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【打卡、总结帖】From 大龄材料物理博士后 to Data Scientist

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背景介绍:美国专业排名70多的PhD,目前在美国中西部同档次学校博士后,泡实验室多年,用各种高大上的实验仪器做样品,测试样品,俗称搬砖。本科学的C语言早忘光了。得到的实验数据也比较简单,会用到各种固体物理模型解释实验数据,会用到MATLAB简单处理数据, 数据展示Origin,编程基础跟地里大牛比起来弱爆了。对本专业的各种传统出路已经丧失信心。现在打算每周投入20个小时到网络课程的学习上。我这个人一直以来比较谨慎。浪费了很多时间考虑各种选择可能。现在我决定仿效地里小伙伴开贴自我监督、记录进步,也希望得到大家的建议。谢谢!

课程:
. 1point 3 acres1. Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp

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 楼主| zsr 2019-10-18 02:52:27 | 只看该作者
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本帖最后由 zsr 于 2019-10-18 03:00 编辑
. Waral dи,
我又回来了。还是继续打卡!之前发完贴后看了不少那个udemy网课的视频。不过还是很难坚持,也不清楚到底要学到什么程度才能找的工作。再加上平时工作也比较忙,很难集中精力,每天的计划总是跟着变化走。。。最后索性报了个remote的培训班,虽然也很难说就学得更快了,大部分时间还得靠自己。 不过也算有明确的计划,有人监督和鼓励着,自己平时也少些焦虑,能把有效的时间更加专注到学习上。在这之间学完了传统机器学习的主要算法。也刷了一段时间的LeetCode。目前集中精力混kaggle牌子,补充简历上的项目,以及找工作。
所以最近要做的内容如下:
1. 在Kaggle上学习数据项目实战经验。有机会就组队,混个牌子。不过主要还是以学习,涨见识为主。遇到新的知识点,就尽量去学习弄懂,并练习,然后看能不能运用到实战中去。
2. 持续投更新简历,准备面试方面的东西。以提高简历内容,积累面试经验为主。 ..

版主:我搜了一下其他人怎么打卡的,发现有单独的版面。版主如果觉得这个帖子不应该在此,请帮忙换个地方。多谢!

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 楼主| zsr 2019-10-18 02:58:06 | 只看该作者
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本帖最后由 zsr 于 2019-10-18 03:01 编辑

Week 1 Day 4 (今天星期四啦)
1. 复习Matplotlib,总结各种做EDA的套路
2. 更新好简历发给recruiter
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 楼主| zsr 2019-10-18 23:11:21 | 只看该作者
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Week 1 Day 5
昨天复习了一下Matplotlib, 学习了如何写出更好的visualization code。 Kaggle 上面很多大佬的图真的很酷炫啊。应该是自己一直有积累。不够我觉得目前对于DS来说,还是先看能不能把事情搞定。能不能通过EDA,了解数据,发现新的东西。 这些code跟做前端的developer很像啊:),各种style 和工具,但不变的是数据统计信息本身。

今天要做的:. Χ
1. 继续总结各种做EDA的套路
2. 学习、复现最近一次Kaggle比赛的solution。
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 楼主| zsr 2019-10-19 06:37:26 | 只看该作者
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可以的呀,zsrenatusa。 你也可以一直在这个帖子follow 我的状态。
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 楼主| zsr 2019-10-22 00:20:20 | 只看该作者
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本帖最后由 zsr 于 2019-10-22 00:21 编辑

. .иWeek 2 Day 1
最近两天家人接着感冒生病,我也被传染。完全没有精力学习。今天恢复到8、9成的状态。接着做之前还没做完的吧
今天要做的:
1. 学习、复现最近一次Kaggle比赛的solution。
2. 整理面试流程。在LinkedIn要一个内推。
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白色污点a 2019-10-26 04:59:54 | 只看该作者
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请问lz做kaggle是怎么找到队友的,谢谢!
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 楼主| zsr 2019-10-31 09:05:09 | 只看该作者
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自己可以先做着。到快结束的时候在自己排名附近找呗。有朋友可以抱大腿,那就当我没说过。。。
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