传说中的谷歌招聘委员会成员之一,从幕后走出来,教你学系统设计!


一亩三分地论坛

 找回密码
 获取更多干活,快来注册
Babeltime游戏工作室招工程师、美术和策划
Tubi TV招安卓、前端和机器学习工程师
把贵司招聘信息放这里
查看: 32798|回复: 259
收起左侧

[DataScience] DS 学习 - 打卡贴【欢迎指教】

  [复制链接] |试试Instant~ |关注本帖
DL 发表于 2016-7-26 02:20:01 | 显示全部楼层 |阅读模式

注册一亩三分地论坛,查看更多干货!

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?获取更多干活,快来注册

x
本帖最后由 DL 于 2016-7-26 12:51 编辑

学习大纲


Programming
  • Python: numpy, pandas, matplotlib, scipy, scikit-learn
  • R: ggplot2, dplyr, reshape2
  • SQL, NO SQL
  • Data Wrangling: Regular expressions; Parsing csv, xml files
  • Data structure, Algorithm
  • Java, C/C++
  • JavaScript: web development

Machine learning
  • Supervised Learning
  • Unsupervised Learning
  • Reinforcement Learning

Communication. 涓浜-涓夊垎-鍦帮紝鐙鍙戝竷
  • Data Visualization
  • Data Presentation
  • Project Management

Statistics
  • Hypothesis testing
  • A/B testing
  • SMART experiments. from: 1point3acres.com/bbs

Big data
  • Hadoop, MapReduce
  • Spark
  • MongoDB
  • Hive

本人以前工科背景,搞过数值计算方法,用C++写过工程应用软件。现打算转数据科学,通过学习, 初步掌握了以下一些知识点
1. 编程方面:
java: 上了Coursera 上的algorithm I, II (Princeton),对算法和java有了一些了解
Python:熟悉Python编程,在学处理分析数据的模块
SQL: 上过introduction to database (standford), 能熟练用SQL
Hadoop and MapReduce: 上过intro to Hadoop and Mapreduce(Udacity.com), 会简单的设置,和MapReduce的简单应用

2. 机器学习
上了 Machine learning by Ng(coursera, 目前在跟Machine Learning specialization(U. W. Coursera)
了解 regression, logistic regression, decision trees, ensemble methods, classification, clustering, neural networks 的基本原理,能用Python 实现

3. 统计方面:
上了Descriptive statistics (Udacity.com), 以前学过随机过程,uncertainty quantification。
3. 数据分析,表述:
上过Introduction to Data Science (Udacity.com)
鏉ユ簮涓浜.涓夊垎鍦拌鍧.
下一步打算学:
  • Rprogramming
  • recommendation system
  • A/B testing
  • NO SQL. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,


准备做些project,把知识点给串起来。
.鏈枃鍘熷垱鑷1point3acres璁哄潧

. visit 1point3acres.com for more.补充内容 (2016-7-27 10:14):
predictive modeling. visit 1point3acres.com for more.
. from: 1point3acres.com/bbs
补充内容 (2016-7-30 11:51):
completed course "Machine learning: clustering and retrieval" by U. W at coursera.org.
Learned: KNN, k-means using MapReduce, KD-trees, LSH, EM, LDA, Gibbs sampling

补充内容 (2016-9-4 09:34):. 鐣欏鐢宠璁哄潧-涓浜╀笁鍒嗗湴
8月小结:
学了 R, ggplot2, dplyr, reshape2.
完成 "The Data Scientist's Toolbox, R programming, Getting and Cleaning Data, Exploratory Data Analysis" in JHU data science specialization (coursera), ...

补充内容 (2016-9-4 09:38):
8月小结续:
练习sql,完成“Managing Big Data with MySQL” at coursera.org

补充内容 (2016-10-1 10:12):
9月小结:.鐣欏璁哄潧-涓浜-涓夊垎鍦
完成 "Reproducible research, Statistical inference, Regression models, Practical machine learning, Developing data products" in JHU data science specialization (coursera)

补充内容 (2016-10-1 10:16):. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres
9月小结续:
learned Spark from "Hadoop Platform and Application Framework" (coursera).. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,

补充内容 (2016-11-6 13:26):
10月小结:
Learned MongoDB, Spark from "Big Data Integration and Processing" (coursera).
Finished "An Introduction to Interactive Programming in Python" by Rice University (coursera)


补充内容 (2017-4-1 13:36):
2016/10 - 2017/3
-google 1point3acres
Finished Algorithm: design and alnalysis
Solved 200+ problems in Leetcode and cracking coding interview

评分

2

查看全部评分

 楼主| DL 发表于 2017-4-4 11:55:54 | 显示全部楼层
4.1-3, 2017

Coursera Stanford NLP course:
Lecture 10 Relation extraction
Lecture 11 Maxent models and discriminative estimation
Lecture 12 Part of speech tagging. from: 1point3acres.com/bbs

评分

1

查看全部评分

回复 支持 1 反对 0

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2017-3-3 13:25:12 | 显示全部楼层
3.2, 2017

Lecture 3 word vector models in CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing
. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,
Leetcode p32

评分

1

查看全部评分

回复 支持 1 反对 0

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2017-2-6 08:24:18 | 显示全部楼层
zzx498636727 发表于 2017-2-5 06:45
楼主您好,

想问一下您每天时间管理是怎样的,我硕士在读感觉上课都很吃不消,希望您能分享下time sched ...

现在晚上2-3个小时刷题。刷题开cheat 模式, 先想5分钟,然后看discuss。刷题过了就挺开心,都没去优化。我这强度和你正规上课没法比,而且要求也不同。
你觉的上课都吃不消,那可能课负荷大,或者缺先修课。有人比你轻松是他以前花功夫了,你也会有那么一天的。

我以前也热衷于时间管理,还看了些书,总的来说对我作用不大,这东西因人而异。我的体会是想要提高效率,最好的是干自己喜欢干的事,而且事成后能给你满足感。研究表明长时间给自己太大压力会降低效率。所以平时多鼓励自己,少刺激自己,干完后给自己一些奖励。打个俗气的比方,比如说我就想着刷一道题赚$20,这样一来刷题就没那么难受了。即使是参考别人的code,也可以鼓励自己说读code能力提高了。
我现在每天都阿Q地对自己说,我今天干的不错了。

评分

1

查看全部评分

回复 支持 1 反对 0

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-10-1 10:35:07 | 显示全部楼层
下一步打算学习和加强:
  • MongoDB, Hive, SQL
  • Data mining, NLP
  • recommendation system
  • A/B testing
  • Python
  • Algorithm


书单:
  • Introduction to Statistical Learning in R
  • Elements of Statistical Learning
  • Introduction to algorithms, 3rd edition
  • Python machine learning
  • Applied predictive modeling
  • Advanced Analytics with Spark



回复 支持 1 反对 0

使用道具 举报

earlgrey 发表于 2016-7-26 11:00:38 | 显示全部楼层
SMART experiments 具体指啥?我简单搜了下,没有看到很特别的解释,还是我错过了什么?
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-7-26 11:46:04 | 显示全部楼层
7-25-2016
Watched week 5 lecture in Machine learning: Clustering & Retrieval (U. W, Coursera), but do not understand.
Downloaded 2 papers on mixed membership modeling.

Read 12.1-12.3 in Book "Data Science in R: A Case Studies Approach to Computational Reasoning and Problem solving"

Plan to follow this case study to explore data science job postings by web scraping and text mining.
. 鐣欏鐢宠璁哄潧-涓浜╀笁鍒嗗湴
Tasks
  • Write general code to scrape data from HTML pages
  • Process the data
  • Identify the most frequent skills in the job postings
  • Cluster jobs into groups
  • Find top 5 hiring domains
  • Plot geographical distribution of the hiring companies
  • Visualize salary ranges for different job types, domains, and locations
  • Ask and answer more questions


what to learn from this mini project. 涓浜-涓夊垎-鍦帮紝鐙鍙戝竷
  • Python and R
  • Web scraping: API, XML, HTML, XPath,
  • Data Wrangling: Regular expressions, Parsing csv, xml, json files
  • Text Mining
  • Clustering and Retrieval
  • Visualization
  • Hypothesis testing



评分

1

查看全部评分

回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-7-26 11:58:30 | 显示全部楼层
earlgrey 发表于 2016-7-26 11:00
SMART experiments 具体指啥?我简单搜了下,没有看到很特别的解释,还是我错过了什么?
. visit 1point3acres.com for more.
我正在学统计方面的知识,这个是我从Udacity上拷来的,SMART是 (Specific, Measurable, Actionable, Realistic, Timely) 的缩写。具体是什么我也不知道,只是好奇列上了。
回复 支持 反对

使用道具 举报

earlgrey 发表于 2016-7-26 12:04:12 | 显示全部楼层
DL 发表于 2016-7-26 11:58
我正在学统计方面的知识,这个是我从Udacity上拷来的,SMART是 (Specific, Measurable, Actionable, Real ...

ic
lz可以在首楼补充下你自己的背景,学过什么,哪些熟练,哪些基本知道,这样大家给建议或者参考你的清单的时候比较有帮助
例如你没有列的东西不是不重要,只是你都会了
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-7-26 12:09:51 | 显示全部楼层
earlgrey 发表于 2016-7-26 11:00
SMART experiments 具体指啥?我简单搜了下,没有看到很特别的解释,还是我错过了什么?

欢迎小牛牛来指导。还是你的帖子激励我来打卡的。
回复 支持 反对

使用道具 举报

小K 发表于 2016-7-26 14:06:23 | 显示全部楼层
regression, prediction什么的好像没有包括?. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,
ab test 应该算hypothesis test 的一种应用?
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-7-27 10:13:07 | 显示全部楼层
小K 发表于 2016-7-26 14:06. from: 1point3acres.com/bbs
regression, prediction什么的好像没有包括?
ab test 应该算hypothesis test 的一种应用?

谢谢K姐, 这就加上
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-7-27 10:17:29 | 显示全部楼层
7-26-2016
watched Topic modeling by Blei at videolectures.net
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-7-28 12:24:02 | 显示全部楼层
7-27-2016. more info on 1point3acres.com
read chapter 3 (CSV, JSON, XML data) in Data Wrangling with Python
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-7-29 11:30:06 | 显示全部楼层
7-28-2016

finished week 5 homework of Machine learning: Clustering & Retrieval (U. W, Coursera)

read chapter 2.1-2.3 in book - Introduction to statistical learning
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-7-30 11:42:15 | 显示全部楼层
7-29-2016. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴

finished week 6 lecture and homework in Machine learning: Clustering & Retrieval (U. W, Coursera)
. 1point 3acres 璁哄潧
read chapter 2.4-2.R in book - Introduction to statistical learning
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-7-31 12:09:52 | 显示全部楼层
7-30-2016

watched ch2 video in Statistical learning
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-8-1 11:51:02 | 显示全部楼层
7-31-2016

watched R Basics in Data analysis with R (Udacity)

went through week 1-2 lectures in The data scientist's toolbox (JHU, Coursera.org)
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-8-2 11:28:05 | 显示全部楼层
8-1-2016

watched Explored One Vaiable in Data analysis with R (Udacity). from: 1point3acres.com/bbs

went through week 3-4 lectures in The data scientist's toolbox (JHU, Coursera.org)
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-8-3 12:33:22 | 显示全部楼层
本帖最后由 DL 于 2016-8-3 12:34 编辑

鏉ユ簮涓浜.涓夊垎鍦拌鍧. 8-2-2016

finish Problem Set: Explored One Variable in Data analysis with R (Udacity)

finish week 1 lecture in R Programming (JHU, Coursera.org). 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴
read chapter 3.1-3.2 in book - Introduction to statistical learning. 1point3acres.com/bbs



回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-8-4 12:38:42 | 显示全部楼层
8-3-2016
鏉ユ簮涓浜.涓夊垎鍦拌鍧.
finish week 2 lecture in R Programming (JHU, Coursera.org)
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-8-5 13:23:38 | 显示全部楼层
8-4-2016

finished week 3 lecture in R Programming (JHU, Coursera.org)
learned: lapply, sapply, vapply, mapply, tapply, split, and lexical scoping

回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-8-6 12:01:16 | 显示全部楼层
8-5-2016. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres

finished week 4 lecture in R Programming (JHU, Coursera.org)
-google 1point3acres
notes: random sampling, Rprof, System.time, random distributions func.         
d-density, p-cumulative, r-random variates, q-quantile
. from: 1point3acres.com/bbs
. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres


回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| DL 发表于 2016-8-7 11:55:01 | 显示全部楼层
8-6-2016. 1point3acres.com/bbs

Week 1 lecture in Getting and Cleaning Data (JHU, Coursera.org). 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres

- Read and write excel file, xml, json, XPath, data.table
回复 支持 反对

使用道具 举报

本版积分规则

关闭

一亩三分地推荐上一条 /5 下一条

手机版|小黑屋|一亩三分地论坛声明

custom counter

GMT+8, 2017-9-21 22:32

Powered by Discuz! X3

© 2001-2013 Comsenz Inc. Design By HUXTeam

快速回复 返回顶部 返回列表