Нет, это не так. В индустрии есть четкое разделение между датасантистами и МЛ инженерами. И инструменты которые я перечислил являются обязательными для того что бы называть себя МЛ инженером.
А еще есть MLOps инженер.
Датасантист это специалист который шарит за модели, тервер матстат линал и прочее, делает MVP в юпитерноутбуке и как бэ все. Мл инж пишет product ready code переписывая юпитер в МЛ сервис. В этом легко убедится, пишешь в поисковике ml engineer vs data scientist
Вот у нас набрали народу по ки пи ай, расчет был с потолка но были кипиай и бюджет и премия по результатам.
Теперь эти же люди покрасили свою эксельку в другой цвет и решили сокращать и опять кипиай бюджет и премия Сервисов правда в проде нет но это и не надо, есть раскрашенные эксельки
В смысле? Сказали же плохие, а почему? а потому что так чувствуют У меня сейчас так задачи ставятся и оцениваются, типа нам кажется что это несложно /не долго и т.д.
а если результат не такой как ожидалось то это не проблемы аналитики или постановки а технической реализации.
Ну хз, прошел специализацию МЛ инженер от ЯП, получил много релевантных знаний и диплом о проф переподготовке, пока всем доволен.
Не уверен что за 4 месяца смог бы сам все это узнать и разобраться. Например про аплифт моделирование много читал на хабре но все было какое то путанное и лоскутное а тут у меня сложилась наконец цельная картинка. Преподы на курсе были ок, вполне себе прокаченные в своих темах явно не джуны и даж не мидлы. Но это мое мнение и только по одному пройденному мной курсу как дела на других курсах я хз. Учится кстати было не легко и многие датасантисты с гонором что они не первый год работают в дата саенсе истерили когда им приходилось ковырятся в линуксе, конфигах и прочих ямлах, жаловались что сложно что много времени уходит что дедлайны горят Так что про тыканье мышкой тож мимо, но опять же я проходил специализацию для тех у кого уже есть опыт работы в индустрии, какого качества курсы для новичков я не знаю.
Не я писал учебник по финансам, а там так написано. Для ФинДира это безрисковый инструмент, надежней только облигации гос долга, опять же по теории Девальвации и прочее ФинДира особо не волнуют если у него нет например валютных платежей скажем за лизинг воздушного или морского судна. Если компания работает внутри перимитра расходы в рублях и выручка в рублях то любые девальвации вообще никак не парят финдира. Вопрос сохранности денег и прочих норм прибыли владельцев бизнеса решают другие люди и другими инструментами.
ну у нас прям жесткий прессинг пошел после поднятия ставки ЦБ РФ, пока говорят, что сокращать не будут, но про премии и повышения можно пока забыть следующий этап начнут резать проектики
да, но есть жи экселечка у финдира где инвестиции должны приносить отдачу, как там в учебниках ставка ЦБ + премия за риск. А ставка ЦБ сейчас такая что проще бабки на депозит закинуть и никакого риска
Только не говорите нашему СТО он же купит, все эти передвижения кубиков по экрану очень гипнтотизируют ТОПов, у них прям глаза загораются что можно будет избавиться от дорогих программистов ( у нас в конторе зп разрабов это внезапно CAPEX) и набрать операторов лоу код платформы а это OPEX и мечта. сидят мартышки и перетаскивают кубики все ясно и понятно без ваших этих ООП, инкапсулюций и микросервисов с кафкой какафкой
Если загуглить перцептрон то можно найти массу материалов без всяких матриц и с различных точек зрения с картиночками и анологиями с живым нейроном вот курс на степике, например https://stepik.org/lesson/21774/step/1?unit=5193 Но можно взять какой нить древний учебник по кибернетике там с высокой долей вероятности будут и алгоритмы и схемы и рисуночки
RAG состоит из 2 частей, векторный поиск и генерация ответа, соотвественно нужна 2 вида метрик Один для векторного поиска второй для генератора Для векторного поиска нужно смотреть нашелся ли релевантный кусок текста в поисковой выдачи среди претендентов и на какой месте
Очень хорошая стратегия, главное что бы точка покупки была до повышения цены на квартиру, то есть горизонт у таких целей даж не среднесрок в РФ ну либо копить не в рублях
Написать статью? По просьбе PR ну там технологичный бренд и узнаваемость - рабочая задача? - тасочка в джирочке
Подготовится к собесу? То есть нанять человека в команду? Продумать какие компетенции нужны и как их оценить? - тасочка с чекобоксами А вот если ты готовишься к собственному собеседованию в другую комапанию то тут и правда тасочку в джире не заведешь
А разве задачи разработчика не должны быть на канбан доске, с оценками и приорететами. А еще дейлики по 15 минут что бы узнать ок не ок и чем помочь разрабу с тасочкой?
Да что там учить?
print("Hello, World!") - и я уже миддл
def im_senior_MLE():
return print("Hello, World!")
Где мои 300к в наносек?
Нет, это не так. В индустрии есть четкое разделение между датасантистами и МЛ инженерами. И инструменты которые я перечислил являются обязательными для того что бы называть себя МЛ инженером.
А еще есть MLOps инженер.
Датасантист это специалист который шарит за модели, тервер матстат линал и прочее, делает MVP в юпитерноутбуке и как бэ все.
Мл инж пишет product ready code переписывая юпитер в МЛ сервис.
В этом легко убедится, пишешь в поисковике ml engineer vs data scientist
У тебя то датасантист то МЛ инженер, МЛ инженер это все же другое там и MLflow, DVC, Airflow, FastApi плюсом к тому что может датасантист
Премии получает тот кто перевыполняет ки пи ай
Вот у нас набрали народу по ки пи ай, расчет был с потолка но были кипиай и бюджет и премия по результатам.
Теперь эти же люди покрасили свою эксельку в другой цвет и решили сокращать и опять кипиай бюджет и премия
Сервисов правда в проде нет но это и не надо, есть раскрашенные эксельки
В смысле? Сказали же плохие, а почему? а потому что так чувствуют
У меня сейчас так задачи ставятся и оцениваются, типа нам кажется что это несложно /не долго и т.д.
а если результат не такой как ожидалось то это не проблемы аналитики или постановки а технической реализации.
Сорри за негатив просто накипело
Ну хз, прошел специализацию МЛ инженер от ЯП, получил много релевантных знаний и диплом о проф переподготовке, пока всем доволен.
Не уверен что за 4 месяца смог бы сам все это узнать и разобраться.
Например про аплифт моделирование много читал на хабре но все было какое то путанное и лоскутное а тут у меня сложилась наконец цельная картинка.
Преподы на курсе были ок, вполне себе прокаченные в своих темах явно не джуны и даж не мидлы.
Но это мое мнение и только по одному пройденному мной курсу как дела на других курсах я хз.
Учится кстати было не легко и многие датасантисты с гонором что они не первый год работают в дата саенсе истерили когда им приходилось ковырятся в линуксе, конфигах и прочих ямлах, жаловались что сложно что много времени уходит что дедлайны горят
Так что про тыканье мышкой тож мимо, но опять же я проходил специализацию для тех у кого уже есть опыт работы в индустрии, какого качества курсы для новичков я не знаю.
Не я писал учебник по финансам, а там так написано.
Для ФинДира это безрисковый инструмент, надежней только облигации гос долга, опять же по теории
Девальвации и прочее ФинДира особо не волнуют если у него нет например валютных платежей скажем за лизинг воздушного или морского судна.
Если компания работает внутри перимитра расходы в рублях и выручка в рублях то любые девальвации вообще никак не парят финдира.
Вопрос сохранности денег и прочих норм прибыли владельцев бизнеса решают другие люди и другими инструментами.
Ну наш текущий CEO почти 10 лет на посту
А инвестиционные стратегии они же разные есть краткосрочные например а это от года
ну у нас прям жесткий прессинг пошел после поднятия ставки ЦБ РФ,
пока говорят, что сокращать не будут, но про премии и повышения можно пока забыть
следующий этап начнут резать проектики
да, но есть жи экселечка у финдира где инвестиции должны приносить отдачу, как там в учебниках ставка ЦБ + премия за риск. А ставка ЦБ сейчас такая что проще бабки на депозит закинуть и никакого риска
Но там же хотя бы статистику над знать, тервер и питон
ну как так то?
Только не говорите нашему СТО он же купит, все эти передвижения кубиков по экрану очень гипнтотизируют ТОПов, у них прям глаза загораются что можно будет избавиться от дорогих программистов ( у нас в конторе зп разрабов это внезапно CAPEX) и набрать операторов лоу код платформы а это OPEX и мечта. сидят мартышки и перетаскивают кубики все ясно и понятно без ваших этих ООП, инкапсулюций и микросервисов с кафкой какафкой
select звездочка from звездочка
вот курс на степике, например https://stepik.org/lesson/21774/step/1?unit=5193
возможно будет полезен, там подробно про алгоритм обучения перцептрона
Если загуглить перцептрон то можно найти массу материалов без всяких матриц и с различных точек зрения с картиночками и анологиями с живым нейроном
вот курс на степике, например https://stepik.org/lesson/21774/step/1?unit=5193
Но можно взять какой нить древний учебник по кибернетике там с высокой долей вероятности будут и алгоритмы и схемы и рисуночки
^_^
ошибся вкладкой и написал комент не туда а кнопки удОлить нет
RAG состоит из 2 частей, векторный поиск и генерация ответа, соотвественно нужна 2 вида метрик
Один для векторного поиска второй для генератора
Для векторного поиска нужно смотреть нашелся ли релевантный кусок текста в поисковой выдачи среди претендентов и на какой месте
Для генератора оценки вручную
Как то так
Очень хорошая стратегия, главное что бы точка покупки была до повышения цены на квартиру, то есть горизонт у таких целей даж не среднесрок в РФ
ну либо копить не в рублях
Написать статью? По просьбе PR ну там технологичный бренд и узнаваемость - рабочая задача? - тасочка в джирочке
Подготовится к собесу? То есть нанять человека в команду? Продумать какие компетенции нужны и как их оценить? - тасочка с чекобоксами
А вот если ты готовишься к собственному собеседованию в другую комапанию то тут и правда тасочку в джире не заведешь
А разве задачи разработчика не должны быть на канбан доске, с оценками и приорететами.
А еще дейлики по 15 минут что бы узнать ок не ок и чем помочь разрабу с тасочкой?