Data Scientist 跳槽学习贴

发帖比较少， 每次都不知道该放在什么版面， 版主请随意拖动

目前在纽约一家marketing consulting 做data scientist。当年楼主觉得consulting每天人模狗样见客户侃大山挺好，上班一年也练就了各种吹牛本领，可是也发现并不喜欢。 工作快一年了，觉得已经学不到什么新东西，决定跳槽。

想去tech做data scientist，想偏model，做machine learning。又想留在姑娘多的纽约，于是目标公司也就那么几个。

不知道大家怎么样，我是觉得工作了一年，code写得更快了，可是统计基础也忘了许多。加上想进 deep learnig 的大坑。 开个打卡学习贴


1.　deep learning basic

cs231 fei fei li 的课， 但是feifei好像生孩子去了，是andrej 代讲的，也是一代大神，讲课非常清楚，作业也设置得很好，完全不调包，一步步实现CNN的各种功能。现在刚写完作业2，求一起写作业！
http://cs231n.stanford.edu/

K姐也有一篇帖子。

2. coding

楼主觉得吧 现在的deep learning 还基本没有理论， 都是些minor的东西换换 active function。 靠的就是大家疯狂写代码。尤其是写了cs231的作业，觉得自己每天拿R写得都不叫code。

快下班了， 晚上回去列个计划。

06/06 更新   

今天上班间隙   写了cs231 的 assigment3  Q1 vanilla RNN for image description  Q2 LSTM.   RNN还是挺酷的， 可以用在 translation, speech recognization, generating description for image.

. 1point3acres.com 还看了两篇RNN的博客  写得非常好  现在看博客比看书学得快：

http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients/

http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/

09/19 更新

被k姐踢了一脚回来打卡。  最近面了一些不太想去的公司， 一家consulting 一家保险公司  对于一年工作经验的data scientist  都给到了11-12W base  面试不用刷题  最多做个kaggle 大部分靠嘴说   平时project做得好就没什么问题  

但是这些公司和楼主现在做的差不多  侧重business value 帮客户解决问题  大部分情况下做个简单的linear然后就开始靠嘴说  项目结束后也没人在乎了

觉得面这些公司也没什么长进  还是好好刷题 直接去面flag 来的靠谱   

楼主CS的课都没上过  各种排序的区别都不知道   纯野路子刷题 效率好低   上周末开始上 princeton algorithm 1  讲得很好    https://www.coursera.org/learn/algorithms-part1/home/week/3

边上课边刷题吧

楼主开一个纽约撩妹学习贴也行！

TY8848 发表于 2017-6-7 01:25
. From 1point 3acres bbs楼主开一个纽约撩妹学习贴也行！

可以组团一起学习

赞楼主 打算也跟着一起刷这门课

这个课程有视频吗？只找到ppt啊

怎么看视频呀？话说斯坦福的课是不是都必须要收费才能上呢

ppstacy 发表于 2017-6-9 02:26
赞楼主 打算也跟着一起刷这门课

赶紧来 一起写作业

carriejx 发表于 2017-6-9 06:06
这个课程有视频吗？只找到ppt啊

Youtube 上有      https://www.youtube.com/watch?v= ... MxFYRiNRS07MCWN5UIA

380898815 发表于 2017-6-9 11:21
怎么看视频呀？话说斯坦福的课是不是都必须要收费才能上呢

youtube   https://www.youtube.com/watch?v= ... MxFYRiNRS07MCWN5UIA