黄金渔场,足球宝贝-周末最适合做的事儿,蹦迪


优异的数据科学家应该能构建数据产品,给伍冰珊公司带来价值。所以,引音隐印能创立端对端数据产品的科学家才算得上是“稀世珍宝”,不然你仅仅数学学得好的“小宝宝”~

数据科学界老司机、交际游戏巨子Zynga的首席数据科学家Ben Weber言传身教,总结出成为一个合格的数据科学“抢手货”的六项技术,别光保藏了,亲自试一试吧!


1. 亲自体会云核算

许多公司正在寻觅从事过云核算环境的数据科学家,由于这些渠道供给的东西可以使数据作业流和猜测模型在很多的数据中得以运作,从而发挥更大的效果。日常作业也会用到云核算渠道,例如亚马逊网络服务(黄金渔场,足球宝贝-周末最适合做的事儿,蹦迪AWS)或谷歌云渠道(GCP)。

用户可以通覆国之爱过免费黄金渔场,足球宝贝-周末最适合做的事儿,蹦迪的层级来了解该渠道。例如,亚马逊网络服务供给的EC2免费层级以及可满意低流量恳求,如Lambda这样的免费服务。谷歌云渠道为用户供给了300美元的免费额度,而Databriks则供给了一款免费的社区版别。运用这些免费服务,尽管不能处理大数据集,但可以堆集运用这些渠道的经历。

榜首个主张是:体会这些渠道的不同特色,并运用这些东西来练习和布置模型。例如,在模型服务帖子上,了解东西SKLearn,并探求怎么把模型包装成xuxuanruiLambda函数。帖子地址如下:

https://towardsdatascience.com/data-science-for-startups-model-services-2facf2dde81d


2. 创立一个新的数据集

在学术课程和数据科学比赛中,常常需求一些空为无名山增高一米白的数据集。然后在这个空白数据会集进行探究性数据剖析或许建模。可是,在大多数实践的项目中,需求调整一些数据,以便将原始数据集进行转化,使其愈加有利于剖析或建模使命的展开。一般情况下,调整数据需求搜集额定的数据集草porn来转化数据。例如,我曾运用美联储的数据以便更好地了解美国殷实家庭的财物分配。地址如下:

https://medium.freecodecamp.org/clustering-the-top郭源潮是谁-1-asset-analysis-in-r-6c529b3黄金渔场,足球宝贝-周末最适合做的事儿,蹦迪82b42

在这个项目中,可以运用第三方数据丈量榜首方数据的准确性。第二条主张是务实地迈出下一步,树立一个数据集。可以经过抓取网站,从端点采样数据(例如steamspy)或许将不同的数据源聚合到新的数据会集。例如,我在研究生期间创立了星际争霸重放的自定义数据集,完成了在新的数据集上修正数据,链接如下:

https://towardsdatascience.com/reproducible-research-starcraft-mining-ea140d6789b9


3. 协同作业

数据科学家必备的一个技术便是使不同的组件或许体系协同作业以完成使命。在黄金渔场,足球宝贝-周末最适合做的事儿,蹦迪数据科学作业中,或许没有清晰的模型产品化途径,因而需求树立一些共同的东西来使体系启动和运转。抱负情况下,数据科学张瑞希吊唁金成民图片团队会取得工程支撑来使体系启动和运转,可是具有原型规划的技术可以让数据科学家进步作业效率。

因而主张测验将不同的体系或组件集成到数据科学作业流中。例如运用像Airflow这样的东西来制造数据管道的原型。它或许触及衔接不同体系,例如我展开的JNI-BWAPI项目,就能将StarCraft 缉毒少女Brood War API库与Java衔接起来。或许也或许触及让不同的组件细腿大羽在一gatebox个渠道上协同作业,例如运用谷歌孔垂远云渠道的DataFlow从BigQuery中提取数据、运用猜测模型、并将效果储存到Cloud Datastore中。链接如下:

https://towardsdatascience.com/data-science-for-startups-model-production-b14a29b2f920


4. 供给服务

作为一名数据科学家,一般需求向公司里其他团队供给服务。例如 Flask运用程序,它可以供给深度学习模型的核算效果。地址如下:

https://towardsdatascience.c曹少麟om/deploying-keras-deep-learning-models-with-flask-5da4181436a2萝莉圣片


主张测验运用Flask或许Gunicorn以便设置web端点,并运用Dash来创立Python中的交互式web运用程序。假如测验在Do黄霑老婆陈惠敏相片cker实例中设置一个黄金渔场,足球宝贝-周末最适合做的事儿,蹦迪服务器也会大有协助。


5. 创立抢眼的可视化

在阐明一个剖析或模型的重要性之前,需求经过可视化招引听众的注意力。因而,有必要把握多种可视化东西。地址如下:

https://towardsdatascience.com/visualizing-professional-starcraft-with-r-598b5e7a82ac


创立可视化也是堆集作业经历黄金渔场,足球宝贝-周末最适合做的事儿,蹦迪的有效途径。下面的博客展现了自己在曩昔10年中探究过的不同东西和数据集的示例。

https://towardsdatascience.com/10-years-of-data-science-visualizations-af1dd8e443a7


6. 编撰白皮书

要学会经过白皮书的方式解说项目。白皮书可以供给履行摘要、讨王立群读史记全集目录论效果怎么运用101次求婚黑帝的天价恋人、解说办法和效果的细节。可以使研究效果更能为广大观众所承受与了解,使其具有自我解说性,以便其他数据科学家可以在此基础上进行研究。

博客和其他方式的写作是堆集写作经历,提高写作沟通的好办法。

h富钟水牛ttps://towardsdatascience.com/data-science-for-哥哥的爱startup黄金渔场,足球宝贝-周末最适合做的事儿,蹦迪s-blog-book-bf53f86ca4d5


划要点——成功者的办法论都是吹水,实操精力才是王道啊!

更多AI资讯&干货,欢迎重视【读芯术】:专心年轻人的AI学习与开展渠道
点击展开全文

上一篇:

下一篇:

相关推荐