Data Science для карьериста
Қосымшада ыңғайлырақҚосымшаны жүктеуге арналған QRRuStore · Samsung Galaxy Store
Huawei AppGallery · Xiaomi GetApps

автордың кітабынан сөз тіркестері  Data Science для карьериста

Vikky D.
Vikky D.дәйексөз келтірді1 жыл бұрын
которые можно показать людям, чтобы они поняли, с какими задачами вы можете справляться. Сильное портфолио состоит из двух основных частей: репозиториев GitHub (Git-репозитории) и блога.
1 Ұнайды
Комментарий жазу
Андрей Сальников
Андрей Сальниковдәйексөз келтірді1 ай бұрын
Рис. 10.3. Пример плана анализа
Комментарий жазу
Марк Сорокин
Марк Сорокиндәйексөз келтірді3 ай бұрын
научилась общаться и обучать. Я преподавала в колледже несколько лет, а еще работала на местах, предполагаю­щих общение с клиентами. Таким образом, я развивала свое представление об определенной сфере и пыталась передать эти знания другому человеку. Я твердо верю, что это часть обязанностей большинства специалистов в Data Science. Если просто обучить какую-то модель или провести статистический анализ, это будет не настолько ценно, как если взять ту же модель или анализ и объяснить, что все это означает, как оно работает или как это можно реализовать в более широком контексте.
Комментарий жазу
Марк Сорокин
Марк Сорокиндәйексөз келтірді3 ай бұрын
Основных методов получения необходимых навыков всего четыре
Комментарий жазу
Марк Сорокин
Марк Сорокиндәйексөз келтірді3 ай бұрын
Чтобы оценить ситуацию, можно задать вопросы вроде: «Есть ли у вас команда по созданию инфраструктуры данных?», «Как давно она создана?», «На что похож стек данных?», «Есть ли у вас команда дата-инженеров?», «Как они взаимодействуют с дата-сайентистами?», «Есть ли у вас процесс инструментального анализа логов, построения таблиц данных и помещения их в хранилище при создании нового продукта?» Если всего этого нет, вы станете частью команды, создающей все с нуля; приготовьтесь потратить на это немало времени.
Комментарий жазу
Марк Сорокин
Марк Сорокиндәйексөз келтірді3 ай бұрын
иерархии потребностей Data Science, попав в самую точку (http://mng.bz/ad0o)
Комментарий жазу
Марк Сорокин
Марк Сорокиндәйексөз келтірді3 ай бұрын
Основной навык, необходимый в Data Science, — это умение преобразовать бизнес-ситуацию в вопрос о данных, найти ответ на их осно­ве и предоставить бизнес-решение
Комментарий жазу
Татьяна Титова
Татьяна Титовадәйексөз келтірді6 ай бұрын
Например, вместо того чтобы отсекать определенный процент выбросов, выполните логарифмическое преобразование или возьмите медианное значение вместо среднего.
Комментарий жазу
Максим К.
Максим К.дәйексөз келтірді8 ай бұрын
Чтобы оценить ситуацию, можно задать вопросы вроде: «Есть ли у вас команда по созданию инфраструктуры данных?», «Как давно она создана?», «На что похож стек данных?», «Есть ли у вас команда дата-инженеров?», «Как они взаимодействуют с дата-сайентистами?», «Есть ли у вас процесс инструментального анализа логов, построения таблиц данных и помещения их в хранилище при создании нового продукта?»
Комментарий жазу
влад
владдәйексөз келтірді1 жыл бұрын
Получение диплома по Data Science или в смежной области. • Прохождение буткемпа по Data Science (ускоренный курс от 8 до 15 недель). • Изучение Data Science на текущем месте работы. • Обучение с помощью онлайн-курсов и книг по Data Science.
Комментарий жазу