D•
Аж в позапрошлую пятницу запустили
Size: a a a
2020 July 22
D•
Странно что только сейчас узнал :)
M
Всем привет! У кого в бою есть DSE Graph?
M
Или какие графовые БД у нас и профиль нагрузки?
EZ
Или какие графовые БД у нас и профиль нагрузки?
M
Не, маловато будет
M
Сколько у вас в ней V, E?
M
И она прохладная, горячий граф поинтересней , а не хэндлеры импортов и тп
С
господа, приветствую
я хочу начать изучать data science, ml
не подскажите какой-нибудь maproad, что нужно знать мастхев, возможно литературу какую
имею степень бакалавра по информатике и ВТ, немного знаю статистику, работаю разрабом в mobile
буду премного благодарен)
я хочу начать изучать data science, ml
не подскажите какой-нибудь maproad, что нужно знать мастхев, возможно литературу какую
имею степень бакалавра по информатике и ВТ, немного знаю статистику, работаю разрабом в mobile
буду премного благодарен)
Выбери интересующую область: анализ данных (мат. статистика, эконометрика, временные ряды. В плане практических инструментов в этом направлении: Python, SQL, Pandas, Numpy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Sktime (анализ временных рядов). Можешь выбрать написание рекомендательных систем, либо компьютерное зрение, либо NLP
С
Можешь все сразу
D•
EZ
Почти полтора года назад)
D•
Почти полтора года назад)
So slow :)
MW
Выбери интересующую область: анализ данных (мат. статистика, эконометрика, временные ряды. В плане практических инструментов в этом направлении: Python, SQL, Pandas, Numpy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Sktime (анализ временных рядов). Можешь выбрать написание рекомендательных систем, либо компьютерное зрение, либо NLP
Спасибо большое за помощь, Сергей! Учту
2020 July 23
K
Выбери интересующую область: анализ данных (мат. статистика, эконометрика, временные ряды. В плане практических инструментов в этом направлении: Python, SQL, Pandas, Numpy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Sktime (анализ временных рядов). Можешь выбрать написание рекомендательных систем, либо компьютерное зрение, либо NLP
а где математика ??
С
а где математика ??
Мат. статистика, линейная алгебра и ФНП
С
Но ФНП чисто для понимания работы графа вычислений и основных алгоритмов оптимизации по типу Ньютона-Рафсона, Имитация отжигом, градиентный спуск. Линейная алгебра для матричных преобразований (тот же алгоритм PCA). Про теорию вероятности я не писал, но её тоже желательно (Байесовский классификатор работает на основе теоремы Байеса)
С
Раз уж начали, то для Data Scientist’а было бы неплохо ещё знать хорошо SQL и уметь писать парсеры. Вам же рабы таскать вам данные не будут :)
K
Обычно как бывает
A
Раз уж начали, то для Data Scientist’а было бы неплохо ещё знать хорошо SQL и уметь писать парсеры. Вам же рабы таскать вам данные не будут :)
В некоторых случаях сбором и предобработкой данных занимаются Data Engineer-ы