М
А где можно посмотреть рекомендации по книгам для начинающих?
Size: a a a
2020 December 01
AJ
М
но правильно ли я понимаю, чтт если нет матобразования, легче войти в веб(не в плане обучения, а в плане требований ейчаров и вообще вакансий ) , поэтому лучше сначала веб, а потом как увидят у тебя опыт работы, пусть даже и не дс, то с большей вероятностью примут в дс?
Что значит "не в плане обучения, а в плане требования эйчаров"? Ты задачи должен уметь выполнять определённые. Веб и датасаенс практически не пересекаются: развиваешься либо там, либо там. В веб, конечно, вкатиться проще
DТ
Что значит "не в плане обучения, а в плане требования эйчаров"? Ты задачи должен уметь выполнять определённые. Веб и датасаенс практически не пересекаются: развиваешься либо там, либо там. В веб, конечно, вкатиться проще
просто слышал, что в дс куда меньше вакансий и в основном нужно матобразование. Если набоать опыт в вебе, то он будет котироваться при устройстве на работу в дс?
A
если в вебе чуть поработать и потом подботать литкод, то можно наверное и в фаанг метить?
AJ
Лучше датасаенс. Если шаришь в статистике, линале и матане - вкатишься быстро
Бтв, статы в датасайнс на уровне теорвера (с сигма-алгебрами, мерой и т.п.) или каких-то совсем прикладных вещей?
М
просто слышал, что в дс куда меньше вакансий и в основном нужно матобразование. Если набоать опыт в вебе, то он будет котироваться при устройстве на работу в дс?
>пыт в вебе, то он будет котироваться при устройстве на работу в дс?
Разве что при прочих равных даст преимущество
Разве что при прочих равных даст преимущество
М
если в вебе чуть поработать и потом подботать литкод, то можно наверное и в фаанг метить?
"фаанг"? Вут из ит?
A
facebook,google
М
Бтв, статы в датасайнс на уровне теорвера (с сигма-алгебрами, мерой и т.п.) или каких-то совсем прикладных вещей?
Берёшь курс Воронцова и смотришь. Осилишь со всеми домашками - считай получил стажировку в датасасаенс(мл, если конкретно)
VV
Датасаенс это вроде всякие оптимизации по большому счёту?
1) Вот у тебя в банке 100к анкет, среди них 5к не вернули кредит. Приходит новая анкета, и ты должен дать ответ, вернет или не вернет кредит.
2) юзер купил фильм на платном стриме, и нужно в поле с рекомендациями показать 5 других фильмов на основе данных о пользователе. Чем точнее рекомендательная система, тем больше профит.
З) и эти все данные нужно собирать, обрабатывать и хранить, и все ли нужно хранить, может какие-то столбцы взаимосвязаны и т.д.
2) юзер купил фильм на платном стриме, и нужно в поле с рекомендациями показать 5 других фильмов на основе данных о пользователе. Чем точнее рекомендательная система, тем больше профит.
З) и эти все данные нужно собирать, обрабатывать и хранить, и все ли нужно хранить, может какие-то столбцы взаимосвязаны и т.д.
М
facebook,google
А, лол, не. Угараешь что ли? Чтобы в такие компании метить, нужна нихуёвая база алгоритмов, помимо опыта
A
ну, готовятся люди, было бы желание)
М
1) Вот у тебя в банке 100к анкет, среди них 5к не вернули кредит. Приходит новая анкета, и ты должен дать ответ, вернет или не вернет кредит.
2) юзер купил фильм на платном стриме, и нужно в поле с рекомендациями показать 5 других фильмов на основе данных о пользователе. Чем точнее рекомендательная система, тем больше профит.
З) и эти все данные нужно собирать, обрабатывать и хранить, и все ли нужно хранить, может какие-то столбцы взаимосвязаны и т.д.
2) юзер купил фильм на платном стриме, и нужно в поле с рекомендациями показать 5 других фильмов на основе данных о пользователе. Чем точнее рекомендательная система, тем больше профит.
З) и эти все данные нужно собирать, обрабатывать и хранить, и все ли нужно хранить, может какие-то столбцы взаимосвязаны и т.д.
Этот товарищ правильно расписал задачи, вот только под
>все данные нужно собирать, обрабатывать и хранить, и все ли нужно хранить
обычно другие ребята идут: принято называть "датаинженер"
>все данные нужно собирать, обрабатывать и хранить, и все ли нужно хранить
обычно другие ребята идут: принято называть "датаинженер"
М
ну, готовятся люди, было бы желание)
Не спорю, вопрос желания и времени
DТ
Берёшь курс Воронцова и смотришь. Осилишь со всеми домашками - считай получил стажировку в датасасаенс(мл, если конкретно)
это же мл, а не дс у воронцова
VV
А где можно посмотреть рекомендации по книгам для начинающих?
Сегодня на Udemy кибер-понедельник, можешь купить какой-нибудь курс по DataScience.
М
это же мл, а не дс у воронцова
ml часть ds. Ds вообще весьма широкое понятие
M
А, лол, не. Угараешь что ли? Чтобы в такие компании метить, нужна нихуёвая база алгоритмов, помимо опыта
Чтобы попасть в такие компании нужно уметь проходить собесы в такие компании. Большое заблуждение что они сильно отличаются от средней галеры. Есть проекты у них r&d, там да, но большинство кода -- индусское качество
VA
Чтобы попасть в такие компании нужно уметь проходить собесы в такие компании. Большое заблуждение что они сильно отличаются от средней галеры. Есть проекты у них r&d, там да, но большинство кода -- индусское качество
+
Гляньте сорцы GRPC
Гляньте сорцы GRPC