Data Science 大神 看过来！

MulinZz 发表于 2016-12-5 04:33
我看完了还买了certificate仍旧感觉什么都不懂

andrew ng的课其实有点太浅，感觉看完还是不懂挺正常的
读一遍prml，再上一下stanford的probabilistic graphical models，就不会有这种感觉了

微软那么多组，方差太大。数科又不是都做机器学习，别浪费时间现在看Dl了，深度学习基本不会考的，除非你之前就是这个方向的。工作后慢慢学也来得及

小K 发表于 2016-12-5 05:05
微软那么多组，方差太大。数科又不是都做机器学习，别浪费时间现在看Dl了，深度学习基本不会考的，除非你之 ...

我不是做dl的，但是面试只要问了ml的都是问dl...
不是说你说的不对，就是给个数据点...

hxtang 发表于 2016-12-5 04:49
Microsoft很大，不太好猜他们的侧重点在哪。
不知道你还有多少时间，如果还有一周以上的话，来得及都过 ...

大概6天左右。 不怎么要不要学一些machine learning

补充内容 (2016-12-5 06:42):
还是直接 刷题， 不过machine learning

小K 发表于 2016-12-5 05:05
微软那么多组，方差太大。数科又不是都做机器学习，别浪费时间现在看Dl了，深度学习基本不会考的，除非你之 ...

Deep Learning 完全 没学过， 但是 neural network 有很浅的听了一下。 现在很迷茫， 不知道要专心刷题还是要学一学machine learning

如果是 Analytics 的 DS 是不需要 ML 的。
可以的话，找 HR 要 job description，也许有帮助。毕竟一个星期学习 ML 到能面试的程度实在太难了...

hxtang 发表于 2016-12-5 04:51
andrew ng的课其实有点太浅，感觉看完还是不懂挺正常的
读一遍prml，再上一下stanford的probabilistic g ...

大家都说 PRML 好，我强烈推荐 ESL...

笑眯眯的白云 发表于 2016-12-5 06:40
大概6天左右。 不怎么要不要学一些machine learning

补充内容 (2016-12-5 06:42):

取决于你刷题的状态。如果你每天空余时间比较多，可以抓紧学习／复习一下ds相关知识，六天还是来得及的。如果觉得刷题的自信还没建立起来，那还是刷题重要。

应付deep learning面试题推荐这个course note里的module 2，看第一部分就够了。
http://cs231n.stanford.edu/

oldfish 发表于 2016-12-5 07:13
大家都说 PRML 好，我强烈推荐 ESL...

PRML比较Bayesian, ESL比较frequencist...
其实两本书随便一本学会了都可以claim会一点ML了

高频的 就是你去看看 cmu machine learning 期末考试卷 直接对着答案做一下 普通 工业界 基本上就 logistic regression + random forrest + NB 就行了