Начиная со второго года обучения, можно выбрать более узкую специализацию в Data Science: ML Engineer (Разработчик машинного обучения), CV Engineer (Специалист по компьютерному зрению), NLP Engineer (Специалист по обработке естественного языка). Чем Data Scientist отличается от Data Analyst и Data Engineer. Средняя зарплата специалиста. Медианная зарплата Data специалистов в 1 квартале 2023 года. А также смотрите графики с распределенным значением уровня зарплат: от минимальной зафиксированного уровня ожидания заплаты для профиля специалиста и его грейда, до максимальной. Data Science. 5 лет опыта и больше. Можно удаленно. от $5,000 до $8,000. Компания Diel Development ищет сотрудника на удалённую работу в проектах блокчейна, криптовалют и NFT. Зарплата $5000–$8000.
DATA SCIENTIST SALARY: Average Data Scientists Pay 2023
Оплата начинается от 100 000 до 200 000 рублей в месяц. NLP Engineer Инженер по обработке естественного языка Разработка и обучение моделей для анализа текста и речи. Заработок варьируется от 120 000 до 250 000 рублей в месяц. Средняя зарплата начинается от 100 000 и может достигать 200 000 рублей в месяц. Оплата варьируется от 150 000 до 350 000 рублей в месяц. AI Ethics Analyst Аналитик по этике искусственного интеллекта Исследование и разработка практик, связанных с этичным использованием AI.
ЗП начинается от 100 000 и может достигать 200 000 рублей в месяц. Data Visualization Specialist Специалист по визуализации данных Создание информативных и интерактивных визуализаций данных. Заработок варьируется от 90 000 до 150 000 рублей в месяц. AI Product Manager Продакт-менеджер в области искусственного интеллекта Управление разработкой продуктов и приложений на основе искусственного интеллекта. Доход начинается от 130 000 и может достигать 250 000 рублей в месяц.
Data Quality Analyst Аналитик качества данных Оценка и обеспечение качества данных, выявление и устранение ошибок. Оплата варьируется от 90 000 до 160 000 рублей в месяц. Data Privacy Officer Специалист по защите данных Обеспечение соблюдения нормативных требований по защите данных и конфиденциальности. Healthcare Data Analyst Аналитик данных в здравоохранении Анализ данных в медицинской сфере, оптимизация процессов и принятие медицинских решений. Заработок варьируется от 110 000 до 200 000 рублей в месяц.
Без воды — только то, что пригодится Сформируем портфолио из 7 проектов Приглашаем лучших экспертов-практиков Доводим до оффера за 9 месяцев Почему мы Вы разберете практические кейсы, которые моделируют задачи дата-сайентистов. Сможете потренировать полученные навыки, стать уверенней, наработать портфолио. Авторы курса — практикующие разработчики, специалисты по машинному обучению и Data Science. Вы решите реальные тестовые и подготовите резюме с учетом специфики индустрии вместе с HR-отделом Eduson.
Data scientist Оператор Газпром ИД 31 декабря 2022 — сейчас мы начинаем реализовывать рекомендательные системы, в связи с чем находимся в поиске data scientist на удаленку или гибрид, санкт-петербург м.
Data scientist в монетизацию Яндекс. Карт 11 января 2023 — Яндекс Карты — это не только удобный сервис, которым пользуются миллионы, но и площадка для организаций, которые могут рассказать о себе широкой аудитории. Мы создаём продукт для продвижения офлайн-организаций: компании получат преимущества в поиске и... Data scientist 1221Системс 30 декабря 2022 — чего мы от тебя ожидаем: опыта работы data scientist от 1 года; хороших знаний python и теории машинного обучения; практического опыта разработки и внедрения моделей машинного обучения recsys, coreml ; понимания и умения объяснять результаты своей...
Для анализа мы использовали вакансии, публикуемые в сообществе ODS. По правилам сообщества все вакансии должны иметь зарплатную вилку от и до и подробное описание вакансии - есть что анализировать. К статье прилагается репозиторий с ноутбуком и исходными данными. Кол-во и динамика вакансий В сообществе ODS вакансии публикуются в нескольких каналах в slack.
Помимо самих вакансий там есть комментарии пользователей. Посмотрим на общую динамику по кол-ву сообщений в этих каналах. Общее кол-во сообщений достигло максимума в 3 квартале 2018 года. После этого активность снижалась - резкое падение кол-ва сообщений произошло в 2020 году. Что это коронакризис или хайп по data science уже прошел? Здесь мы смотрим на все сообщения: это и сами вакансии, и комментарии пользователей. Для дальнейшего анализа нам нужно отделить сообщения с вакансиями от комментариев, самый простой подход - это считать вакансией все сообщения, с которых начинается тред. Но до 2017 года тредов вообще не было, и все сообщения сыпались в общий канал.
У части сообщений и сейчас нет треда, если никто не оставил комментарий. Плюс не все сообщения, с которых начался тред, являются вакансиями. Для дальнейшего анализа мы сделали простую модель, которая классифицирует сообщение в зависимости от используемых слов. Вакансию характеризуют такие слова: навыки: python, sql, data, английский ссылки и email: http, https, mailto слова связанные с вилкой зп: вилка, от, fork, 200, 50 и т. Паника отменяется, товарищи, кол-во вакансий по прежнему растет! До второго квартала 2020 тренд был почти линейный, затем произошло небольшое падение и стагнация длиной в 2 квартала, но уже с 4 квартала 2020 года пошел заметный рост, который ускорился в 2021 году. Для сравнимости с 2021 годом, прирост здесь и далее считается по первым полугодиям Скорее всего прирост кол-ва вакансий за весь год окажется меньше, но все равно это явная аномалия. Специальности и грейды Интересно посмотреть на динамику кол-ва вакансий по сегментам, для этого спарсим грейд и специализацию для каждой вакансии регулярками.
Возможно, сейчас появилось понимание, что data science команда состоит из разных ролей, и набирать одних саентистов без инженеров и аналитиков не так эффективно. Джунов ищут чуть чаще, чем лидов, но спрос на лидов растет быстрее, возможно, это только специфика чата ODS, где чаще ищут специалистов с опытом. Посмотрим еще на распределение грейдов для каждой специальности Спрос на джунов в дата инжиниринге ниже, чем в аналитике и data science.
Работа и вакансии "junior data scientist" в России
Средние зарплаты data science. Мы посчитали средние зарплаты по всей России на основе вакансий сайта и других порталов по поиску работы. А профессия Data Scientist – «учёный по данным» официально зарегистрирована как академическая и межотраслевая в начале 2010 г. Хотя первое упоминание термина data science было отмечено в книге Петера Наура 1974 г., но в ином контексте. Data Science. 5 лет опыта и больше. Можно удаленно. от $5,000 до $8,000. Компания Diel Development ищет сотрудника на удалённую работу в проектах блокчейна, криптовалют и NFT. Зарплата $5000–$8000. Чем Data Scientist отличается от Data Analyst и Data Engineer. Средняя зарплата специалиста. По данным аналитической компании HeadHunter, средняя зарплата специалистов по data science в России в 2024 году составила 250 тысяч рублей в месяц, что на 15% больше, чем в 2023 году.
Работа и вакансии "junior data scientist" в России
These estimates are in line with the findings of the O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey, which estimates that the average change in compensation over the last three years in the data science/AI field is $9,252, which corresponded to an annual increase of 2.25%. Средняя зарплата Data Scientist’а в РФ. max_g480_c12_r4x3_ Вот мы и подошли к отечественному рынку труда в сфере Data Science. Ежедневная работа и подработка для специалистов по Data scientist в России. Более 323219 предложений на январь 2024 года. Выбирайте сами c кем работать и сколько зарабатывать! Исследование рынка аналитиков компании «Нормальные исследования» и рекрутингового агентства показывает, что специалисты по Data Science получают в среднем большую зарплату, чем аналитики других специальностей. Сколько получает Data Scientist. Уровень зарплаты зависит от образования, опыта работы, специализации и набора навыков, а также от самих компаний и их местоположения. Например: В России средняя зарплата составляет ≈ 200 тыс. рублей в месяц.
Data Scientist salary in US
И, к счастью для работодателей, этому учат в вузах, поэтому первичным критерием проверки как раз является профильное образование. Дата-сайентисту нужно на чём-то программировать модели, а Python — один из самых популярных и сравнительно простых для освоения языков программирования. Недаром с лета 2022 года он возглавляет рейтинг Tiobe. И вновь — неудивительно. Дата-сайентист работает с данными, которые нужно сначала извлечь из базы и привести в порядок, а уже потом строить модели на их основе. Без знания SQL не обойтись. Но многие его не указывают по причине очевидности: отладка модели «на живую», без проведения тестов — долгий и дорогой процесс. Среди конкретных алгоритмов упоминались logistic regression, svm, knn, nn, decision tree, random forest. На рынке Data Science ищут не чистых технарей, а специалистов, которые сознательно помогут улучшать бизнес-показатели. Но, судя по предложениям работодателей, это необязательно.
Дочитываю про сравнение результатов кластерного анализа и иду прогуляться до магазина, чтобы поразмяться. Челюсти после чистки, как обычно, гудят. Вдобавок чешутся глаза: весной у меня обычно аллергия на что-то, скорее всего, на березу. В этом году апрель и май дождливые, так что пока обхожусь без антигистаминных, но каждый теплый солнечный день сразу же дает о себе знать. Покупаю овощи, чернику, 300 г копченой семги, творог. Обычно, если нет конкретного запроса, выбираю из многих вариантов тот, что подешевле или со скидкой. Делаю по дороге пару фотографий, которые отражают текущую реальность этого района: тут интенсивно что-то строится и перестраивается. Грызу китайскую капусту, запускаю куски кода по визуализации кластеров.
Немного захожу в тупик. Алгоритмы, которые автоматически выбирают число кластеров, к сожалению, не совершают волшебства: очень много стран вообще не кластеризуются. Ем салат из тунца. В нем попадается кориандр — проклятье, не люблю его вкус. Полирую протеиновым батончиком. Запихиваю продукты и ноутбук в рюкзак и бегу на остановку трамвая. Пока непонятно, как решать задачу, но есть ряд полезных наблюдений, а также написаны полезные куски кода для анализа. Завтра надо посмотреть на SDG 3, у которой целых десять индикаторов, как там будет работать Feature Agglomeration.
Я не записываю время своей работы. Можно выбрать вариант с записью, тогда сверхурочные часы будут добавляться к отпускным дням. Почти два часа лежу на массаже и лечебных процедурах: у меня гиперкератоз и пигментация. Продолжаю размышлять о работе и планирую, по каким дням разместить какие тренировки. Наконец-то дома. Вернулись на электричке. Из любопытства взвешиваюсь — 1 кг уже отвалился. Нарезаю редиску, перец, яйцо, сыр, утку.
Смотрим третью серию Silo. Продолжаю писать на романшском поэтический текст про цвета и мебель, но моя фантазия уже сдается. Пробую получить пару предложений от ChatGPT, но там явно речь о каких-то других картинах из ее галлюцинаций. Забираюсь в кровать. Там живут мягкие игрушки: шиба-ину с ожирением последней степени, двуличный осьминог, пакостная мышь и скептический скат. Ската мы нашли и купили на прошлой неделе в аквариуме в Лозанне. Просыпаюсь на десять минут раньше будильника, дремлю. С левой стороны побаливает горло, начало еще вчера.
Чищу зубы, взвешиваюсь — минус 1,6 кг по сравнению со вчерашним весом. Плюс полкило за четыре дня уже куда реалистичнее, чем два кило. Сегодня работаю удаленно. Делаю черный кофе с кокосовым маслом, закладываю остатки стирки в машину. Пока разогревается кластер databricks, записываюсь на ежегодную проверку здоровья — недавно пришло письмо с напоминанием. Выбираю 08:00 30 мая. В рабочем календаре блокирую 8 и 9 июня под возможное скалолазание со знакомым гидом, который в Церматте. Давно с ним не виделись.
Если на следующий год еще улучшу технику сноуборда, хочу попробовать покататься с ним в Валлисе, правда, он будет на лыжах. Любимая тема для жалоб: как кто-то подсел к Р. Обычно купе делится на участки по четыре места, и по швейцарскому этикету, если есть незанятый участок из четырех, нужно сесть туда. Работаю над визуализацией выбора числа кластеров. В «Телеграме» отвечает знакомый, с которым мы учились в докторантуре в Цюрихе по направлению «Финансы». Мы видимся примерно раз в пять лет. Договариваемся встретиться завтра в половине восьмого. Открываю приложение с расписанием общественного транспорта и планирую, как совместить это с поездкой на скалодром.
Хочу отправиться в Веденсвиль: там много маршрутов с самостраховкой, которые мною еще не пройдены. Мой партнер по тренировкам уехал на три недели в отпуск в Норвегию. Снова делаю черный кофе и нарезаю немного сыра. Продолжаю эксперименты с параметрами. Мое рабочее место дома 11:00—11:45. Созвон с шефом. Рассказываю ему про успехи с кластерами и про прогресс по другим направлениям. Жалуюсь, что практикант не хочет разбить pull request на удобные мне блоки, что другая команда уже второй раз присылает тексты для сайта с опечатками, хотя элементарно же проверить их в «Ворде», и что провайдер игнорирует мой запрос по поводу качества данных.
Жалобы вызывают у шефа мало сочувствия. Руководство здесь жестче, чем на предыдущем месте работы: шеф хочет вникать во все проекты, что одновременно и хорошо, и плохо. Инициатива приветствуется, но она наказуема: родил идею — тебе ее и воплощать. Отношения у нас нормальные, но иногда въедливость шефа раздражает, особенно когда ответов на его вопросы пока нет. Ем семгу и авокадо, полирую обед салатом с помидорами и заправкой из зернистого творога. Пью третий кофе. Пробую самые разные идеи — что-то работает, что-то нет. Растекаюсь мыслью по древу и перестаю понимать, что делаю.
Дописываю расчет нескольких вспомогательных показателей, и тут глючит драйвер на кластере. Думаю, что самое время пойти в зал и там по ходу дела еще подумать. Зал в десяти минутах пешком от дома. Захожу в супермаркет Coop, покупаю авокадо и чернику: она была вкусная и сегодня все еще со скидкой. Начинаю тренировку. В зале начинаю с жима лежа — давненько мы с ним не пересекались. В паузах делаю болгарский сплит. Потом выполняю жим вверх и упражнения на бицепс и трицепс.
Особых идей по работе пока нет. Разве что взять другой набор данных, чтобы разнообразить наблюдения за поведением моделей. Зал, где я занимаюсь Утомив верхнюю часть тела, перехожу на румынскую тягу на одной ноге. Часто делаю односторонние упражнения: считаю, что это полезно для скалолазания. Для баланса нагрузки делаю обратный нордик. В оставшиеся десять минут делаю горизонтальную тягу. Вертикальную сейчас в зале не выполняю, иначе получится перекос из-за скалолазания. В рабочие дни я обычно тренируюсь по часу.
В выходной по настроению могу заниматься и два. Когда-то давно у меня была строгая программа и выбешивало, когда нужный тренажер был занят. Сейчас просто делаю упражнения на все тело в любом порядке, главное для меня — стараться прибавлять веса. Снова дома, запускаю кластер. Наливаю минералки, заливаю кипятком немного мюсли с казеином и кидаю туда черники. Слушаю фоном выступление Зубаревич на форуме в Тбилиси. Бодаюсь с новыми данными: у одной переменной огромный разброс — решаю прологарифмировать. Приходит Р.
Просветы и идеи есть, но впереди еще много работы. Идем прогуляться по округе, обнимаемся, навещаем недавно найденный нами пруд, полный жаб и лягушек, которые громко квакают. Непонятно, пойдет дождь или нет. Делаю салат из разных овощей, Р. Оно было куплено мной после одного сплитборд-тура на нижней станции приватного подъемника и являет собой деликатес кантона Ури. Вроде бы хозяйство, которое содержит подъемник, и изготовило это мясо. Так мило. Смотрим четвертую серию Silo.
Почему именно такая зарплата? А почему нет! Впрочем, попробуйте примерить подобную зарплату к себе. Возможно, она вам подойдет и понравится.
Однако если без шуток, то 170 000 рублей в месяц, или более 2 миллионов рублей в год, — это средняя зарплата специалиста в сфере Data Science с примерно двухлетним опытом. Так как в сфере Data Science сейчас ощущается кадровый дефицит, то даже специалисты начального уровня с 1 годом опыта получают в среднем 120 тысяч. Однако нельзя останавливаться в начале пути. Так, оклад продвинутых специалистов превышает 250 000 рублей.
Что такое Data Science и Big Data? С одной стороны, потенциальная зарплата выглядит крайне привлекательно. С другой — сложно претендовать, когда название профессии не слишком объясняет, о чем вообще речь. Big Data, «биг дата», или большие данные — это огромные массивы данных, которые накапливаются в системах.
Причем речь не про межзвездные полеты, а про самые банальные вещи. Например, в продуктовых магазинах каждый день совершаются тысячи покупок, банки каждый день проводят сотни тысяч финансовых транзакций, а на сайтах пользователи совершают миллионы действий. Все эти данные собираются в массивы информации, с которыми надо что-то делать. Ведь в этих данных содержатся полезные инсайты о том, как эффективнее и правильнее вести бизнес.
Специалистов, работающих с Big Data, стали называть data scientists, или дата сайентистами. Это люди, задача которых — проанализировать большие данные, найти в них закономерности и дать ответы на вопросы. Как дата сайентисты превратились в новую элиту? Если ещё лет 10 назад все носили на руках программистов и считалось, что только за ними будущее, то сегодня всё изменилось.
И человечество относительно близко к тому моменту, когда машины сами себе смогут писать код. А вот вопрос анализа данных, стратегического планирования и придумывания алгоритмов вряд ли когда-то смогут передать в руки искусственного интеллекта.
Карьеры, средняя зарплата в Data Science — 170 000 рублей.
Отдельная перспективная опция — возможность работы в международных компаниях. Какие качества пригодятся дата-сайентисту Коммуникабельность — общаться нужно много: принимать задачи и разбираться в них, общаться с командой, презентовать результаты заказчикам. Критическое мышление — умение задавать много вопросов окружающим и искать реальные, а не мнимые закономерности.
Любознательность — нужно разбираться не только в своей сфере, но и в том, как работают бизнес-процессы, чтобы помочь компании вырасти. Как стать специалистом по Data Science Прежде всего стоит подготовиться к тому, что быстрого старта в IT не будет. Для Data Science нужна крепкая теоретическая база в математике, которую не выучить за три недели.
Есть несколько вариантов получить необходимые знания. Самостоятельное обучение. Способ подойдет тем, у кого уже есть опыт в IT, а также стальная воля для того, чтобы организовать свой учебный процесс и следовать ему.
Чтобы погрузиться в среду и разобраться с современными задачами и подходами, полезно почитать кейсы на Хабре. После этого нужно много практиковаться и делать pet-проекты, чтобы получить опыт для своей первой работы или стажировки. Онлайн-курс по Data Science.
Подойдет тем, кто хочет освоить базовые знания на практике и передать организацию образовательного процесса в надежные руки. Обучение потребует от вас меньше усилий, вы будете работать над проектами под руководством кураторов-практиков. Минус способа — он не бесплатный.
Зато быстрее, чем учиться самостоятельно. Магистерская программа по Data Science.
Сколько зарабатывают в ИТ: весна-лето 2023 года
У data science стабильный рост зарплаты в cреднем на 11% в год. Вилка для джунов почти не изменилась за последние 3 года, по всем остальным уровням есть более-менее стабильный рост. Сильнее всего выросла зарплата специалистов уровня lead: +40% за 3 года. We at 365 Data Science are firm believers in making informed decisions. To help you out, we present a detailed overview of data science salaries across different countries, levels of education, industries, and more. For the sake of consistency, the comparison includes self-reported Glassdoor data only. According to , in the United States, a basic Data Scientist earns an average of $108,000 per year. A Machine Learning Engineer, who is able to put Machine Learning models into production, can make $127,000 per year. A Data Science Manager or Architect makes $140,000 per year. По данным Хабра, средняя зарплата айтишником в первом полугодии 2023 года — 180 084 ₽ в месяц. Вилка зарплат меняется вместе с карьерным ростом: если дорасти до сеньора, можно получать сотни тысяч рублей в месяц.
Сколько зарабатывает инженер данных?
Нужны для верстки веб-сайтов, с их помощью можно перевести визуальные решения в код. Облегчают написание кода, его структуру и читабельность. Язык JavaScript. Библиотека jQuery. Упрощает работу с программным интерфейсом HTML-документов. Backend-разработчик Когда пользователь заполняет форму регистрации на сайте, он видит только фронтенд: интерфейс, дизайн, шрифты.
Введенная информация попадает в базу данных и хранится как бы на другом конце — то есть в бэкенде сайта. Backend-разработчик — это программист, который налаживает «внутреннюю» работу сайта: подгрузку контента, хранение пользовательских данных, связь платежной системы с сайтом. Работа с системами баз данных — например, где хранятся контакты пользователей. Работа с программным интерфейсом приложения, API. Связь сайта с внешними сервисами — с платежными системами, службами доставки, маркетплейсами, личными кабинетами.
Тестирование и оптимизация приложения. Серверные фреймворки, например Django или Spring Framework.
Дата-сайентист работает с данными, которые нужно сначала извлечь из базы и привести в порядок, а уже потом строить модели на их основе. Без знания SQL не обойтись. Но многие его не указывают по причине очевидности: отладка модели «на живую», без проведения тестов — долгий и дорогой процесс. Среди конкретных алгоритмов упоминались logistic regression, svm, knn, nn, decision tree, random forest. На рынке Data Science ищут не чистых технарей, а специалистов, которые сознательно помогут улучшать бизнес-показатели.
Но, судя по предложениям работодателей, это необязательно. Сколько зарабатывают дата-сайентисты Спрос на дата-сайентистов явно превышает предложение, чем и обусловлен размер зарплат. Впрочем, джуны и стажёры тоже востребованы, пусть и в меньшей степени. В условиях дефицита кадров крупный бизнес может действовать по стратегии «вырастим внутри»: нанимать людей с базовыми знаниями и доучивать на реальных проектах. А теперь перейдём к зарплате.
На что я скажу — молодец! Сын маминой подруги. Очевидно, в опросе он не участвовал. Пригласите его в чат Fless, будет зарплатой щеголять. Все же абсолютное большинство людей, которых вы можете встретить в жизни в России, даже среди карьеристов и выпускников топовых вузов, зарабатывает меньше миллиона двухсот тысяч. Опрос показал, что медианная зарплата участника чата — 230К рублей в месяц. То есть у половины опрошенных зарплата меньше 230 тысяч, а у половины — больше. Это люди с опытом, конечно. Так что, выпускники, расслабьтесь. На деле сразу после вуза платят меньше, и это нормально. Копнем чуть глубже. Для удобства разобьем все роли на 2 категории — технари и нетехнари. Технари — это инженеры и data scientist-ы, а нетехнари — менеджеры, продакты, проджекты, аналитики, консультанты. Все остальные, короче. Пойдем по очереди. Сын маминой подруги со мной, конечно, не согласится, но 350 тысяч у мидла дата саентиста — очень приятная зарплата. А если удачно устроиться в компанию в США, то получается тот же самый миллион двести тысяч. И устроиться в США-таки возможно — технарей в горячих направлениях в западные компании берут сильно лучше, чем нетехнарей. Нетехнарей на Западе и своих хватает. Кроме того, data scientist-ы и инженеры могут успешно расти, будучи индивидуальными контрибуторами, экспертами, без вот этой всей шляпы с лидерством, менеджментом, менторингом и прочими модными словами. Пили код, строй модели, экономь деньги бизнесу, богатей. Не делайте этого! Они не платили за рекламу! И раз не заплатили, я могу с чистой совестью представить вам слона в комнате со Скилл Практикумами. Джуны никому не нужны. Джуны — это свежие выпускники технических курсов без опыта работы. Их сейчас туева хуча, и они никому не нужны.
Зал в десяти минутах пешком от дома. Захожу в супермаркет Coop, покупаю авокадо и чернику: она была вкусная и сегодня все еще со скидкой. Начинаю тренировку. В зале начинаю с жима лежа — давненько мы с ним не пересекались. В паузах делаю болгарский сплит. Потом выполняю жим вверх и упражнения на бицепс и трицепс. Особых идей по работе пока нет. Разве что взять другой набор данных, чтобы разнообразить наблюдения за поведением моделей. Зал, где я занимаюсь Утомив верхнюю часть тела, перехожу на румынскую тягу на одной ноге. Часто делаю односторонние упражнения: считаю, что это полезно для скалолазания. Для баланса нагрузки делаю обратный нордик. В оставшиеся десять минут делаю горизонтальную тягу. Вертикальную сейчас в зале не выполняю, иначе получится перекос из-за скалолазания. В рабочие дни я обычно тренируюсь по часу. В выходной по настроению могу заниматься и два. Когда-то давно у меня была строгая программа и выбешивало, когда нужный тренажер был занят. Сейчас просто делаю упражнения на все тело в любом порядке, главное для меня — стараться прибавлять веса. Снова дома, запускаю кластер. Наливаю минералки, заливаю кипятком немного мюсли с казеином и кидаю туда черники. Слушаю фоном выступление Зубаревич на форуме в Тбилиси. Бодаюсь с новыми данными: у одной переменной огромный разброс — решаю прологарифмировать. Приходит Р. Просветы и идеи есть, но впереди еще много работы. Идем прогуляться по округе, обнимаемся, навещаем недавно найденный нами пруд, полный жаб и лягушек, которые громко квакают. Непонятно, пойдет дождь или нет. Делаю салат из разных овощей, Р. Оно было куплено мной после одного сплитборд-тура на нижней станции приватного подъемника и являет собой деликатес кантона Ури. Вроде бы хозяйство, которое содержит подъемник, и изготовило это мясо. Так мило. Смотрим четвертую серию Silo. Мой салат 20:45. Вторая попытка прогуляться. Но через 15 минут начинается сильный дождь — и мы едем домой на трамвае. Никак не могу отделаться от пары мыслей о работе, поэтому решаю на чуть-чуть включить ноутбук и проверить пару идей. Полтора часа пролетели как мгновение, но это были удачные полтора часа: мне удалось обрезать несколько тупиковых ветвей и, кажется, поймать общее ощущение того, что вообще происходит. По крайней мере, я теперь могу подобрать слова для описания чисел, а это хороший знак. Быстро перезапускаю кефир, то есть ставлю сквашиваться новую порцию, и достаю на завтра фарш из морозилки. Завтра точно не буду так много работать. Даже не до смехуёчков с мягкими игрушками сегодня. В этот раз меня будит будильник. Как всегда после поздней работы, сон был похуже обычного. Иду в душ, взвешиваюсь — снова небольшой отвес. Сегодня опять работаю из дома. У нас схема: два дня удаленно, три — в офисе. Никто это особо не проверяет, но я стараюсь выбираться из дома. Делаю кофе с кокосовым маслом. В первую попытку спросонья забываю вставить капсулу — выливаю, злюсь. Накидываю пару фраз на тему «Как прошли длинные выходные». Начинаем урок по «Вотсапу» с романшем Яником. Сначала уточняю, как называть цвета типа «темно-синий», «желто-зеленый», «золотой», «горчичный». Зачитываю по абзацам подготовленный текст, обсуждаем ошибки. Многие конструкции, которые казались мне очень странными, оказались верными. Потом Яник задает мне три вопроса о тексте. Понимать на слух мне пока сложнее всего. Я отвечаю. Мои ответы уже пободрее, чем в первый раз: индивидуальные занятия — это вещь. Оказывается, ни в немецком, ни в романшском нет эквивалента понятию «солнечный зайчик». Готовлю тесто для пирога из многих видов муки: белой, гречневой, протеиновой — плюс добавляю яйца, кефир, соду. Начинка — из предварительно обжаренных говяжьего фарша, перца, кукурузы, эдамаме и шалота. Все это слоями заливается в форму и выпекается час. На прошлой неделе мы с Р. Завариваю казеин с хлопьями из разных злаков, грецкими орехами и кокосовой стружкой. Сажусь за работу. Быстро списываюсь с организатором насчет скалолазания с субботы по понедельник. Похоже, наконец-то мероприятие на природе не отменится из-за дождя. Правда, целевая группа этого скалолазания — семьи с детьми, но других вариантов все равно не было. К сожалению, этот спорт очень трудно практиковать в одиночку. А мой текущий партнер по скалолазанию на скалах сейчас во Франции. Пришло уведомление от Audible о новом кредите на счете. Пока вяло дослушиваю, что есть, или делюсь подпиской с Р. Вытаскиваю пирог. На вид ничего так 10:30. Созвон с портфолио-менеджерами насчет слайдов по биоразнообразию. Они получили от меня анализ того, какие стратегии выглядят хуже всего согласно метрике биоразнообразия. И того, какие компании вносят наибольший вклад в общую метрику по всем портфелям компании. Теперь нужно сделать презентацию о полученных выводах. Интересный опыт, потому что дата-сайентистам не всегда понятно, чего от них хотят аналитики. Делаю кофе, ем семгу, авокадо и остатки хлеба. Продолжаю эксперименты с кластерами. Хочу поменять метод отображения центра кластера в присваиваемое ему значение, но две другие идеи работают хуже, так что пока оставляю как есть. Пробую кусочек пирога, вкусно. Начинает тупить кластер databricks, перезагрузка не особо помогает — через 15 минут все опять зависает. Перезагружаю снова. Бывает так, что с утра хочется поработать — включаешь компьютер, а инфраструктура недоступна и неизвестно, когда будет. Горный гид лаконично пишет в «Вотсапе», что зарезервировал приют, и спрашивает: «Тифенбах предыдущим вечером? Допиваю полуторалитровую бутылку минералки — обычно делю ее на два дня. Замечаю, что у одной переменной надо считать среднее значение, а не изменение, а это еще не написано. Дополнительно надо изменить имя переменной на что-то более общее, чем beta, если теперь есть еще и avg — пусть будет kpi. Делаю салат и отрезаю пирога. Элегантно завершить работу с кластерным анализом сегодня не удалось — получилось только дописать использование среднего, даже не протестировав. Начинаются разные звонки и чаты: в районе 16:00 всегда такой всплеск активности. Особенно люблю коллег, которые пишут в чат вопрос, а потом пропадают в середине дискуссии. Еще люблю такое: «Я тут доделываю презентацию, и мне вдруг пришло в голову, что можно посмотреть еще на другие данные. Мы не можем посчитать вот это прям щас? Отвечаю на подобные вопросы, а параллельно бегаю по квартире, собираясь на скалодром. Успеваю на поезд.