Главное Авторские колонки Вакансии Вопросы
401 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Почему аналитику данных и data scientists нужно разобраться, что такое Github? (+ 5 бесплатных курсов)

Github - это международная платформа, которую используют не только разработчики, но и специалисты по данным (аналитики данных, data scientists). Github предоставляет инструменты и возможности, которые могут значительно улучшить ваш опыт и повысить эффективность.
Мнение автора может не совпадать с мнением редакции

Больше пишу в своем телеграм-канале по по аналитике и данным.

Github — это международная платформа, которую используют не только разработчики, но и специалисты по данным (аналитики данных, data scientists). Github предоставляет инструменты и возможности, которые могут значительно улучшить ваш опыт и повысить эффективность.

1) Хранилище резервных копий

GitHub можно использовать в качестве платформы как для хранения кода вашего проекта.

GitHub основан на Git (система контроля версий). Если что-то случится с кодом на локальном компьютере, у вас всегда будет версия, которую можно получить с серверов GitHub, и код не будет потерян.


2) Социальная сеть для технических специалистов с большим количеством бесплатных примеров проектов

Одной из лучших особенностей GitHub является то, что он содержит проекты людей со всего мира, которые сосредоточены на множестве различных областей технологий. Многие из этих людей являются специалистами по данным и бесплатно делятся своими проектами с остальным сообществом.

Это отличный способ вдохновиться чужими проектами. Точно так же, как прокручивая Pinterest или Instagram.

Для аналитиков данных и data scientists могут быть полезны следующие темы:

Визуализация данных

Машинное обучение

Анализ данных


3) Вы можете создать портфолио на Github

Публичное портфолио демонстрирует вашу работу, особенно потенциальным работодателям. Можно рассматривать это как публичное доказательство того, что у вас есть навыки и опыт, указанные в вашем резюме. Портфолио особенно важно, если опыт работы небольшой.

Пример — AlextheAnalyst.


4) Работа над проектами с открытым исходным кодом

Это проекты, которые владельцы сделали доступными для бесплатного публичного использования. Вы можете внести свой вклад, дополнив их написанным вами кодом и тем самым добавить строчку опыта в свое портфолио. Не уверена, что такие проекты есть для аналитиков данных, но для data scientisct и разработчиков видела.


5) Для совместной работы с другими специалистами по данным

GitHub предоставляет функции для управления проектами и совместной работы, такие как отслеживание ошибок (issue tracking), запросы на объединение (pull requests), возможность вносить комментарии к коду и многое другое.

Чтобы разобраться в Github, вот бесплатные материалы:

Документация Github docs.github.com

Git Started with GitHub (Udemy)

Introduction to Git and GitHub (Google)

Getting Started with Git and GitHub (IBM)

А также в своем телеграм-канале Аналитика и Growth mind-set делюсь полезными материалами по аналитике данных, машинному обучению и AI.

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.