говно без задач
Позвольте не согласиться.
Вакансий огроменное количество, в любую контору уже требуются хоть какие-то сотрудники по профилю.
И последним тригерром - оба мои знакомых, закончив эти курсы работают, причем инженерами были, как и я.
Один переехал аж в Сиэтл сука
оглянись вокруг и ты увидишь, что твоя бигдата это маркетинговый ход аки нейронные сети. учи то, на чем хайп.
Дата саенс - это еботня с коефициентиками, алгоритмами, которые просто прогоняются по 100 раз на одном датасете и всё. В общем, если ты не математик, то скучнейшая хуйня.
А биг дата - это уже намного интереснее, это уже кластеры, нагрузка и её распределение, облако, мыкросервисы, хадуп и всё такое, в общем, самая хайповая вещь, про которую рассказывают на всех современных конференциях/подкастах.
При чём, знания полученные для биг даты, В СТО РАЗ полезнее, чем знания, полученные про какой-то обосанный кнн/к меанс/нейронки/теория баеса/(хидден)марков чейнс/градиент бустинг, потому что ты их рано или поздно сможешь применить на практике, если не будешь работать в совсем обосанных конторах, которые пилят сайты-визитки петровичам из соседней мастерской, в любой фирме на продакшене стоит не один сервер, а его кластер, в любой компании есть месаджинг между сервисами.
Биг дата - твой бро, дата саенс - нахуй и впизду.
> учи то, на чем хайп.
Вот сейчас обидно было не понял о чем ты
Спасибо брат, учту.
Дата саенс меня сразу насторожил экселем.
Сам-то в теме работаешь? Что посоветуешь in general?
о том, что бигдата не является технологией, просто модно и все.
>При чём, знания полученные для биг даты
один хуй кроме контекстной рекламы она ни на что не способна
а дата саенс?
>а дата саенс?
дата пасасаенс. ни кто, ни чего революционного тебе не расскажет, это копитолизм детка. все что пиарится это как раз для развода лохов. бигдата лет пять назад началась форсится, что в ит изменилось?
ХЗ, но работа же есть..
А Machine Learning, что по этому поводу скажешь? Спасибо!
Алло, машин лернинг = дата саенс.
> машин лернинг == дата саенс
Не благодари.
тебе работа нужна или технологии? если работа, учи что хайпово, в реале бигдата это очередной пузырь.
Ну почему же, на этой майкрософтовской программе учат разной хуйне:
Azure Data Lake
Hadoop
HDInsight
Spark
Azure data factory
Azure Stream Analytics
Неплохо для начала, я еще и C# полирую.
>разной хуйне
все верно, хуйне, майкрософт на тебе бабки зарабатывает, а ты нет.
Что рекомендуешь?
Кстати, а где есть список требуемых технологий или что-то в этом роде?
ничего, учи что востребованно
> список требуемых технологий
все что принесет прибыль, об этом ты не узнаешь. все что бесполезно, тебе впарят.
Нахуй так жить? Нахуя вообще все это?
>Нахуя вообще все это?
копитолизм, деньхи
Mamkin rrrrrrrevolutsionerrr
Я просто запрещаю тебе писать на сосаче. Пиздец, https://nplus1.ru/news/2017/08/01/trial-and-error роботы ходить научились, через машын лернинг а ты хуйню несешь блять.
что бы так же ходил, лол
Бро, ты еще здесь?
Призываю тебя в тредю.
он ушел в закат виляя задом аки https://nplus1.ru/news/2017/08/01/trial-and-error
ОП, не слушай петушков, эксели и майкрософтоподелия - это для дойных лахов и университетских пидоров. Тру программы для data science это
R либо JMP. Все остальные - богомерзкие.
Если интересен мир данных, качай курсы по R, начинай жесточайше задрачивать статистику, начни с простого - с корреляций и регрессий, потом научишься строить графики, работать с временными рядами, arima-моделями. Потом можешь перейти на статистическое моделирование и теорию вероятностей.
Глядишь, лет через 5 интенсивного обучения освоишь все виды и методы анализов. Вообще наука очень интересная.
Ой ой нейронщик закукарекал! Маня, ты попутал машинное обучение и data science. В смысле что машинное обучение и классификации тоже входят в анализ данных, но это лишь малюсенькая побочная веточка. На 90% это работа со статистикой.
R либо JMP. Все остальные - богомерзкие.
Если интересен мир данных, качай курсы по R, начинай жесточайше задрачивать статистику, начни с простого - с корреляций и регрессий, потом научишься строить графики, работать с временными рядами, arima-моделями. Потом можешь перейти на статистическое моделирование и теорию вероятностей.
Глядишь, лет через 5 интенсивного обучения освоишь все виды и методы анализов. Вообще наука очень интересная.
Ой ой нейронщик закукарекал! Маня, ты попутал машинное обучение и data science. В смысле что машинное обучение и классификации тоже входят в анализ данных, но это лишь малюсенькая побочная веточка. На 90% это работа со статистикой.
>Алло, машин лернинг = дата саенс.
Бля, даже из названия очевидно, что machine learning - учить алгоритмы распознавать что-либо, хоть небо, хоть аллаха. А тут обычные статистические методы примененные к большим данным.
>R
рычи, двигай тазом, ррррр
Биг дата - это когда у тебя есть хуева туча (10+Тб) ненормированных данных, и тебе необходимо привести их к виду, который зохавает "ПриложениеНейм(Может быть на Р, Может даже на эксцеле - морда для SQL же), обработает, и что-то скажет.
Начни с дата-сайенс, потом прокачайся до бигдаты.
Понимание того, что происходит внутри машины тебе поможет.
Это направление, пожалуй, одно из не многих во всем секторе ИТ, у которого есть будущее до 2050-х годов. В остальных секторах все будет хуже, в сфере хранения и обработки данных - будет только рост. Добра тебе, няша-коллега.
Начни с дата-сайенс, потом прокачайся до бигдаты.
Понимание того, что происходит внутри машины тебе поможет.
Это направление, пожалуй, одно из не многих во всем секторе ИТ, у которого есть будущее до 2050-х годов. В остальных секторах все будет хуже, в сфере хранения и обработки данных - будет только рост. Добра тебе, няша-коллега.
Добра тебе няшенька!
Есть ли действительно смысл начинать именно с дата-саенс, если я шарю в матане? В принципе моя работа заключается в анализе данных и построения ачх/фчх.
>There's a degree of overlap, and to a certain extent it depends on your specific definition. For the purposes of the Microsoft Professional Program, data science is focused on applying statistical techniques to analyse data and create predictive models; while big data is more about engineering data processing solutions to handle large volumes of batch or realtime data.
>Биг дата - это когда у тебя есть хуева туча (10+Тб) ненормированных данных
Дебилушка, как и все остальные ИТТ. Бигдата - это все, что не влезет в твою оперативку. С точки зрения программных решений, если у тебя 8гиг оперативы, для тебя нет никакой вообще разницы между работой с 10гб и 10 тб датасетами. Поскольку и то и другое ты не можешь просто загрузить в память и работать. Костыли, повторюсь, в обоих случаях тебе понядобятся одни и те же. Так к чему эти кукареканья про терабайты? Бигдата начинается там, где заканчивается твоя оператива. Всё. Других значений у этого слова нет.
ЛОЛ
Двачую адеквата. Ровно это же определение дают курсы от IBM, да и вообще любой разумный источник.
define "extremely large"
"extremely large" means less than your momma's ass
Есть два стула, а точнее две программы от микрософта:
Microsoft Professional Program for Data Science
Microsoft Professional Program for Big Data
Не увидел большой разницы между ними, разве что в первом аж джва курса посвящены экселю пиздец.
Можешь посоветовать куда лучше вкатиться?
Сам я инженеришка, ебусь с АЧХ-ФЧХ, в матане рублю весьма.
Благодарю.