Профиль навыка

Jupyter Notebooks

Этот навык определяет ожидания по ролям и уровням.

Machine Learning и AI Классический ML

Ролей

где встречается этот навык

Грейдов

сформированная дорожка роста

Обязательных требований

ещё 5 — необязательные

Machine Learning и AI

Классический ML

22.02.2026

Выберите текущий грейд и сравните ожидания. Карточки ниже покажут, что нужно закрыть для следующего уровня.

Чего ждут на каждом уровне

Таблица показывает, как меняется глубина владения навыком от Junior до Principal.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Работает в Jupyter Notebook/Lab для EDA, прототипирования моделей и визуализации результатов. Структурирует notebooks с markdown-описаниями, создаёт воспроизводимые эксперименты. Использует magic commands и extensions для повышения продуктивности.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Эффективно использует JupyterLab для полного ML-цикла: от EDA до model evaluation. Применяет papermill для параметризованного запуска notebooks, nbconvert для генерации отчётов. Настраивает kernel-ы для различных environments и проектов.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Проектирует notebook-based workflows для командной data science работы. Интегрирует notebooks с MLflow, DVC и CI/CD. Формирует стандарты notebook-разработки: templates, code quality checks, reproducibility. Создаёт reusable notebook components.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Определяет инфраструктуру notebook-разработки для data science команды. Координирует настройку JupyterHub, управление ресурсами и доступами. Формирует процессы перехода от notebook-прототипов к production-коду.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Формирует стратегию interactive computing platform для организации. Определяет enterprise notebook infrastructure: JupyterHub, Databricks, SageMaker notebooks. Оценивает cloud vs on-premise и security requirements для data science.

Junior 1 требований

Data Scientist

Работает в Jupyter Notebook/Lab для EDA, прототипирования моделей и визуализации результатов. Структурирует notebooks с markdown-описаниями, создаёт воспроизводимые эксперименты. Использует magic commands и extensions для повышения продуктивности.

Middle 1 требований

Data Scientist

Эффективно использует JupyterLab для полного ML-цикла: от EDA до model evaluation. Применяет papermill для параметризованного запуска notebooks, nbconvert для генерации отчётов. Настраивает kernel-ы для различных environments и проектов.

Senior 1 требований

Data Scientist

Проектирует notebook-based workflows для командной data science работы. Интегрирует notebooks с MLflow, DVC и CI/CD. Формирует стандарты notebook-разработки: templates, code quality checks, reproducibility. Создаёт reusable notebook components.

Lead / Staff 1 требований

Data Scientist

Определяет инфраструктуру notebook-разработки для data science команды. Координирует настройку JupyterHub, управление ресурсами и доступами. Формирует процессы перехода от notebook-прототипов к production-коду.

Principal 1 требований

Data Scientist

Формирует стратегию interactive computing platform для организации. Определяет enterprise notebook infrastructure: JupyterHub, Databricks, SageMaker notebooks. Оценивает cloud vs on-premise и security requirements для data science.

Загрузка комментариев...