время назад я интересовался питоном с нампаем. Однако, я не вижу для себя широкого применения этих инструментов.

Есть ли еще какие-нибудь вещи, которые желательно знать человеку, не связанному с ИТ? Что может облегчить жизнь человеку, которому нужно перелопачивать данные?

[Slonjra]

В Пламберы идти....они вон в соседнем топике по $500 за полчаса получают ))))

[perasperaadastra]

Я бы в пламберы пошел, пусть меня научат!

[Slonjra]

а какая вообще связь Экселя и статистики??
И что вообще значит - "перелопачивать данные"
Считать экономический план новой пятилетки, ломать шифры перебором, бэкапить базы данных госкомстата ??
который из этих вариантов??

[perasperaadastra]

В основном речь о траблшутинге. Пример: данные с датчиков на производстве. Положим, есть гипотеза, что одна смена операторов постоянно переливает флоккулянт, что вызывает проблемы ниже по цепочке. Если нужно смотреть ежеминутные данные за неделю, то excel вполне справляется с задачей найти проблемного оператора. А если данные ежесекундные и за несколько месяцев, то с R жизнь проще. Если нужен подробный статистический анализ, то это аутсорсится кому-нибудь с двумя годами магистратуры в статистике, но тут речь о поверхностном анализе, который я могу сделать самостоятельно, не дожидаясь специалистов.

[Физик-Лирик]

Вопрос: какие умения могут пригодиться не-ИТ-шнику где-нибудь в инженерии или бизнесе? Я взял на корсере введение в большие данные, но не впечатлился и продолжать не намерен. Сейчас я беру на edX введение в статистику с R, и это, на мой взгляд, чрезвычайно полезная вещь, которую должен знать каждый человек, использующий excel в повседневной работе. Какое-то время назад я интересовался питоном с нампаем. Однако, я не вижу для себя широкого применения этих инструментов.

Есть ли еще какие-нибудь вещи, которые желательно знать человеку, не связанному с ИТ? Что может облегчить жизнь человеку, которому нужно перелопачивать данные?

А что Вам интересно изучать? Учить R и статистику, конечно, хорошо, но у меня есть определённые сомнения, что такая комбинация сработает при поиске работы. Хотя зависит от самой работы. Что конкретно не понравилось в больших данных и что изучали? Без больших данных перспективы существенно сужается, т к. дейта сайнс сейчас и бумить только из-за всеобщей увлеченности большими данными. Почему не видите применения Питона с библиотеками? Очень модно сейчас. Возьмите Спарк с Питоном (я предпочитаю Скалу) и изучите. Ну и Дейта сайнс с Питоном. Очевидная перспектива. Какую конкретно статистику сейчас изучаете?

[perasperaadastra]

Это не для поиска работы, а так, чтобы иметь полезные навыки в будущем. Пока что R хорошо себя показал — думаю, что к нему буду обращаться довольно часто для поверхностного анализа как в примере выше. Большие данные и наука о данных точно не для меня. Это крупные проекты, которые всегда пойдут к специалистам. И, вообще, для датасайенса у меня нет ни образования, ни таланта, ни желания работать в этой области.

Питон, теоретически, может когда-нибудь пригодится для работы, но VBA несколько полезнее как расширение excel (хотя, кроме basics ничего до сих пор не было нужно). А весь питон у меня пока сводится к домашним проектам на raspberry pi. Поэтому не знаю, может ли мне спарк или скала принести пользу в будущем. Для чего они вообще используются? В смысле, в чем их специализация?

>Какую конкретно статистику сейчас изучаете?
Это просто undergrad курс введение в статистику с R. Мне интересен именно R, так как когда я студентом брал статистику в университете, про R даже не рассказывали

[OtecFedor]

Вопрос: какие умения могут пригодиться не-ИТ-шнику где-нибудь в инженерии или бизнесе? Я взял на корсере введение в большие данные, но не впечатлился и продолжать не намерен. Сейчас я беру на edX введение в статистику с R, и это, на мой взгляд, чрезвычайно полезная вещь, которую должен знать каждый человек, использующий excel в повседневной работе. Какое-то время назад я интересовался питоном с нампаем. Однако, я не вижу для себя широкого применения этих инструментов.

Есть ли еще какие-нибудь вещи, которые желательно знать человеку, не связанному с ИТ? Что может облегчить жизнь человеку, которому нужно перелопачивать данные?

Возьмите English composition и научитесь быстро и грамотно писать. С недрами тягаться во всяких питонах дело тупиковое

[perasperaadastra]

Хорошая мысль. В студенчестве курс Scientific Writing очень помог писать статьи и рапорты. Жаль, что платформа МООС плохо приспособлена для таких курсов.

PS Есть еще один не-ИТ курс, который я намерен взять - Negotiation Strategy.

[OtecFedor]

Хорошая мысль. В студенчестве курс Scientific Writing очень помог писать статьи и рапорты. Жаль, что платформа МООС плохо приспособлена для таких курсов.

PS Есть еще один не-ИТ курс, который я намерен взять - Negotiation Strategy.

Еще полезно писать хорошие business/ commercialization plans. С одной стороны требует hard skills, с другой не чисто нердское занятие. Даже в науке любой пропозал требует это в наше время.

[flip_flop]

У меня статистика не главная область, но весьма важная вспомогательная. Каким то образом я обходился без R, совершенно, меня вполне устраивал МАТЛАБ и Python/Numpy/SciPy/Pandas/Statsmodel. И вообще, это не главное. Первичное - знание предметной области, статистики в данном случае. Знание особенностей распределения экстремальных величин или способность вывести закон распределения для нетривиальных наблюдаемых процессов намного полезнее навыков пользования любым программным продуктом, IMHO.

[Физик-Лирик]

Это не для поиска работы, а так, чтобы иметь полезные навыки в будущем.
Питон, теоретически, может когда-нибудь пригодится для работы, но VBA несколько полезнее как расширение excel (хотя, кроме basics ничего до сих пор не было нужно). А весь питон у меня пока сводится к домашним проектам на raspberry pi. Поэтому не знаю, может ли мне спарк или скала принести пользу в будущем. Для чего они вообще используются? В смысле, в чем их специализация?

Это просто undergrad курс введение в статистику с R.

А в будущем чем планируете заниматься? Хотите больше изучать предмету область или софт? Наверное, то и другое, но это далеко не всегда коррелирует. Если хотите углублять предметную область, возьмите серьёзные книги по той же статистике, например. Изучение софта полезно, но если им активно не пользоваться, моментально забывается. А как насчёт прикладной математики?

[Физик-Лирик]

Первичное - знание предметной области, статистики в данном случае.

Хорошо, если бы это еще руководство понимало.
Чтобы знать предметную область, в ней надо активно работать. Изучать по книгам можно только теорию. Но даже высококлассные теоретики в целом бизнесу не нужны. Получается замкнутый круг. Чтобы работать в области, надо её знать, а чтобы знать, надо в ней работать. В "молодом" возрасте это легко разрешимо, т.к. считаешься молодым специалистом. Когда уже находишься в ранге немолодого специалиста (типа старшего или главного инженера), то уже предполагается, что специалист в области. Я не имею в виду написание софта, а знание секторов экономики (типа банковский сектор, медицина и т.п.). Перескакивать очень сложно, учи - не учи.

[flip_flop]

Первичное - знание предметной области, статистики в данном случае.

Хорошо, если бы это еще руководство понимало.
Чтобы знать предметную область, в ней надо активно работать. Изучать по книгам можно только теорию.

"Нет ничего практичнее хорошей теории" ©

"Интернет предлагает просто удивительное разнообразие имен, главным образом физиков, кому приписывается фраза. Здесь и Альберт Эйнштейн, и Нильс Бор, и Энрке Ферми и Эрнст Резерфорд, и Луи де Бройль, и Тодор Карман, и Людвиг Больцман, и, наконец, Густав Роберт Кирхгоф. Год назад, в "Новой газете" биолог Михаил Гельфанд опубликовал заметку в которой утверждал, что помимо перечисленных физиков, выражение приписывают также советскому физику Николаю Боголюбову, а кроме тогo Давиду Гильберту, Дмитрию Менделееву, Карлу Марксу, Фридриху Энгельсу, Ленину и даже Леониду Ильичу Брежневу!
И самое смешное, что все эти люди действительно говорили нечто подобное!!!"

[5555]

что скажите по этому плану:
The free online course фтв Diploma in Business Communication Skills will help you develop effective communication skills for the workplace, from enhancing your professional writing techniques to improving your interpersonal and presentation skills.
https://alison.com/courses/diploma-in-b ... ion-skills" onclick="window.open(this.href);return false;