пока то что я вижу это попытки продать продукт компаниям которые не хотят или не могут нанять дорогой персонал вида дата инжинеров, дата сантистов
а BI который разговаривает с пользователем через Алексу и соотвествено амазон клауд я уже видел и видел растерянные лица СБшников которые не знали как это квалифицировать, когда финансовая инфа компании льется в чужое облако без всяких договоров и НДА
Закат эпохи Big Data прям не заголовок а кликбейт
Генерация информации ускоряется но маркетологи анононсировали загат эпохи больших данных
пожалуй куплю попкорн и подожду когда они выкатят новую эпоху, интересно что это будет:
эпоха громадных данных?
эпоха ту фрекен матч данных?
Решил воспроизвести код
Пока дошел до матрицы
нехватает пары импортов
import numpy as np
import itertools
from itertools import product
from sklearn.metrics import confusion_matrix
А так пост классный плюсанул бы если бы знал как)))
У нас эту функцию выполняет турник, мы всей своей командой ходим на турник и там у нас происходит неформальное общение и да, это очень эффективное общение и почти всегда на рабочие или околорабочие темы
я люблю свою работу но отсутствие менеджмента, превращает работу в ад, постоянные дедлайны, срывы сроков потому что их поставили просто так и т.д. и т.п.
в итоге домой приходишь и медленно ползешь в направлении кровати искоса посматривая на гору проф литературы и на ноут с курсами
спасибо за интересный пост
Интересно было бы узнать как у вас внутри команд выстроена система постановки задач, приоритезации, трекинга времени на выполнение. Интересует все: кто ставит, какой инструмент используете, как выглядит постановка, что это канбан доска, аджаил доска или что то другое.
Работаю мидлом ДС на такой галере, мечтаю найти работу получше.
Что бы не писать тысячи кейсвэнов и не переписывать питоновскую модель на sql или sql своего синьора на scala
пишу на R, делаю модель.
Лог регрессию или дерево решение конвертирую в sql запрос и ставлю на продуктив в БД.
модели на кластер строю и запускаю с помощью sparklyR
problems?
голосовые чат боты в этой стране это Яндекс. Только в одной компании достаточно экспертизы и прочих ресурсов для создания голосового чат бота и то Алиса не агонь.
Про NLP и прочее распознавание образов нужно бы сначала определится какую бизнес задачу это будет решать а уж потом думать над реализацией.
Но хорошо что в России у компаний есть деньги на RnD и они готовы нанимать DS DE просто потому что цифровизация и это модно молодежно и вообще политика партии.
Расскажу про дата саенс который модный молодежный и который делают что бы был а потом может и найдем как монетизировать
2 инжа для сбора данных
2 сантиста для построения предикативных моделек
аналитик для покраски экселек в любимые цвета руководства
Банк входящий в ТОП 15 банков РФ
таких на весь мир человек несколько, смотрим наприем кто сделал пакет Caret, смотрим удивляемся читаем био, считаем з/п. Потом поступаем на философский и думаем о вечном
охохо, Hr'ы такие эйчары.
Дата инженер этот кто отвечает за сбор данных, данные могут лежать в очень разном и порой странном виде в разных местах, реляционные базы, хадупы, стримы и т.д. и т.п.
Сайнтист тот кто может с этими данными хоть что сделать полезное — модельку или дашбордик.
Если верить нейрофизиологам то наша эндокринная система вырабатывает много всего интересного от эндогенных опиатов до эндогенных канабиоидов.
А мифам которым тысячи лет придумывали кстати люди под воздействием всякого рода.
Так что дорогой друг ты можешь воображать себе все что угодно, придерживаться любых взглядов и убеждений в конце концов конституция это гарантирует а постмодерн делает веселым.
Единственно что твои убеждения это только твои и настаивать на их истинности это уже патология как бэ
ну всерьез надеяться на это — правовой нигилизм и слабоумие.
Все люди абсолютно все люди — это продукт культуры и я сейчас не про балет и шоубизнес. Продвижение любых идей требует ресурсов хотя бы в виде мотивации.
У Вас получается что какие то фрики (отщепенцы, маргиналы, представители малочисленных групп интересантов) напишут/сделают что то что будет востребованно массами причем это будет что то скучное и занудное а не очередной инстаграм, порнхаб или шоу Путь говорят.
а BI который разговаривает с пользователем через Алексу и соотвествено амазон клауд я уже видел и видел растерянные лица СБшников которые не знали как это квалифицировать, когда финансовая инфа компании льется в чужое облако без всяких договоров и НДА
Генерация информации ускоряется но маркетологи анононсировали загат эпохи больших данных
пожалуй куплю попкорн и подожду когда они выкатят новую эпоху, интересно что это будет:
эпоха громадных данных?
эпоха ту фрекен матч данных?
Пока дошел до матрицы
нехватает пары импортов
import numpy as np
import itertools
from itertools import product
from sklearn.metrics import confusion_matrix
А так пост классный плюсанул бы если бы знал как)))
Про графы и марковкие цепи очень интересно.
Что именно определяете цепями будущее состояние или скрытые?
в итоге домой приходишь и медленно ползешь в направлении кровати искоса посматривая на гору проф литературы и на ноут с курсами
Интересно было бы узнать как у вас внутри команд выстроена система постановки задач, приоритезации, трекинга времени на выполнение. Интересует все: кто ставит, какой инструмент используете, как выглядит постановка, что это канбан доска, аджаил доска или что то другое.
Что бы не писать тысячи кейсвэнов и не переписывать питоновскую модель на sql или sql своего синьора на scala
Лог регрессию или дерево решение конвертирую в sql запрос и ставлю на продуктив в БД.
модели на кластер строю и запускаю с помощью sparklyR
problems?
Про NLP и прочее распознавание образов нужно бы сначала определится какую бизнес задачу это будет решать а уж потом думать над реализацией.
Но хорошо что в России у компаний есть деньги на RnD и они готовы нанимать DS DE просто потому что цифровизация и это модно молодежно и вообще политика партии.
2 инжа для сбора данных
2 сантиста для построения предикативных моделек
аналитик для покраски экселек в любимые цвета руководства
Банк входящий в ТОП 15 банков РФ
У DE с ETL дел невпроворот какое ему уже моделирование?
Дата инженер этот кто отвечает за сбор данных, данные могут лежать в очень разном и порой странном виде в разных местах, реляционные базы, хадупы, стримы и т.д. и т.п.
Сайнтист тот кто может с этими данными хоть что сделать полезное — модельку или дашбордик.
А мифам которым тысячи лет придумывали кстати люди под воздействием всякого рода.
Так что дорогой друг ты можешь воображать себе все что угодно, придерживаться любых взглядов и убеждений в конце концов конституция это гарантирует а постмодерн делает веселым.
Единственно что твои убеждения это только твои и настаивать на их истинности это уже патология как бэ
© Вики
Мне как человеку с дипломом по специальности Экономическая кибернетика, очень трудно читать то что Вы написали.
Почему скучно и занудно? Потому что не порнхаб и не инстаграм с одноклссниками.
Были времена когда от фиатных денег принуждения уходили к другим механизмам — гуглить по словосочетанию Военный коммунизм.
Ну и напоследок: экономика это не про деньги это про товары и услуги, их воспроизводство, распределение и потребление.
Альтруистичные пограмизды которые напишут код Новой Утопии, должны где то взять компьютеры (а это чей то труд), должны что то кушать, должны где то жить, не говоря уже об электричестве в розетке. Причем труд этих программистов должен быть настолько ценен для общества что оно готово будет это все предоставить взамен на код.
Все люди абсолютно все люди — это продукт культуры и я сейчас не про балет и шоубизнес. Продвижение любых идей требует ресурсов хотя бы в виде мотивации.
У Вас получается что какие то фрики (отщепенцы, маргиналы, представители малочисленных групп интересантов) напишут/сделают что то что будет востребованно массами причем это будет что то скучное и занудное а не очередной инстаграм, порнхаб или шоу Путь говорят.