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data science如何进阶呢?# DataSciences - 数据科学
i*s
1
回国参加亲戚的婚礼,新人非常甜蜜。交换戒指的时候,新娘子娇羞的一笑,说:“我这辈子可交到你手上了,你可要好好对我哦。”
新郎马上接话:“是是,我一定会对你好的!”
这个画面虽然甜蜜浪漫,但是听在我的耳朵里有些刺耳,呵呵,这个画面真的是似曾相识啊。
我也曾经拥有过这样一个温暖梦幻的婚礼,我和我当时的爱人也曾经向对方许下托付终身的诺言,结果,那段婚姻最终以失败告终,化作过眼云烟。
离婚的原因是俗套的,出轨。当时的我即失望又愤怒,我把我的一生都交付给你,你凭什么这么对我!
现在想想真是可笑,“我把我的一生交给你啦”这句话也就是在婚礼上烘托气氛用的,静下心里想一想,任何一个男人的第一反应肯定是:“我又不是你爸,凭什么做你人生的接盘侠?”
若依靠,也是相互依靠。但依靠只是两个人在一起的时候能够相互照顾相互取暖,断然不是一方突然抽离,另一方就陷入绝境的完全依赖。
你是你,他是他,我们的人生只是产生交集,但永远不会完全重合。
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f*d
2
黄某某和于女士是婚外恋关系,但在去年9月,于女士却因为拒绝开房,遭到了黄某某
的一顿暴打,肋骨都被打断了四五根。
去年9月22日,被告人黄某某带于女士到龙吴路某酒店开了一间房,先是邀请于一起吃
晚饭被拒绝。于是,黄某某独自一人吃好饭回到房间,想与于女士亲热一番,再次被她
一口拒绝。
被告人黄某告诉记者:“主要就是我们俩已经去开房了,要么说你走吧开头就不要开房
了,你自愿开房,房都开了两个小时了”
看到于女士甩手走出房门,感觉自己被耍的黄某某怒火中烧,冲出房门,在过道上拉住
于女士,就是一阵拳打脚踢,挣扎之中于女士掉落的高跟鞋也成了他的利器。经鉴定,
于左侧第6、7、8、11根肋骨骨折,第5肋骨骨折待排,胸腔两侧有积液,头面部组织性
损伤。5天后,被告人黄某深感后悔,主动到案自首,并已赔偿于女士人民币28万元。
经徐汇法院审理,昨天作出一审判决:被告人黄某犯故意伤害罪判处有期徒刑九个月,
缓刑一年。
判决后被告人黄某告诉记者:“当然后悔肯定后悔我付出这么多代价,肯定后悔。”
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f*n
3
小弟我从生物信息phd想转到data science
自己做过的有NGS-genomics之类的研究
也做过基于clinical feature 用ML进行phenotype prediction的研究
熟悉linux/hpcc,R,尤其是python(Numpy, Scripy, Matplotlib, Pandas, Scikit-
learn)这一套
学习了bishop的PRML,当然也补课了multi calculus,和线性代数
也刷过一些kaggle
刷kaggle和自己的phenotype prediction的套路都是:
feature engineering, data cleaning, machine learning data training, test
prediction, data visulization
请问掌握这些我算是入门了吗?
如果入门了的话,如何进阶呢?
是继续加深我的machine learning/数学的基础知识,以及加强python coding能力 (
我的自学当然不能跟科班比)
还是继续学习新的东西,比如mapreduce,Hadoop,NLP,deep learning之类的?
我有想过data science和CS两条出路,我觉得CS工作更多,而且基本上刷题就可以,目
标明确
但我对data sci更有兴趣,而且跟我的bioinformatics背景更加match
另外我觉得是不是data sci就那么些套路,比较简单?(或许我想错了?)
谢谢大家
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N*M
4
男女要平等吗?
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l*5
5
下半身受辱,指挥上半身。两个人都活该!
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m*n
6
开始刷题
因为DS的面试要刷题
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f*n
7
您说的刷题是刷leetcode
还是kaggle


: 开始刷题

: 因为DS的面试要刷题



【在 m******n 的大作中提到】
: 开始刷题
: 因为DS的面试要刷题

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N*N
8
我觉得你会的已经很多了
可以看一些工作的要求,决定自己喜欢哪类,然后根据技术要求以及别人的面试经验决
定下面做什么

【在 f*****n 的大作中提到】
: 小弟我从生物信息phd想转到data science
: 自己做过的有NGS-genomics之类的研究
: 也做过基于clinical feature 用ML进行phenotype prediction的研究
: 熟悉linux/hpcc,R,尤其是python(Numpy, Scripy, Matplotlib, Pandas, Scikit-
: learn)这一套
: 学习了bishop的PRML,当然也补课了multi calculus,和线性代数
: 也刷过一些kaggle
: 刷kaggle和自己的phenotype prediction的套路都是:
: feature engineering, data cleaning, machine learning data training, test
: prediction, data visulization

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t*o
9
多交流 多练忽悠 多参加活动 多联系校友帮忙递简历
技术够可以了
精力放在别地方
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f*n
10
我只能说入门,都了解一些,不是睁眼瞎
不要说machine learning,哪怕是python pandas,numpy我都不敢说精通,只能说碰到
问题就google解决
更不要说machine learning里那些高深的数学了。。。

【在 N**N 的大作中提到】
: 我觉得你会的已经很多了
: 可以看一些工作的要求,决定自己喜欢哪类,然后根据技术要求以及别人的面试经验决
: 定下面做什么

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f*6
11
自己多收收网上DATA SCIENTIST, 尤其是MACHINE LEARNING的面试题,看自己会多少
,就知道自己现在的分量。

【在 f*****n 的大作中提到】
: 小弟我从生物信息phd想转到data science
: 自己做过的有NGS-genomics之类的研究
: 也做过基于clinical feature 用ML进行phenotype prediction的研究
: 熟悉linux/hpcc,R,尤其是python(Numpy, Scripy, Matplotlib, Pandas, Scikit-
: learn)这一套
: 学习了bishop的PRML,当然也补课了multi calculus,和线性代数
: 也刷过一些kaggle
: 刷kaggle和自己的phenotype prediction的套路都是:
: feature engineering, data cleaning, machine learning data training, test
: prediction, data visulization

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