楼主: bryanlie
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找工作打卡贴

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 楼主| bryanlie 2018-10-8 03:49:40 | 只看该作者
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Scala tutorials

https://twitter.github.io/scala_school/index.html

https://docs.scala-lang.org/index.html

https://www.scala-sbt.org/0.13/docs/Getting-Started.html
.google  и

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jzhao59 2018-10-8 05:27:01 | 只看该作者
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不知道楼主到底要找Data Engineer还是Data Scientist,还是纯research的工作?感觉看的东西太多了。个人猜测是Big Data Engineer?
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 楼主| bryanlie 2018-10-8 08:15:02 | 只看该作者
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一言难尽,朝着Data Scientist 的目标找工作,但是每次人家都要问懂 Spark 吗?
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 楼主| bryanlie 2018-10-15 09:12:41 | 只看该作者
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Reinforcement learning  算法

. .иhttps://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-i-q-learning-sarsa-dqn-ddpg-72a5e0cb6287

https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-part-ii-trpo-ppo-87f2c5919bb9

https://medium.com/@jonathan_hui/rl-reinforcement-learning-algorithms-quick-overview-6bf69736694d
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 楼主| bryanlie 2018-10-16 10:08:13 | 只看该作者
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今天又去面试了一个公司,正儿八经的 Data Scientist 职位
很不幸 Data Analytic 和 Big Data 的 director 都是印度哥哥
第一个哥们,大致意思是我们这里已经有人做传统的 ML 了
希望加点 DL 的东东,抛了几个问题,
比如人脸识别,手写数字识别,Image search on smart phone,
当时我就傻了,OpenCV 没学过阿,这也超出了 DL 的范围了。。。
反正是没答好,后来他还补了一句:领导只要看结果,多快好省,立竿见影!

第二个哥们说我们用 Azure,我说不懂阿没玩过 Could 阿,他说我们也在学,没事儿
后来又问我用不用 Unix shell,我说我天天用 Linux. 1point3acres
他就问我 vi 里面怎么数字数,我说不懂阿,没怎么玩过 vim

老天保佑阿,这是我为数不多的机会,跪求 offer!


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 楼主| bryanlie 2018-10-20 01:51:05 | 只看该作者
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统计的知识还是需要不断温故而知新阿

StatsModels

https://www.statsmodels.org/stable/index.html
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 楼主| bryanlie 2018-10-22 00:44:13 | 只看该作者
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Computer Vision 还是很有用的,开始学习 Python OpenCV, 主要以官方文档为主。

基于照片的搜索引擎,. ----

https://medium.com/machine-learning-world/feature-extraction-and-similar-image-search-with-opencv-for-newbies-3c59796bf774

https://www.pyimagesearch.com/2014/12/01/complete-guide-building-image-search-engine-python-opencv/
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 楼主| bryanlie 2018-10-23 04:24:37 | 只看该作者
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程序员无聊了会逛些什么网站呢? 举个栗子, Medium, InfoQ ...
. 1point 3 acres
比如,《大数据凉了?不,流式计算浪潮才刚刚开始》
. 1point3acres.com
http://www.infoq.com/cn/articles/the-evolution-of-large-scale-data-processing
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 楼主| bryanlie 2018-10-25 04:00:24 | 只看该作者
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先总结下上次面试的机器学习相关问题

1. 有一堆数据是线性可分的,你会用什么模型?.--
SVM
2. 怎么调降一个模型的 bias
bias-variance trade-off
3. 解释下 hold-out method
cross validation
4. 如果模型在训练集和测试集上表现太过悬殊,怎么办
random split, how to do sampling
5. feature engineering
feature importance, feature generation, 举栗:stock prices -> moving avg -> cross-over. From 1point 3acres bbs
6. how to minimize the loss function. 1point3acres.com
gradient descent/stochastic gradient decent, back-propogation

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 楼主| bryanlie 2018-10-25 04:07:06 | 只看该作者
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.
需要严肃思考下 best practices, 如何把代码写得干净漂亮
在什么情况下用类,oop, design patterns
什么时候用 functional programming

http://colah.github.io/posts/2015-09-NN-Types-FP/

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