Лучшее из подготовки к интервью, учебных пособий и тенденций за последние несколько недель
На этой неделе самые выдающиеся статьи посвящены социальным навыкам, позволяющим преуспеть в науке о данных.
Чтобы начать работу в качестве Data Scientist, будь то выпускник программы или переключение с SDE/другой технической роли, требуется изменение восприятия того, как выполнять работу. Достижение ваших рабочих целей потребует большего количества общения, планирования и постановки целей. Если нет, есть несколько ловушек, с которыми вы, вероятно, столкнетесь в течение первых шести месяцев. Ознакомьтесь с тремя основными из них в этой статье Рэймонда Уилли.
В начале вашей карьеры в науке о данных? Ознакомьтесь с тремя наборами нетехнических навыков, которые вам необходимо развить, чтобы ускорить свою карьеру в области науки о данных.
Подготовка к интервью
В этом выпуске Data Science Rewind мы рекомендуем две статьи.
Вы идете на собеседование в ML? Вероятный набор вопросов будет касаться основных архитектур глубокого обучения (MLP, CNN, RNN), их преимуществ/недостатков и того, когда что использовать. Прочтите этот пост Nisha Arya Ahmed на Heartbeat, чтобы получить обзор этих архитектур.
Нужен вопрос для разогрева перед собеседованием? Прочтите эту статью Джек Росс
Учебники/практические руководства
Адаптивное обучение относится к персонализации образовательных систем для достижения максимальной эффективности обучения учащихся. Ознакомьтесь с основами этой области машинного обучения в следующем посте.
Обучение с подкреплением за последнее десятилетие стало равным с другими типами машинного обучения и успешно применяется в беспилотных автомобилях, играх, рекомендательных системах и т. д. Учебный курс Пау Лабарта Бахо
Вот и все ученые! Ставьте аплодисменты, если хотите увидеть больше подобного контента.
Если вам нравится это издание DSR, ознакомьтесь с более ранними версиями здесь.
