Машинное обучение и анализ данных
риска возникновения заболеваний сердца. Набор данных доступен в формате *.csv по ссылке: https://www.kaggle.com/datasets/fedesoriano/heart-failure-prediction/data
Прикладная информатика витте
так и в готовом виде из доступных практиканту ресурсов (в том числе из Интернета с ресурсов типа kaggle.com). – Требования к набору данных: o данные объединены общей темой. o в исходной таблице должно
Какой linux выбрать для data science? Доброго времени суток, начал для себя знакомиться с направлением data…
времени суток, начал для себя знакомиться с направлением data science: читал, изучал, практиковался на kaggle, но беда в том что работал на windows. Платформа в принципе терпимая, но каждый раз подправлять какие-либо
Ответ на вопрос
Для работы в области data science многие специалисты предпочитают использовать дистрибутив Linux, так как он обладает большей гибкостью и удобством для работы с аналитическими инструментами и библиотеками.Среди популярных дистрибутивов Linux для работы в data science можно выделить следующие:Ubuntu - один из самых популярных дистрибутивов Linux, который отлично подходит для начинающих пользователей. Ubuntu имеет широкое сообщество пользователей, что обеспечивает доступ к различным ресурсам и поддержку.CentOS - дистрибутив, основанный на Red Hat Enterprise Linux, который предоставляет стабильную и безопасную среду для работы.Fedora - дистрибутив, который обладает актуальными версиями программного обеспечения и удобным интерфейсом.Debian - стабильный и надежный дистрибутив, который хорошо подходит для разработки и работы с данными.Arch Linux - дистрибутив для опытных пользователей, который предоставляет возможность настроить систему под свои потребности.Выбор конкретного дистрибутива Linux зависит от ваших предпочтений и уровня опыта работы с операционной системой. Для начала, рекомендуется попробовать установить Ubuntu, так как он является одним из самых распространенных и доступных для новичков. При необходимости, вы всегда сможете перейти на другой дистрибутив в будущем.
Еще
От веб-программиста к data scientist'у. Оптимальный вектор? Добрый день, уважаемые коллеги. На данный момент…
Оставить в покое НГУ и просто поступить в ШАД, пройти курсы на Курсере, поучаствовать в соревнованиях на Kaggle? Что Вы могли бы посоветовать, чтобы сэкономить время и устроиться data scientist'ом ?
Ответ на вопрос
По моему мнению, оптимальным вариантом для вас будет комбинация обоих вариантов. Поступив на магистратуру в мех-мат НГУ или ШАД, вы получите теоретические знания в области математики и данных, которые вам могут быть полезны в дальнейшей карьере data scientist'а. Одновременно с этим, вы можете самостоятельно изучать программирование на Python, Scala или R, а также заниматься машинным обучением через онлайн-курсы на платформах типа Coursera и участвовать в соревнованиях на Kaggle. Это позволит вам набираться практического опыта и демонстрировать свои навыки работодателям.Таким образом, сочетание образования и самостоятельной практики поможет вам сделать успешный переход от веб-программиста к data scientist'у, минимизируя потерю времени и максимизируя свои шансы на трудоустройство в новой области.
Еще