Задача не епануться И так расписан каждый день недели Хочется завершить все дела в этом году Много рабочих созвонов с командами , надо проставить планы по всем проектам,бизнесам и тд Вы там как к концу года? Так же в ахере?
Эксперт делится реальным опытом использования 25 нейросетей для дизайна, видео, текста и автоматизации. Узнайте, какие инструменты выбрали другие специалисты!
🤝Ключ к крепкому и счастливому союзу! Задумывались ли вы когда-нибудь, почему одни пары живут душа в душу, а другие постоянно сталкиваются с трудностями и непониманием? В чем секрет гармоничных отношений? Конечно, любовь – это важный ингредиент, но не единственный! Чтобы построить крепкий и счастливый союз, паре необходимо знать свои ОБЩИЕ ЗАДАЧИ! Это как карта сокровищ, которая указывает путь к взаимопониманию, росту и процветанию вместе. Почему знание задач так важно? • Общее направление: Когда пара знает, к чему стремится, у них появляется общее видение будущего. Это помогает им двигаться в одном направлении и поддерживать друг друга на пути к цели. • Понимание друг друга: Зная задачи партнера, вы лучше понимаете его мотивацию, ценности и приоритеты. Это помогает избежать конфликтов и находить компромиссы. • Работа над отношениями: Задачи – это не просто цели, это уроки, которые нужно пройти вместе. Совместная работа над отношениями укрепляет связь между партнерами и делает их союз более крепким. • Преодоление трудностей: Когда в отношениях возникают трудности, знание задач помогает паре взглянуть на ситуацию под другим углом и найти решение, которое будет соответствовать их общим целям. • Личностный рост: Совместное выполнение задач способствует личностному росту каждого партнера. Поддерживая друг друга, вы становитесь сильнее, мудрее и счастливее. Какие могут быть задачи у пары? Задачи могут быть разными: • Построение крепкой семьи: Создание уюта, рождение и воспитание детей, поддержание семейных традиций. • Финансовое благополучие: Достижение финансовой стабильности, создание общего бизнеса, инвестирование в будущее. • Личностный рост и развитие: Совместное обучение, путешествия, участие в проектах, которые помогают раскрыть потенциал каждого партнера. • Служение миру: Участие в благотворительных проектах, помощь нуждающимся, защита окружающей среды. Как узнать задачи вашей пары? Пишите в комментариях дату рождения Вас и вашего партнера и я расскажу вам задачи пары.
Девочки, ищу помощницу для онлайн-работы! Помощь в подготовке материала для бизнес-страниц в Инст/ВК. Оплата за каждую выполненную задачу. Важно: задач будет не так много, большого дохода не получится; просто приятный заработок на себя любимую 🌸 Пишите в личку, сразу с ссылкой на свой Инст.
Я все о том же, об IT. Сейчас есть очень много новых профессий. Наверняка вы тоже натыкались на такие словосочетания как Data Scientist, Data Analytics и Business Analytics. Кто это вообще такие? И в чем их различие?! Некоторые считают что они занимаются одним и тем же. На самом деле все не так просто. У каждого из них — свои задачи и функции, которые могут пересекаться. 📊Data scientist чаще работает с большими массивами данных. Он ищет в них закономерности, строит прогнозные модели, создает рекомендательные алгоритмы. Также data scientist может визуализировать данные. Ключевые навыки data scientist'а: ✅умение анализировать. Нужно проанализировать задачу перед ее выполнением, подумать над тем, какие данные нужны и как их лучше всего собрать. После сбора данных нужно оценить их качество, потом — качество моделей и вероятность их использования в реальном мире. На каждом этапе можно допустить ошибку. Поэтому нужно анализировать промежуточные результаты. Иначе вы рискуете не заметить ошибку и потратить время зря, обнаружив ее в финале. ✅способность учиться от задачи к задаче, чтобы предыдущий опыт помогал вам справляться с новыми вызовами быстрее». ✅Кроме этого, data scientist должен иметь опыт программирования на Python и R, должен уметь работать с SQL, создавать визуализации данных и обладать хотя бы базовыми знаниями в области machine learning(машинное обучение) чтобы строить модели. 📊Data analytics — позиция для тех, кто хочет начать работать с данными. Технические навыки важны, но главное — знание статистических методов. Ключевые навыки дата-аналитика: ✅знание языков Python/R, математики/статистики, SQL, ✅опыт работы с платформами для аналитики и визуализаций Tableau/Power BI ✅любовь к цифрам и усидчивость. Часто нужно довольно долго копать, чтобы найти что-то интересное. ✅способность решать проблемы, искать новые идеи и решения. ✅коммуникабельность (важны и коммуникация в команде, и правильная подача результатов анализа) 📊Задача Business analytics - получение информации с использованием ряда технологий, навыков и передовых отраслевых практик для использовании в бизнес-планировании. С течением времени у бизнеса увеличивается объем данных, и бизнес-аналитик занимается формированием, ориентированных на данных, стратегий для роста бизнеса с использованием конкурентных преимуществ. Если мы углубимся в работу бизнес-аналитики, то увидим разделение на бизнес-анализ и статистический анализ. Бизнес-анализ опирается на имеющиеся данные, чтобы судить о том, как определенный отдел или сотрудник достигает поставленных целей со временем. Статистический анализ - гораздо глубже. Он, используя собранную информацию и используя статистические алгоритмы прогнозирует будущий результат. Он включает использование интеллектуальных аналитических средств, анализ кластеров и т. д. Чем крупнее компания, тем выше вероятность, что там будут работать и инженер, и аналитик, и data scientist и бизнес аналитик. В стартапах компетенции всех трех специалистов может совмещать один человек — собирать данные, строить модели и анализировать их. У нас например относительно большая “компания”, но я почему- то занимаюсь этим всем одна. LOL🥺 #нетнеумничаю
