NE
Ну так в таких сертификатах идёт привязка к экосистеме, я бы лучше привязался к амазону, с точки зрения карьеры конечно а не бизнеса
Size: a a a
2020 September 18
DC
Дело вкуса по большей части. Нас хотели первести на gcp, но в цене не сошлись
SS
Dmitry Chudinovskikh
У нас на работе дата инженеры это те, у кого есть сертификат azure data engineer associate или те, у кого знания на уровне этого сертификата
Так это начальный уровень по сути
2020 September 19
DC
Так это начальный уровень по сути
Разумеется опыт работы ещё.
Сам по себе сертификат никому нигде не нужен
Сам по себе сертификат никому нигде не нужен
MC
А ближе к делу сообщим. Нас трое будет, по-крайней мере планируется :)
Так что в итоге?)
MC
В записи потом, кст, посмотреть можно будет? На том же ютуб канале?
IM
SvetLana
Понятно. Не подскажете форумы по обмену опытом data scientist? Хочу найти толковые материалы. Как я понимаю, всякие курсы - это по верхам
В целом, при старте самое главное знать английский и математику.
Советую Andrew NG Machine Learning курс на курсере, потом можно специализацию deep learning, если мл заинтересует.
Kaggle.com главное сообщество в мире в этой области
Советую Andrew NG Machine Learning курс на курсере, потом можно специализацию deep learning, если мл заинтересует.
Kaggle.com главное сообщество в мире в этой области
IM
Там можно будет опыт получить на соревнованиях, с другими ребятами в тиме, также там хорошие прикладные микро курсы, их тоже рекомендую
IM
Мне кажется, после (или по ходу) получения этой базы желательно определится между мл и дата аналитикой
IM
Может другие не согласятся, но я думаю это два сильно разных образа работы под общим названием data scientist
S
Мне кажется, после (или по ходу) получения этой базы желательно определится между мл и дата аналитикой
Спасибо! В МЛ сильно больше математики, чем в дата аналитике? Какие отличия по составляющим?
A
SvetLana
Спасибо! В МЛ сильно больше математики, чем в дата аналитике? Какие отличия по составляющим?
В анализе данных в основном тервер/матстат, а в МО ещё линал,методы оптимизации
S
Ещё хочу уточнить может все же это data analyst и data scientist, а не два направления под общим названием data scientist?
S
В анализе данных в основном тервер/матстат, а в МО ещё линал,методы оптимизации
Возможно ли начать с дата аналитики, а затем при необходимости развиться до МО? В принципе, если разница только в математической части, то должно быть реально
A
SvetLana
Ещё хочу уточнить может все же это data analyst и data scientist, а не два направления под общим названием data scientist?
Зачастую они идут под одним названием
Но это надо смотреть в содержании вакансии
Но это надо смотреть в содержании вакансии
A
SvetLana
Возможно ли начать с дата аналитики, а затем при необходимости развиться до МО? В принципе, если разница только в математической части, то должно быть реально
Да,можно
UT
SvetLana
Понятно. Не подскажете форумы по обмену опытом data scientist? Хочу найти толковые материалы. Как я понимаю, всякие курсы - это по верхам
Мне понравился курс MIT на youtube. Понятно, современно, интересно. И сопровождающие материалы вроде заданий есть
UT
Реализовал алгоритм knn, теперь хочу построить график зависимости точности классификации от выбранного k методом CV leave-one-out. Вопрос такой: cv loo позволяет определить общее "качество" работы классификатора в виде одного численного значения, так? Это численное значение вычисляется как sum((yi_true - yi_predicted)^2)/n. Мне не понятно, как это считать в моём случае: мне известен истинный класс, скажем "category A", knn дает ответ "category B". И что, как тут разность считать?
DD
Реализовал алгоритм knn, теперь хочу построить график зависимости точности классификации от выбранного k методом CV leave-one-out. Вопрос такой: cv loo позволяет определить общее "качество" работы классификатора в виде одного численного значения, так? Это численное значение вычисляется как sum((yi_true - yi_predicted)^2)/n. Мне не понятно, как это считать в моём случае: мне известен истинный класс, скажем "category A", knn дает ответ "category B". И что, как тут разность считать?
"разность" - единичка, если классы различаются, и нолик, если нет.
А вообще, ты написал формулу для регрессии, а сам занимаешься классификацией. Погугли "метрики качества классификации".
А вообще, ты написал формулу для регрессии, а сам занимаешься классификацией. Погугли "метрики качества классификации".